With about 80% of the global economy expected to shift to the global market by 2030, exports of reverse direct purchase products, in which foreign consumers purchase products from online shopping malls in Korea, are growing 55% annually. As of 2021, sales of reverse direct purchases in South Korea increased 50.6% from the previous year, surpassing 40 million. In order for domestic SMEs(Small and medium sized enterprises) to enter overseas markets, it is important to come up with export strategies based on various market analysis information, but for domestic small and medium-sized sellers, entry barriers are high, such as lack of information on overseas markets and difficulty in selecting local preferred products and determining competitive sales prices. This study develops an AI-based product recommendation and sales price estimation model to collect and analyze global shopping malls and product trends to provide marketing information that presents promising and appropriate product sales prices to small and medium-sized sellers who have difficulty collecting global market information. The product recommendation model is based on the LTR (Learning To Rank) methodology. As a result of comparing performance with nDCG, the Pair-wise-based XGBoost-LambdaMART Model was measured to be excellent. The sales price estimation model uses a regression algorithm. According to the R-Squared value, the Light Gradient Boosting Machine performs best in this model.
Estimating the effects of price increase on a company's sales is important task faced by managers. If consumer has prior information on price increase or expects it, there would be stockpiling and subsequent drops in sales. In addition, consumer can suppress demand in the short run. These factors make the sales dynamic and unstable. In this paper we develop a time series model to evaluate the sales patterns with stockpiling and short-term suppression of demand and also propose a forecasting procedure. For estimation, we use panel data and extend the model to Bayesian hierarchical structure. By borrowing strength across cross-sectional units, this estimation scheme gives more robust and reasonable result than one from the individual estimation. Furthermore, the proposed scheme yields improved predictive power in the forecasting of hold-out sample periods.
본 연구는 국내 영업사원 375명을 대상으로 직무만족, 조직몰입, 성취욕구가 영업사원의 영업성과에 미치는 영향을 실증 분석 하였다. 또한 각 요인 간 직접효과를 포함해 조직몰입과 성취욕구의 매개효과를 분석하였다. 분석결과 영업사원의 직무만족은 조직몰입과 영업성과에 유의미한 정(+)의 영향을 갖는 것으로 나타났으며, 조직몰입은 성취욕구에 유의미한 영향을 갖는 것으로 분석되었다. 하지만 조직몰입은 영업성과에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 성취욕구는 영업성과에 유의미한 정(+)의 영향을 보였으며, 조직몰입 및 영업성과를 매개하는 것으로 분석되었다. 조직몰입은 직무만족과 영업성과에 대해 매개효과를 보이지 않았으며, 직무만족과 성취욕구에 대해 매개효과를 갖는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 시사점은 첫째, 본 연구에서는 기존의 연구결과에서 검증된 내용을 포함해 직무만족, 조직몰입, 성취욕구 및 영업성과에 대한 통합적이고, 세부적인 분석을 수행했다는 것이다. 둘째, 이를 통해 영업사원의 직무만족 및 성취욕구가 영업성과에 중요한 요인임을 밝혔으며, 단순한 조직 몰입 보다는 영업현장에서 영업사원의 직무에 대한 만족 및 성취욕구가 함께 병행되어야 함을 실증연구 결과를 통해 제시하였다. 셋째, 기존의 연구에서 성취욕구는 조직몰입의 선행변수로 작용하여 높은 성취욕구는 조직의 몰입을 높인다는 연구결과가 존재한다. 본 연구는 이와 같은 연구결과에 더해 조직몰입 또한 성취욕구의 선행변수로 작용하여 높은 조직몰입은 성취욕구를 높인다는 것을 실증하였다. 종합해보면, 성취욕구와 조직몰입은 상호 영향력을 갖는 요인으로 영업사원의 성과에 유의미한 영향을 갖는다.
The purpose of this study was to investigate meteorological factors' effects on clothing sales based on empirical data from a leading apparel company. The daily sales data were aggregated from "A" company's store records for the Fall/Winter season from 2012 to 2015. Daily weather data corresponding to sales volume data were collected from the Korea Meteorological Administration. The weekend effect and meteorological factors including temperature, wind, humidity, rainfall, fine dust, sea level pressure, and sunshine hours were selected as independent variables to calculate their effects on A company's apparel sales volume. The analysis used a SAS program including correlation analysis, t-test, and multiple-regression analysis. The study results were: First, the weekend effect was the most influential factor affecting sales volume, followed by fine dust and temperature. Second, there were significant differences in the independent variables'effects on sales volume according to the garments' classification. Third, temperature significantly affected outer garments'sales volume, while top garments' sales volume was not influenced significantly. Fourth, humidity, sea level pressure and sunshine affected sales volume partly according to the garments' item. This study can provide proof of significant relationships between meteorological factors and the sales volume of garments, which will serve well to establish better inventory strategies.
This study investigated the effects of influencing factors on the sales volume of apparel products. Based on previous studies, weekend effect, discount rate, and meteorological factors including daily average temperature, rainfall, sea level pressure, and fine dust were selected as independent variables to calculate their effects on sales quantity of apparel products. The daily sales data during 2015 - 2016 were collected from casual brands and outdoor brands which "A" apparel manufacturing company had operated. The actual data of "A" company were analyzed using SAS(R) 9.4 and SAS(R) Enterprise Miner 14.1. The results of this study were as follows: First, the influencing factors on total sales volume of apparel products were proved to be the weekend effect, discount rate, and fine dust. Second, the analysis of influencing factors on sales volume of apparel products according to season showed: 1) In casual brands, the average temperature had a significant influence on the sales volume of spring/summer products, and the sea level pressure affected the sales volume of summer/fall/winter products significantly. 2) In outdoor brands, the average temperature and the fine dust had a significant influence on the sales volume of all season's products. The sea level pressure affected the sales volume of summer/fall/ winter products significantly. The weekend effect and the discount effect affected the sales volume of apparel products partly. Third, the effect of rainfall was not proven significant, which was different from the results of past studies.
100세 시대를 맞이하여 예기치 못한 위험에 대비하는 것은 매우 중요한 일이 되었다. 본 연구에서는 재무 설계사(FP)의 영업 성과에 미치는 요인에 대해 분석하기 위해 이루어졌다. 영업 교육, 고객 지향성, 영업관리가 영업성과에 미치는 영향 관계를 분석하고 나아가 이들 영향 관계의 크기를 분석하고자 했다. 이를 위해 영업 교육은 고객 개발, 영업 역량, 학습 민첩성으로 세분화 했다. 고객 지향성은 고객 관리시스템 활용, SNS활용, 고객서비스 제공으로 세분화하였다. 영업관리는 목표 지향성, 관리자 리더십, 보상체계로 나누었다. 이들 세부 변수들이 영업 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 현재 활동중인 재무설계사를 대상으로 설문조사를 하였다. 설문조사는 2023년 1월 한달간 진행되었으며 이중 유효한 250부를 분석의 대상으로 삼았다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 영업 교육 중 고객 개발, 학습 민첩성은 영업 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 영업 역량은 유의성이 검정되지 않았다. 고객지향성 중 SNS 활용 및 고객서비스 제공은 영업 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 고객관리시스템 활용은 유의성이 검정되지 않았다. 영업 관리 중 목표 지향성과 보상 체계는 영업 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 관리자 리더십은 유의성이 검정되지 않았다. 영업 성과에 유의한 영향을 미치는 변수의 영향력은 목표 지향성, 고객서비스 제공, 보상체계, 학습 민첩성, 고객 개발, SNS 활용 순이었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.305-310
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2005
Recently, many organizations in various industries have introduced e-businesses for the purpose of adding value to their businesses. However, due to no comparable business models to e-business in the past, there are no reliable yardsticks to predict the performance of an e-business. This paper considers an environmental change analysis as a means to resolve this difficulty. System Dynamics (SD) could be a useful tool to generate effective results by examining the e-business model. SD model is developed to analyze the effects of an e-sales channel which was appended to the existing sales channels in the steel manufacturing industry. The results show an increase in average price and sales volume through the use of an auction process on the e-marketplace. Stocking expenses are reduced as well by the increase of the sales turnover. A possible scenario was adopted to the developed simulation model and investigated strategic issues to draw desirable strategies with market changes.
This paper investigates the relationships between exports, firm size, and firm dynamics. It is based on a longitudinal data covering listed firms in the Korean manufacturing industry. We found the stylized fact that the probability that a firm is exporter increases with firm size. A regression model for the determinant of export/sales ratio including dynamic adjustment process is tested on a cross-section sample for the year 2001. Empirical findings suggest that there is a positive and inversely U-shaped relationship between firm size and export/sales ratio, just for basic material and capital good industry. Except for firm size, the hypotheses concerning human capital intensity, physical capital intensity, R&D intensity, and patent are rejected. Using Granger causality test, we found that the rate of growth of total sales influences the change of the export/sales ratio with time lag for medium-sized firms. Finally, some policy implications are presented.
This study examines female new seniors' clothing consumption behaviors, such as their information sources, clothing store selection criteria, and perceived importance of sales associates' attributes, based on their level of clothing involvement. A face-to-face survey was conducted through a market research firm. The subjects of this study were female adults in their 50s and 60s residing in the Seoul metro area (N=197). Significant differences were found in the clothing consuming behaviors of new seniors depending on their clothing involvement(CI). High-CI new seniors tended to place more importance on both personal and non-personal information sources than low-CI new seniors. High-CI new seniors place importance both "merchandise assortment and store atmosphere" and "sales associates and service" when they select stores for clothing than low-CI new seniors. In terms of sales associates' attributes, high-CI new seniors tend to place more importance on customer-orientation than medium- and low-CI groups. Medium- and high-CI new seniors tend to place more importance on appearance than low-CI groups. However, there were no significant statistical differences for professional expertise among the three different CI groups.
국내 정보보호 시장이 급성장하고 있어 정보보호 산업의 발전을 위해 성장성이 우수한 비즈니스 모델을 찾아 보안산업의 발전방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 정보보호 산업의 주요 생산품을 유사한 업종별로 구분하여 종속변수로 정하고 전문가 인터뷰를 통해 기술성숙도에 따라 구분하였으며, 독립변수는 매출액, 사원수, 업력을 대상으로 하였다. 조사결과 86개 기업 대상 평균 매출액은 87.98억원, 업력은 13.51년, 사원수는 64.3명 이었으며, SPSS 통계분석 결과 기술성숙도에 따른 업종과 매출액의 상관관계는(r = -.729) 유의수준 5%이내에서 상관이 있으며, 회귀분석 결과 (p=.047 < 0.05)는 유의미하였다. 따라서 기술성숙도에 따른 업종 분류와 매출액은 관련이 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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