• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.49-58
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• 2010

企业社会责任已经成为学者们进行研究的一个重要课题. 多数认为企业社会责任对企业去定义他们在社会中的责任是必要的, 并且为他们的商业活动提供社会和道德标准. 其结果是, 相当数量的零售商已经采用企业社会责任为一个战略工具来宣传他们的商业活动. 为此, 本研究企图探索美国消费者在他们对零售商主观的感知和评估的基础上在道德购买和消费中的态度和行为. 本文的目的包括: 1)测定参与者对零售商企业社会责任的认知度. 2)评定参与者如何评估零售商企业社会责任. 3)测定参与者对零售商企业社会责任的评估过程是否影响他们对零售商的态度. 4)评定参与者对零售商企业社会责任的态度是否影响他们的购买行为. 本文并没有关注实际的零售商企业社会责任表现. 因为消费者的决定过程是基于个体的评定而不是实际的事实. 本研究调查了美国大学生对零售商企业社会责任的认知和评估. 本研究的参与者是56名来自美国东南大学的大学生. 他们的年龄在18岁到26岁之间. 使用开放性译码和选择性译码进行内容分析. 我们收集和分析了超过100张单倍行距的答复. 使用两步骤的译码(即开放性译码和选择性译码. 译码结果和分析笔记用来理解参与者对企业社会责任的认知和从书写的回复中提炼出来包括直接引用的答案所支持的伦理购买行为. 为保护参与者隐私, 这里使用的都是化名. 参与者被要求写下有关零售商, 他们对企业社会责任问题的认识和评估一个零售商的企业社会责任表现. 大部分应答者(n=28)表明他们对企业社会责任有一定的认识但是不觉得需要按这个要求去做. 少数应答者(n=8)表明他们对企业社会责任有一定的认识但是基本不关心. 结果表明当大学生评估零售商的几页社会责任表现时, 他们使用企业社会责任的三个纬度: 员工支持, 社区支持和环境支持. 我们发现如何对待和支持员工是一个评估零售商的企业社会责任的重要准则. 应答者表明作为一个员工和零售商有好的经历会使他们对此零售商有积极的感知和态度. 和员工支持相关的有四个主题: 根据员工表现的奖励和惩罚, 工作环境, 员工教育和训练课程, 以及员工和员工家人折扣. 良好的赏罚机制被认为是一个重要的属性. 和工作环境相关的因素包括: 零售商如何良好的遵守与工作时间相关的规则, 午餐时间和休息同样被认为是重要的属性之一. 有关社区支持, 有三个方面: 对当地社区销售比率的贡献, 对慈善组织的财政贡献和对社区大型活动的支持. 在环境方面, 有两个主题: 循环利用和销售有机或绿色产品. 在回复中有提到, 零售商正在尝试去做对环境友好所能做的. 一位应答者提到这个公司正在创造有环保设计的店铺. 并且能在这家公司的网站上轻松的找到为帮助环境所做的事情的信息. 应答者还注意到这些店铺可提供有机和亲环境产品. 应答者在此类中还提到关于这个公司如何使用环保的杯子和他们如何帮助新奥尔良的居民重建家园. 应答者注意到零售商为购买产品的消费者提供可再使用的袋子. 一位应答者说一家零售商通过提供有机棉来使他们的产品帮助环境. 在分析应答者之后, 我们发现参与者对零售商的企业社会责任的评估影响他们对零售商的态度. 然而, 在态度和购买行为之间有显著的差异. 尽管参与者对零售商的企业社会责任有积极的态度, 但资金和时间的缺乏也影响他们的购买行为. 总体来看, 一半的应答者(n=28)提到在购物时企业社会责任表现影响他们的购买决定. 本研究的结果为零售商针对消费者提高他们的形象而考虑企业社会责任提供了支持. 本研究暗示出消费者根据员工, 社区和环境三方面的支持来评估零售商. 评估, 态度和购买行为似乎是密切相关的. 也就是说, 评估是基于消费者对零售商企业社会责任的认识. 这些认识可以影响他们对零售商的态度从而进一步影响他们的购买行为. 参与者同时表明企业社会责任会使他们对零售商印象良好但是并不会影响他们的购买行为. 在参与者中, 价格和便利似乎超越了企业社会责任的重要性. 本文还讨论了此研究的启示, 对未来研究的建议和研究的局限.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.