http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 린밍밍 ( Ming-ming Lin ) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
관광 회복세에 따른 방한 여행 의향에 관한 연구, 주한 외국인 대상 조사를 바탕으로
린밍밍 ( Ming-ming Lin ),정유민 ( Yu-min Jeong ),유자양 ( Zi-yang Liu ) 한국인터넷정보학회 2024 인터넷정보학회논문지 Vol.25 No.2
전 세계적으로 관광 산업이 코로나19 이전 수준으로 회복되고 있습니다. 이번 글에서는 관광객의 한국 여행 의향에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 합니다. 데이터 분석에는 TAM 모델을 사용했으며, 실제 시나리오에 더 적합하도록 신뢰, 정보 품질, 개인 혁신성 등 몇 가지 주요 외부 변수를 추가했습니다. 구조방정식 모델링 방법인 SPSS와 AMOS를 사용하여 분석한 결과, 지각된 위험은 의도와 큰 관련이 없다는 사실을 발견했습니다. 지각된 위험은 구매 의도와 유의미한 관계가 없으며, 이는 소비자가 지각된 위험보다 편의성을 우선시할 수 있음을 시사합니다. 그리고 다른 많은 요인들이 이 둘 사이의 잠재적인 매개 요인이 될 수 있습니다. The tourism industry is well on its way to returning to pre-pandemic levels all over the world. This article aims to investigate the factors that affect tourists’ traveling intentions towards Korea. TAM model is used when doing the data analysis and we added some key external variables: trust, information quality, and personal innovativeness, to better fit the real-life scenarios. By using SPSS and AMOS, we analyze with the structural equation modeling method and find out that perceived risk is not significantly related to intention. We find out that perceived risk is not significantly related to purchasing intention, suggesting that consumers might prioritize convenience over perceived risk. And many other factors become potential mediating factors between these two.
-
Ming-ming Lin(린밍밍),Yu-min Jeong(정유민),Yu-dong Zhang(장위동),Zi-yang Liu(유자양) 한국컴퓨터정보학회 2024 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.29 No.6
본 연구에서는 정보 제시, 시스템 상호 작용, 소셜 커뮤니티 기능의 역할에 초점을 맞춰 개인화 추천 시스템이 전자 상거래에서 고객 충성도에 미치는 영향을 조사합나다. 이러한 요소들이 플로 상태, 입소문(WOM), 재구매 의도(RPI)에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 이 연구는 구조방정식 모델(SEM)과 500명의 응답자로부터 수집한 데이터를 SPSS와 AMOS를 사용하여 세 가지 개인화 측면이 모두 플로상태를 크게 향상시키고, 이는 다시 WOM과 RPI에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. 시스템 상호작용은 WOM과 RPI를 직접적으로 향상시키는 반면, 정보 제공과 소셜 커뮤니티 기능은 이러한 충성도 측정치 중 하나에만 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 플로 상태는 개인화 요소와 충성도 결과 사이의 관계를 매개합니다. 이러한 연구 결과는 전자 상거래 플랫폼이 고객 충성도를 높이기 위해 시스템 상호작용을 개선하고 소셜 커뮤니티 기능을 포함해야 함을 시사합니다. This study investigates the impact of personalization recommendation systems on customer loyalty in e-commerce, focusing on the role of information presentation, system interaction, and social community functions. It examines how these elements influence flow state, word of mouth (WOM), and repurchase intention (RPI). Using structural equation modeling (SEM) and data collected from 500 respondents in SPSS and AMOS, the study finds that all three personalization aspects significantly enhance flow state, which, in turn, positively affects WOM and RPI. System interaction directly boosts both WOM and RPI, while information presentation and social community functions influence only one of these loyalty measures. Flow state mediates the relationship between personalization factors and loyalty outcomes. These findings suggest e-commerce platforms should enhance system interaction and embed social community features to foster customer loyalty.
ScienceON
KISS연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
