메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Gauhar Uatay (Kyungsung University) Dong Seok Cho (Kyungsung University) Hae Young Lee (Kyungsung University)
저널정보
한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.26 No.2(Wn.115)
발행연도
2020.2
수록면
1 - 9 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The purpose of this study was to explore customer perceptions and impressions of dawn delivery services. Using big data from Naver blog posts, 11,048 texts were analyzed to predict customer emotions and satisfaction through keywords such as product, purchase, delivery, utilization, and price. The results of the association analysis found these factors to have a positive impact on customer emotions. Furthermore, the results provide insight on customer emotions related to specific brands of Korean dawn delivery services specifically Market Kurly, Coupang, and SSG. The findings identify areas of customer satisfaction and dissatisfaction for leading early morning delivery services. Specifically, Market Kurly and Coupang seemed to posses strong discounting systems, while SSG excelled in its refunding procedure. In addition, the level of information implemented by Market Kurly was found to play a negative role in customers’ emotions.
#Dawn delivery (early morning delivery) service #Social big data #Association analysis #Text mining

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. THEORETICAL BACKGROUND
3. RESEARCH METHODS
4. RESULTS
5. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Agrawal, R., Mannila, H., Srikant, R., Toivonen, H., & Verkamo, A. I. (1996). Fast discovery of association rules. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 12(1), 307-328. google schola Aralbayeva, S., Tao, S., & Kim, H. S. (2018). A study of comparison between restaurant industries in Seoul and Busan through big data analytics. Culinary Science & Hospitality Research, 24(7), 109-118. google schola Ban, H. J., Joung, H. W., & Kim, H. S. (2019). The text mining approach to understand seat comfort experience of airline passengers through online review. Culinary Science & Hospitality Research, 25(9), 38-46. google schola Chang, C. C., Yan, C. F., & Tseng, J. S. (2012). Perceived convenience in an extended technology acceptance model: Mobile technology and English learning for college students. Australasian Journal of Educational Technology, 28(5), 809-826. google schola De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M. (2015). What is big data? A consensual definition and a review of key research topics. Paper presented at the AIP conference, Madrid, Spain. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Application of Value-based Adoption Model to Analyze the Online Grocery Shopping and Delivery in Korea
Jibok Chung 경영경제연구 2020 .08
An Approach for Enhancing Current Korean e-Grocery Business Focusing on Delivery Service Alternatives
구종순 ,  이정선 ,  전동화 통상정보연구 2011 .09
A Study on Service Quality for Customer's Profitability in Home Delivery Service
Jae-Woan Jeon ,  Hun-Ku Ha ,  Chang-Youl Choi The e-Business Studies 2007 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-594-000454227