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

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승민 (섬유패션기능대학 패션 마케팅과) 구양숙 (경북대학교 의류학과)
저널정보
대한가정학회 대한가정학회지 대한가정학회지 제42권 제7호
발행연도
2004.1
수록면
103 - 118 (16page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
The purpose of this study was to investigate the discriminative factors of on-line consumer satisfaction. Data were obtained from an online questionnaire survey with 1089 online shoppers who had the experience of either purchasing or visiting a fashion on-line shopping mall from the panel of an online survey agency(www.inr.co.kr) and 1049 responses were analyzed. For analysis of data, descriptive analysis, Cronbach's ${\alpha}$, $\chi$$^2$-test, one-wav ANOVA, Ducan test and stepwise regression analysis were applied. The results of this study were as follows: Firstly as a result of differences of purchasing experience and future purchasing intention via internet, 4 consumer groups were generated: internet patronizing group, trial and unsatisfied experience group, future purchasing intention group, and internet carelessness group. Secondly each group differences was found in demographic variables such as age, marital status, income and employment status. Croup differences were also found in personal, product, and store variables except tangibility. According to consumer groups, different factors were directly impact on consumer satisfaction.
#소비자 집단 #소비자 만족 #인터넷 패션 쇼핑몰

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0