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학술저널
저자정보
Inki Yoo (연세대학교) Jungju Park (연세대학교) Jeonghoon Mo (연세대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제43권 제6호
발행연도
2017.12
수록면
435 - 450 (16page)
DOI
10.7232/JKIIE.2017.43.6.435

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With the advancement of mobile phone technologies, recent mobile phones such as smartphones have become more sophisticated. The purpose of our study is to grasp the importance of the mobile phone features and the satisfaction of each feature in the online reviews. In order to identify the importance and satisfaction of each feature, various text analysis methods such as term frequency analysis and network analysis were used to quantify the importance of features and the degree of consumers’ emotions in the online reviews. And, we compare the results with actual survey results using conjoint analysis and analytic hierarchy process analysis. As a result, the most important feature in the conjoint analysis method was the “Display Resolution” followed by “Display Size.” In contrast to the conjoint analysis method, the most important feature in the AHP method was “Price” followed by “Internal Memory.” The highest correlation coefficient with conjoint analysis is 0.465, which is the correlation coefficient between STF and conjoint analysis. In contrast to the above conjoint analysis results, we found that there is almost no correlation between the three methods and AHP results. Second, we evaluate satisfaction score of each feature from the online reviews. As a result, the mobile phone features with highest satisfaction value in cluster 1 are “Camera Resolution” and “Display Resolution.” Also, the mobile phone feature with highest satisfaction value in cluster 2 is “Camera Resolution.”
#Mobile Phone Features #Online Reviews #Big Data #Text Analysis #Network Analysis #Data Clustering

목차

1. Introduction
2. Related Works
3. Identification of Key Features
4. Validation of Identified Key Features
5. The Satisfaction Scores for Key Features
6. Conclusions and Future Works
References

참고문헌 (39)

참고문헌 신청
Bonacich, P. (1972), Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification, Journal of Mathematical Sociology, 2(1), 113-120. Cui, G., Lui, H. K., and Guo, X. (2012), The effect of online consumer reviews on new product sales, International Journal of Electronic Commerce, 17(1), 39-58. Dellarocas, C., Zhang, X. M., and Awad, N. F. (2007), Exploring the value of online product reviews in forecasting sales : The case of motion pictures, Journal of Interactive Marketing, 21(4), 23-45. Dziwornu, R. K. (2013), Factors Affecting Mobile Phone Purchase in the Greater Accra Region of Ghana : A Binary Logit Model Approach, International Journal of Marketing Studies, 5(6), 151. Economides, A. A. and Grousopoulou, A. (2009), Students’ thoughts about the importance and costs of their mobile devices’ features and services, Telematics and Informatics, 26(1), 57-84.

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