|
관객서비스 차원에서 개막식을 스타의 레드카펫 입장으로 도입하는건 이해가 되지만, 영화와 상관없는 연예인들, 특히 여자 연예인들이 과도 노출 드레스 경쟁을 벌이며 레드카펫 입장시간을 갈수록 길게 잡는건 연예기획사 홍보장이 된 스
|
|
|
서비스마케팅 믹스요인별 비교 분석연구 - 김 충 기
공연을 통한 테마파크 관객개발 연구 - 김 경 철
테마파크 탑승시설 이용자의 만족도 분석-서 용 주
죽기 전에 꼭 가봐야 할 국내 여행 1001, 최정규, 박성원, 정민용, 박정현
한국민족문화대
|
|
|
서비스마케팅 믹스요인별 비교 분석연구 - 김 충 기
공연을 통한 테마파크 관객개발 연구 - 김 경 철
테마파크 탑승시설 이용자의 만족도 분석-서 용 주
죽기 전에 꼭 가봐야 할 국내 여행 1001, 최정규, 박성원, 정민용, 박정현
한국민족문화대
|
|
|
SERVICE SCAPE의 혁신
1) 혼잡성 감소 전략
2) CGV-물리적 환경
2. CGV SERVICE PROCESS의 혁신
1) 구매 전 과정-대기관리
2) 구매과정-MOT관리
3) 구매 후 관리
3. CGV SERVICE 품질관리의 혁신
Ⅲ 결론
1. 한계점
1) 좌석의 앞뒤 간격
2) 스넥의 문제
|
|
|
서비스와 좌석별 직원 호출벨을 이용할 수 있도록 전담 직원까지 뒀습니다. 또한 일대일 전화 예약 서비스, 전용 사물함 및 최신 잡지와 서적을 볼 수 있는 전용 라운지 등을 제공해 VIP 관객들이 차별화를 느낄 수 있도록 하는 서비스를 제공
|
|
 |
관객인 소비자에 대한 중요성은 계속 높아지고 있다. 시대의 트렌드에 보다 적극적인 대응을 하기 위해서 공연예술은 변화되어야하며 특히 온라인 매체의 하나인 소셜 네트워크 서비스에 의한 공연예술 마케팅의 효과가 미치는 영향력은 중
|
|
|
서비스 제공과 함께 공유 관객에 대한 모바일 멤버십 및 뉴스 제공이 필요한 것으로 지적되었다. 지역 공연예술 단체 간의 관객이 공유되고, 관객에 대한 DB가 구축된다면 본격적인 모바일을 이용한 홍보 전략을 구사할 수 있을 것 이다. 이메
|
|
|
서비스마케팅. 동성사, 서울.
강기두, 이지희(2001) 문화예술 공연관객의 라이프스타일에 관한 탐색적 연구-뮤지컬공연 관객을 중심으로-. 경영학연구.
강윤정(2010) 기업의 문화마케팅이 기업이미지, 기업소비자 동일시, 충성도에 미치는 영향.
|
|
|
관객 유치를 통한 원가효율화를 꾀하고 있다. 한편, 개별화 전략이란 고객에게 제공되는 서비스의 단계가 많고, 단계마다 표준화가 쉽지 않은 서비스에서 취하게 되는 전략이다. 예를 들어, 전략 컨설팅 회사들은 고객회사를 진단하기 위해
|
|
|
서비스에 대한 수요는 소비자에게 일정한 감상능력(Acquired Taste)을 요구하고, 공급측면에서는 일정한 예술적 재능을 연기자에 의해 생산되어 제공되는 서비스라는 점에서 구별할 수 있겠다. 임상오, 「경제학적 시각에서 본 공연예술」, 한국
|
|
 |
서비스와 기술에 대한 이해를 바탕으로 CS를 제공하겠습니다.
둘째, **의 관객 소통 지향 디자인과 ICT 기술에 어울릴 수 있도록 고객 접점 (중략) <본문 중에서>
단점: 거절을 미루는 습관
사람들을 대할 때 거절을 해야 할 때가 있습니다.
|
|
 |
서비스 전략을 수립하고, 롯데컬처웍스가 제공하는 서비스의 질을 더욱 향상시키는 데 기여하고 싶습니다. 장기적으로는 데이터 기반의 상영 프로그램 기획과 관객 맞춤형 서비스 개발을 통해 영화관을 단순한 관람 공간이 아닌 문화 복합
|
|
 |
위한 아이디어를 제안해주세요. ① CJ CGV가 개선해야 할 점과 그 이유, ② 이를 해결할 수 있는 아이디어를 구체적으로 작성해주세요.(1000자)
[관객의 입장에서 본 CGV 매점 CJ포인트 적립방식]들과 윈-윈할 수 있는 전략을 구사해야 합니다.
|
|
 |
고장이 났는지 냉장고 안에 있는 물이 전혀 차갑지가 않았습니다. 비싼 돈을 주고 00호텔에 갔음에도 불구하고 제대로 고객을 맞이할 준비가 안 된 서비스로 인해서 매우 불쾌하였습니다.
CGV 멀티플렉스 매니저로서 어떠한 관객이 오더라도
|
|
 |
서비스를 만드는 프로젝트를 하였습니다. 처음에는 협업필터링 기반의 KNN 알고리즘을 활용하여 사용자들의 평점 데이터를 토대로 유사한 사용자의 평점 데이터에 기반하여 추천 서비스를 제공하는 알고리즘을 만들었습니다. 하지만 기존의
|
|
메뉴펼치기
