본 연구는 개인이 이른바 '유비쿼터스 개인지식관리 시스템'을 갖추고 있을 때 발생하게 될 것으로 예상되는 마케팅 메시지로서의 지식의 역할에 대한 개념적 연구를 수행한다. 기존의 마케팅 광고 메시지는 인간의 생물학적인 감각과 인지, 기억 능력에 의존하였기 때문에 반복적이고 자극적이어야만 했다. 그러나 유비쿼터스 환경에서는 UPA(Ubiquitous Personal Assistant)를 활용하여 개인이 소비하는 컨텐트를 이음매 없이(Seamless) 습득, 저장할 수 있게 되며, 이러한 변화는 마케팅과 광고의 방법에도 변화를 가져오게 될 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 개인지식관리를 통하여 변화되는 마케팅과 광고의 모습을 나타내고자 하며, 이를 위해 시나리오를 제시하고 분석한다.
경제가 발전함에 따라서 개인적인 외모에 대한 관심이 고조되어지고 있다. 그 가운데 개인별 헤어스타일 및 헤어관련 관심이 증가하고 있는 상황이다. 특히, 여성의 영역으로 이해되어지던 헤어부분도 남성들의 관심이 증가함에 따라 이들에 대한 상품화 마케팅 전략이 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 개인별 맞춤형 헤어제품의 마케팅 강화를 위한 현황을 분석해보며, 특히 온라인을 통한 마케팅 전략 강화를 위한 방안을 제안한다. 또한 이를 실현하기 위한 온라인 헤어제품 상품화 마케팅 구현결과를 제시함으로써 온라인을 통한 마케팅 전략 서비스 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 이를 통해 온라인을 통한 헤어제품의 마케팅 활성화에 이바지 할 것으로 기대된다.
웹에서는 고객을 대상으로 하는 e-CRM을 실현하기 위해 개인의 취향과 습관을 고려하여 서비스를 제공하는 '개인화(Personalization)'가 인터넷 서비스 업체 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 즉, 개인화가 e-비즈니스(business)의 새로운 경쟁전략으로 떠오르고 있는 것이다. 본 연구에서는 인터넷상에서 고객 관계를 중요시하는 e-CRM(Customer Relationship Management)의 기본이 되는 개인화에 대해서 살펴보았으며. e-CRM(Customer Relationship Management)을 이용하여 개인화를 실현하기 위한 마케팅 전략의 발전방향에 대해서 논의하겠다. 또 이를 근간으로 본 논문에서는 현재 진행되고 있는 일대일(one-to-one) 마케팅을 기본으로 하는 개인화(Personalization)의 문제점이 무엇인지 알아보고, 보다 진보한 e-CRM구축을 위해 야후!(Yahoo.com)의 마케팅 담당 부사장인 세스고딘(Seth Godin)의 퍼미션 마케팅(Permission Marketing)을 적용한 새로운 개인화(Personalization) 기법을 제시한다.
1990년대에 들어서야 개인 컴퓨터 시장에 적극적으로 참여하기 시작한 삼성전자는 반도체, CRT 등의 관련 기술에 대한 노하우와 가전 시장에서의 마케팅 경험을 토대로 1994년 시장 선두업체인 삼보컴퓨터를 제치고 시장 점유율 1위로 올라섰다. 1997년의 외환위기로 인하여 수요가 극도로 위축되고 동시에 환율 급등으로 인한 원가 상승요인 등으로 인하여 개인 컴퓨터시장은 매우 어려운 상황을 맞게 되었다. 이러한 상황하에서 삼보 등 업계의 주요 경쟁업체들은 "체인지업" 과 같은 저마다의 독특한 제품 및 마케팅 전략을 수립하면서 시장확보에 노력을 기울여왔다. 본 사례에서는 매직스테이션이라는 브랜드를 이용하여 개인 컴퓨터 시장에서의 선두 위치를 고수하려는 삼성전자의 전략을 살펴본다. 특히 각 세분시장의 특성을 토대로 제품, 가격, 유통, 광고 및 판매촉진 등의 마케팅 믹스 요소들 간의 시너지를 극대화하려는 삼성전자의 통합 마케팅 커뮤니케이션(Integrated Marketing Communication; IMC) 전략을 분석하고 향후 이 시장에서의 전략적 과제를 제시한다.
무선인터넷 환경하에서 기업의 무선상거래의 활성화를 위해서는 제품 및 서비스에 대한 홍보가 무선인터넷을 통해서 이루어져야 한다. 즉, 해당 상품에 대한 정보를 느낄만한 사람들에게 필요한 시점에 무선 광고를 전달하기 위해서는 고도로 개인화된 마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선인터넷이라는 매체가 가지는 특성을 기반으로 개별화마케팅을 수행하기 위해 개인정보 취득 및 처리단계에서 데이터마이닝 기법인 연관관계와 군집모델 탐사를 통하여 고객의 관심사를 분석하고, 이를 토대로 마케팅을 수행하는 시스템을 설계하였으며, 이후 프로모션 정책수립과 마케팅 수행방안들을 제안한다. 이는 기업의 모바일 환경에서의 고객관계관리(mCRM)를 위한 솔루션 개발의 기반기술이 될 것이다.
콘텐츠 비지니스란 엔터테인먼트, 정보, 교육 콘텐츠를 창작하고 디지털로 개발해 디지털 상품화시켜 유통하는 비지니스이다. 콘텐츠 비지니스에서 마케팅이란 콘텐츠 비지니스를 하고자 하는 기업 또는 개인이 콘텐츠를 기획, 제작, 편집해 소비자에게 경험시키는데 관련된 모든 체계적 비지니스 활동이다.
문화산업에서 콘텐츠 마케팅은 문화 마케팅이다. 문화 마케팅은 마케팅으로 문화를 창출하는 것이며, 문화를 마케팅에 접목하는 것이다.
본 연구는 기업의 웹마케팅 성과를 이용자의 개인정보제공행동의 수준으로 구분하여 측정하고자 하였다. 질적수준이 낮은 개인정보는 이후 기업의 성과로 이어질 개연성이 낮아 효율적인 마케팅자료로 보기 어렵기 때문이다. 본 연구는 이용자의 개인정보제공행동의 수준이 곧 정보의 질적수준을 결정할 것으로 보고, 개인정보를 제공하는 이용자들의 행동을(적극적 정보제공, 선택적 정보제공, 정보제공의 회피)으로 구분하였다. 연구결과를 통해 기업의 웹마케팅활동에 따라 질적으로 상이한 성과수준을 살펴보고자 하였다. 전자상거래 이용자 245명을 대상으로 실증분석한 결과, 웹사이트 평판은 신뢰를 기반으로 적극적 개인정보행동을 일으키는 주요한 단서임을 알 수 있었다. 또한. 정보활용수준이 높다고 지각할수록 이용자는 개인정보제공을 회피하는 것으로 나타났다. 마지막으로 해당 웹사이트에 불신의 정도가 높은 경우 기업에게 마케팅에 투자한 자원 대비 효과적인 성과물을 얻어낼 수 없다는 것을 파악하였다. 즉, 기업이 무분별하고 과도한 정보수집활동, 개인정보의 무단 공유나 유출, 그리고 질적으로 낮은 웹사이트 품질과 같이 웹사이트에 대한 불신을 높일 수 있는 자극들을 웹환경에서 적극적으로 관리할 때 기업이 투입한 자원 대비 마케팅 자료로서 효율성이 높은, 즉 질적수준이 높은 개인정보를 수집할 수 있을 것이다.
통신서비스를 이용하는 고객들은 시간, 공간, 기기의 제약을 받지않고 편리하게 서비스를 받고 싶어한다. 유무선 통합서비스는 고객과 사업자에게 다양한 혜택을 제공할 수 있다 각 서비스에 해당하는 적절한 마케팅과 고객관리를 할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 개별화마케팅을 위한 사용자 관심에 기반한 적절한 광고를 제공하기 위한 개인정보 취득방법, 이들 개인정보 분석을 위해 연관관계와 군집모델 탐사를 기반으로 한 데이터마이닝 기술의 활용법, 분석된 정보를 토대로 사용자의 새로운 관심분야를 발견하고 그에 적합한 마케팅을 실시하기 위한 시스템을 제안한다.
국내외 마케팅에 있어서 경쟁의 심화로 말미암아 새로운 고객의 획득에 따른 비용-효과보다 기존고객과의 관계유지를 위하여 고객의 평생가치를 높이도록 노력하는 것이 오히려 효과적인 경우가 많아졌다. 이러한 관계마케팅의 개념은 최근 마케팅을 포함한 기업경영 전반에 적용되는 고객관계관리(CRM)로 확장되고 있다. 또한 인터넷 기반의 e CRM이 고객행동의 분석도구를 거의 정확하고도 실시간으로 파악할 수 있게 함으로써 통합적 CRM의 아키텍쳐와 솔루션이 개발, 적용되고 있다. 통합 CRM에서의 고객은 B2B이든 B2C이든 간에 개별(개인) 고객을 가리키며, 개별 고객의 니즈와 요구를 적절하게 충족시킬 수 있도록 개인화 시스템을 구축하여 관리하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 CRM의 기본 틀과 시스템을 비롯하여 개인화 설계를 어떻게 할 것인가에 관한 사례 및 실증분석에 앞서 그 배경 지식을 정리하고자 이론적 탐구를 하였다.
원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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