• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2002.10a
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• pp.559-568
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• 2002

"고객", 고객 관계"라는 말보다는 "CRM"이라는 단어(그것도 영어)가 더욱 사랑 받고 있음". - 고객, 고객관계에 대한 명확한 정의가 없음. - 업무/내용보다 시스템이 우선 - 사용부서(마케팅, 영업)보다는 전산/시스템 부서 중심으로 추진 (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.185-187
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-80
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• 2000

공급망상에서 ATP는 단순히 고객에게 납기를 확약해 주는 고객 서비스 기능이 아니다. 이것은 공급 망상에서 ATP Rule을 기반으로 하여 수요와 공급 일치에 도달하기 위한 핵심 기능이다 따라서 SCM Solution을 이용하여 공급 체인 전반에 걸쳐 제품 가용성에 대한 즉시 및 동시 엑세스를 관리하여 기업의 납기 일의 정확도에 대한 최고의 확신을 가져올 수 있으며, SCM Solution을 통해 주문이나 예측 수주로 인하여 새로운 수요가 제품 가용성에 미칠 영향을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 공급체인 전체의 통합관리 솔루션을 통하여 SCM에 대한 필요성을 정리하고 ATP관련 데이터를 분석을 수행한다. 이 것을 바탕으로 고객관계 관리( Customer Relationship Management)와 연계하여 세부데이터의 흐름 및 고객 가치를 향상 할 수 있는 ATP Rule을 정의한 후, 본 논문에서는 공급망상에 ATP Rule을 적용하여 ATP관련 데이터를 유연성 있게 취합할 수 있는 방안과 분류체계를 제시한 다단계 ATP모형을 제시 한다.

• Digital Contents
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• no.11 s.66
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• pp.50-55
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• 1998

데이터베이스를 어떤 형태로 구축해야 하는가에 대해서 획일적으로 적용되는 정답은 없다. 단 한가지 공통으로 적용되는 점은 귀사의 마케팅 목적을 상세히 살펴보면 귀사에 필요한 고객정보 항목을 찾을 수 있다는 것이다. 어떤 정보 항목들을 데이터베이스로 구축할 것인가? 얼마나 많은 수의 고객(테이블에서의 Record)을 축적할 것인가?등의 정보의 규모 및 심도의 문제는 전적으로 마케팅 목적에 달려 있다. 목적을 확정하지 않고 무조건 데이터를 축적하여 둔다든가 무작정 많은 고객 데이터를 축적하는 것은 흔히 범하는 실수이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.720-721
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 NFC 기술을 이용하여 모바일 쿠폰 및 포인트 적립 등을 하며, 고객의 관심사를 프로파일화 하고 사용자가 찾아가 가게의 상품 데이터베이스와 온톨로지 데이터를 사용하여 유사 매칭을 시도하여 상품을 추천하는 어플리케이션을 개발하였다. 고객용 어플리케이션과 가게용 어플리케이션을 각각 따로 개발하여 데이터를 따로 보관하게 구현 하였으며, 고객의 데이터는 우리가 규정한 데이터로 확인하여 가게에서는 고객의 성함과 관심 품목만 나타나게 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.861-863
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• 2016

대부분의 기업은 경영전략을 결정하는데 고객의 소리(VOC:Voice of Customer)를 매우 중요한 정보로 사용하고 있기 때문에 기업들은 다양한 방법으로 고객과의 관계증진을 위해 VOC 데이터를 이용하고 있다. 그러나 수집된 내부VOC 데이터에서 많은 정성적인 데이터를 포함하고 있으므로 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 최근 소셜 빅 데이터를 분석하는데 사용하고 있는 시스템을 이용하여 다른 업종에 비해 고객이 다양하고 서비스가 매우 중요한 여행사 내부 VOC를 분석한다. 적용 사례로서 국내 대표적인 여행사에 직접 적용하여 분석한 결과를 제시한다. 본 연구 결과 빅 데이터 분석 도구를 다른 서비스업종의 내부 VOC의 정성적인 데이터를 분석하는데 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.466-468
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• 2001

전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정의 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 것 등에도 같은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용하여 추천하는 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로 MMDB를 활용한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.608-613
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• 2006

There are many e-showing mall because of revitalization of e-commerce system. It is necessary to recommending system of products that is for saving time and effort of customer. In this paper, we propose the system that is applying classification among data mining techniques to analysis of log data of customer. This log data contains access of user and purchasing of products. The proposed system operates in two phases. The first phase is composed of data filter module and association extraction module among web pages. The second phase is composed of personalization module and rule generation module. Customer can easily know the recommended sites because the proposed system can present rank of the recommended web pages to customer. As a result, the proposed system can efficiently do recommending of products to customer.

• Knowledge Management Research
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• v.24 no.3
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• pp.95-125
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• 2023

As the aviation industry has rapidly been grown, there are more factors for customers to consider when choosing an airline. In response, airlines are trying to increase customer value by providing high-quality services and differentiated experiential value. While early customer value research centered on utilitarian value, which is the trade-off between cost and benefit in terms of utility for products and services, the importance of experiential value has recently been emphasized. However, experiential value needs to be studied in a specific context that fully represents customer preferences because what constitutes customer value changes depending on the product or service context. In addition, customer value has an important influence on customers' decision-making, so it is necessary for airlines to accurately understand what constitutes customer value. In this study, we collected customer reviews and ratings from Skytrax, a website specializing in airlines, and utilized the BERTopic technique to derive factors of customer value. The results revealed nine factors that constitute customer value in airlines, and six of them are related to customer satisfaction. This study proposes a new methodology that enables a granular understanding of customer value and provides airlines with specific directions for improving service quality.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.2 no.2
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• pp.117-127
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• 2001

Since the number of e-malls is increased by the rapidly Progress of internet, most e-malls are trying to increase customers' interests by providing personalized services. To Provide this service for CRM, the e-mall must use the personalized rules calculated from customer transaction database. The more filtered transaction data are, the more the e-mall services efficiently and exactly to customer's need. The filtered transaction database is necessary to obtain the food personalized rules. In this paper we propose and develope a personalized e-mall with association rules based on view history of excellent customers who have good transaction data. Association rules based on view history of excellent customers reduce the access time and computing costs. The e-mall with them can provide personalized services more efficiently and exactly.