• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.2
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• pp.105-114
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• 2017

Today, many services are supported on the web sites. Analysis of usage patterns of web site visitors is very important to optimize the use and efficiency of the web sites. In this study, analysis of usage patterns and comparative analysis of user groups were conducted by analyzing web access log provided by BPI Challenge 2016. This data provides access logs to the web site in the IT system of a Dutch Employee Insurance Agency (UWV). The customer information, and the click data describing the customers' behavior when using the agency's web site. In this study, we use process mining techniques to analyze the usage patterns of customers and the characteristics of customer groups, and ultimately improve the service quality of customers using web services.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.2
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• pp.88-94
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• 1999

Database Marketing is a technique where you use all the information available within your companies databases as well as any useful external information to either improve or enhance your marketing efforts. or on the other hand evaluate new markets or the potential of new products, that you plan to launch. Database Marketing in itself is a very simple and straight-oriented concept. Database marketing offers your company many benefits. First, marketing funds are spent cost effectively because they are concentrated on your current customers and very best prospects. Second, your company can improve its relationship with customers thereby increasing customer loyalty. Third, a marketing database provides valuable information regarding customers and prospects. Now that we are in the Information Age, a great marketing database will increase the net value of your company.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.6
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• pp.26-33
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• 2008

The customer relation marketing in which companies can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared in ubiquitous commerce. It is applying data mining technique to build the management that can even predict and recommend products to customers. In this paper, we proposed the case of customer relation management application using the associative mining. The proposed method uses the associative mining composes frequent customers with occurrence of candidate customer-set creates the association rules. We analyzed the efficient the feature of purchase customers using the hypergraph partition according to the lift of creative association rules. Therefore, we discovered strategies of the cross-selling and the up-selling. To estimate the performance, the suggested method is compared with the existing methods in the questionnaire dataset. The results have shown that the proposed method significantly outperforms the accuracy than the previous methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.12B
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• pp.1498-1508
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• 2011

A cloud service customer has no other way but to wait for his lost data to be recovered by the cloud service provider when the data was lost or not accessible for a while due to the provider's system failure, cracking attempt, malfunction, or outage. We consider a solution to address this problem that can be implemented in the cloud client's domain, rather than in the cloud service provider's domain. We propose a high level architecture and scheme for successfully retrieving data units even when several cloud storages are not accessible at the same time. The scheme is based on a clever way of partitioning and partial overlapping of data for being stored on multiple cloud storages. In addition to providing a high level of data availability, the scheme makes it possible to re-encrypt data units with new keys in a user transparent way, and can produce the complete log of every user's data units accessed, for assessing data disclosure, if needed.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.453-472
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• 2001

최근 들어 CRM이 확산됨에 따라 고객과의 접점에서 업무를 담당하는 콜센터의 중요성이 커지고 있으며, 정보기술이 발전함에 따라 콜센터 본연의 업무를 넘어서 콜센터에 새로운 역할이 부가되고 있다. 지금까지 콜센터에는 기계와의 커뮤니케이션에서 발생하는 거부감, 과다한 대기시간, 새로운 통신수단들로 인한 콜센터의 기능약화, 적절한 정보의 적시 사용의 어려움, 기술투자 선행작업의 미약 등의 문제점이 지적되었다. 하지만 무엇보다도 가장 큰 문제점은 명확하게 수립된 경영전략과 운영전략이 없었다는 것이다. 이에, 고객, 서비스 전략, 인적 자원, 프로세스, 정보기술 등 다섯 가지 영역으로 나누어 다른 기업과의 차별화를 달성할 수 있는 콜센터의 경영전략을 수립해야 한다. 고객의 측면에서는 만족되지 않고 있던 고객욕구를 경쟁기업보다 앞서 제공해야 하고, 서비스 전략 측면에서는 고객과의 거래비용을 줄여줄 수 있는 전략이 필요하다. 인적자원 측면에서는 보다 전문적인 서비스를 제공할 수 있는 능력을 보유한 종업원을 콜센터에 배치해야 하며, 프로세스 측면에서는 콜센터를 통해 업무창구를 일원화하는 방향으로 업무 프로세스를 리엔지니어링 해야 한다. 끝으로 정보기술 측면에서는 인터넷과 콜센터를 통합할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 그리고 이상과 같은 경영전략 하에 구축된 콜센터의 성과를 극대화하기 위해서 필요한 8가지 운영전략을 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.229-231
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• 2006

웹 마이닝은 e-서비스 시스템에서 고객 활동을 분석하기 위하여 널리 보급된 방법 중 하나로서 궁극적인 목표는 새로운 고객을 얻고 기존 고객을 유지하면서 고객의 생산성을 증가시키는데 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 인식하는 것이다. 그러나 웹 로그 자료와 고객의 구매 패턴 사이에 직접적인 관계가 없고, 실험 데이터 집합이 적고 부정확 할 경우 실험 데이터의 적은 집합만으로 유용한 정보를 인식하는 것은 불충분하기 때문에 유용한 정보를 인식하는 것은 더욱 어렵게 된다. 본 논문에서는 기업들에게 유용한 패턴을 제공할 수 있는 독자적인 분류 방법을 사용하여 기존 고객의 보존력을 높일 수 있는 높은 정확도를 가지는 소형 트리를 구축할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.21-24
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• 2022

최근 통신업계에서는 축적된 빅데이터를 활용하여 고객의 특성을 이해하고 맞춤형 마케팅에 이용하려는 노력이 지속되어 왔다. 본 연구에서는 CatBoost 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기법 중 하나인 SHAP을 적용하여 이탈에 영향을 미치는 요인을 설명하고자 하였다. SHAP의 global explanation 기법을 사용하여 특정 고객 segmentation 에 대한 이해력을 높이고, local explanation 기법을 사용하여 개별 고객에 대한 설명과 개인화 마케팅에 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 기존의 이탈 예측모델인 블랙박스 모델이 갖는 한계점을 극복하고 고객의 특성을 이해하여 실제 비즈니스에 활용 가능성을 높였다는 점에서 의의를 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.96-98
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• 2000

본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-286
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• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.2 no.4
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• pp.30-39
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• 2002

The need for customized website design has been increased these days. There are two approaches for customizing website design. A Static/Selective approach is easily applied to website design, but is hard to provide a more refined customized service due to its lack of accumulation of customer data. In the Transparent/Adaptive approach, it is easy to apply an intrinsic value of customer, but without sufficient customer data, inappropriate customization is liable to occur. In this paper, directions such as "control of customer participation level", "collection of contextual information" and "development of filtering methods for design elements are suggested for the integrated use of these approaches. use of these approaches.