• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.105-114
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• 2017

오늘날 많은 서비스 지원이 웹 사이트를 통해 제공되고 있다. 웹 사이트의 이용 및 효율성을 최적화하기 위하여 방문자들의 이용 패턴 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 BPI Challenge 2016에서 제공하는 웹 사이트 접속 로그를 분석하여 이용 패턴 분석 및 이용자 그룹별 비교 분석 연구를 수행하였다. 이 데이터는 네덜란드 고용보험사(UWV)의 IT 시스템의 웹 사이트 접속 로그를 제공하며, 고객의 인적 정보, 해당 기관의 웹 사이트를 사용할 때의 고객 행동을 설명하는 클릭 데이터 등의 대한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 사용 고객의 사용 패턴과 고객 그룹 간 특징을 분석하여, 궁극적으로 웹 서비스를 이용하는 고객들을 대상으로 서비스 품질을 향상시키고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.88-94
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• 1999

데이터 베이스 마케팅은 기업의 마케팅 노력을 향상 혹은 강화시키기고 새로운 시장 탐색 및 신제품의 가능성을 평가하기 위하여 기업 내·외의 정보를 이용하는 기법이다. 데이터 베이스 마케팅 그 자체는 매우 간단하면서 전략 지향적 개념이다. 데이터 베이스 마케팅은 기업에게 많은 이점을 가져다준다. 첫째, 마케팅 노력을 현재의 고객 및 가장 적합한 목표에 집중하기 때문에 마케팅비용을 효과적으로 사용할 수 있다. 둘째 고객과의 관계를 향상시켜 고객 충성도를 높여준다. 셋째, 고객 및 적합한 시장목표와 관련하여 매우 가치 있는 정보를 제공한다. 지금은 정보화 시대로서 앞으로 더 많은 마케팅 데이터 베이스가 기업의 가치를 높여줄 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.26-33
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• 2008

유비쿼터스 상거래에서 회사가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 고객 관계 마케팅이 등장하였으며, 더 나아가 고객이 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 데이터 마이닝 기술을 적용하고 있다. 본 논문에서는 연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용사례 연구를 제안하였다. 제안된 방법으로는 연관 마이닝을 이용하여 후보 고객 집합으로 빈발 고객을 구성하고 연관 고객 규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 향상도에 따라서 하이퍼 그래프 분할을 이용하여 효율적인 구매고객들의 특성을 분석한다. 그러므로 기존 고객에 대한 교차 판매와 격상 판매의 전략들을 도출하게 된다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 기존의 방법과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 정확도면에서 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1498-1508
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• 2011

시스템의 고장, 크래킹, 오작동, 정전 등의 이유로 저장된 고객 데이터의 영구적 유실이나 일정 기간 동안의 접근 불가 상황이 발생할 때, 클라우드 스토리지 서비스 고객은 클라우드 서비스 제공자에 의한 데이터 복원이 가능하기를 기대할 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 클라우드 스토리지 시스템 내에서가 아니라 클라우드 고객의 영역에서 실현할 수 있는 솔루션을 고려한다. 본 논문은 고객이 다수의 클라우드 스토리지 제공자 들을 선택하여, 저장할 데이터 단위를 분할, 암호화 후 부분 중복 저장함으로써 일부 클라우드 스토리지에 접근이 불가능한 상황에서도 데이터 단위를 복원할 수 있는 기법 및 그 적용 구조를 제안한다. 제안 방식은 높은 데이터 가용성 보장과 더불어, 개별 사용자에 투명하게 데이터 암호화 키를 갱신할 수 있으며, 사용자별로 접근했던 데이터 단위의 목록들을 명시할 수 있어 필요 시 데이터 유출의 범위를 명확히 규정할 수 있도록 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.30-39
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• 2002

웹사이트에서의 고객맞춤 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 웹사이트 디자인을 고객맞춤하는데는 정적/선택적 방식과 투명적/적응적 방식이 적용될 수 있다. 정적/투명적 방식은 구축 비용과 시간상의 장점이 있으나 고객 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 고객맞춤이 어렵다. 투명적/적응적 방식은 고객의 내재된 가치를 분석하여 적용하는데 용이하나 데이터가 충분치 않을 경우 부적절한 고객맞춤이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 접근 방법들의 보다 통합적인 활용을 위하여 "고객 참여 수준의 조정"과 "고객 컨텍스트 정보의 수집, 디자인 요소에 적합한 필터링 도구 개발"과 같은 운영방안들을 제시하였다.t;과 같은 운영방안들을 제시하였다.