• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.21 no.1
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• pp.29-45
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• 2015

Response modeling is a well-known research issue for those who have tried to get more superior performance in the capability of predicting the customers' response for the marketing promotion. The response model for customers would reduce the marketing cost by identifying prospective customers from very large customer database and predicting the purchasing intention of the selected customers while the promotion which is derived from an undifferentiated marketing strategy results in unnecessary cost. In addition, the big data environment has accelerated developing the response model with data mining techniques such as CBR, neural networks and support vector machines. And CBR is one of the most major tools in business because it is known as simple and robust to apply to the response model. However, CBR is an attractive data mining technique for data mining applications in business even though it hasn't shown high performance compared to other machine learning techniques. Thus many studies have tried to improve CBR and utilized in business data mining with the enhanced algorithms or the support of other techniques such as genetic algorithm, decision tree and AHP (Analytic Process Hierarchy). Ahn and Kim(2008) utilized logit, neural networks, CBR to predict that which customers would purchase the items promoted by marketing department and tried to optimized the number of k for k-nearest neighbor with genetic algorithm for the purpose of improving the performance of the integrated model. Hong and Park(2009) noted that the integrated approach with CBR for logit, neural networks, and Support Vector Machine (SVM) showed more improved prediction ability for response of customers to marketing promotion than each data mining models such as logit, neural networks, and SVM. This paper presented an approach to predict customers' response of marketing promotion with Case Based Reasoning. The proposed model was developed by applying different weights to each feature. We deployed logit model with a database including the promotion and the purchasing data of bath soap. After that, the coefficients were used to give different weights of CBR. We analyzed the performance of proposed weighted CBR based model compared to neural networks and pure CBR based model empirically and found that the proposed weighted CBR based model showed more superior performance than pure CBR model. Imbalanced data is a common problem to build data mining model to classify a class with real data such as bankruptcy prediction, intrusion detection, fraud detection, churn management, and response modeling. Imbalanced data means that the number of instance in one class is remarkably small or large compared to the number of instance in other classes. The classification model such as response modeling has a lot of trouble to recognize the pattern from data through learning because the model tends to ignore a small number of classes while classifying a large number of classes correctly. To resolve the problem caused from imbalanced data distribution, sampling method is one of the most representative approach. The sampling method could be categorized to under sampling and over sampling. However, CBR is not sensitive to data distribution because it doesn't learn from data unlike machine learning algorithm. In this study, we investigated the robustness of our proposed model while changing the ratio of response customers and nonresponse customers to the promotion program because the response customers for the suggested promotion is always a small part of nonresponse customers in the real world. We simulated the proposed model 100 times to validate the robustness with different ratio of response customers to response customers under the imbalanced data distribution. Finally, we found that our proposed CBR based model showed superior performance than compared models under the imbalanced data sets. Our study is expected to improve the performance of response model for the promotion program with CBR under imbalanced data distribution in the real world.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.113-133
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• 2001

o e-Business의 성공 요인 - User 가 누구인지를 기억 - User와 관계되는 서비스를 즉각적으로 제공 o 개인화란 - 각각의 고객과 e-Business 간의 상호작용을 지원하기 위해 - 고객 정보와 개인화 기술을 사용하는 것 (중략)

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.113-138
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• 2001

o 닷컴 사이트들의 e-CRM에 대한 관심은 매우 높음 - 88% 개념 이해, 53%는 이해도 높음 o e-CRM의 도입동기는 마케팅/고객지원이 주된 이유 - 87% 마케팅 효율화, 76% 고객지원강화 (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.898-900
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• 2005

초고속 통신망의 확대 적용으로 인터넷의 빠른 성장과 함께 음성과 비디오 그리고 데이터를 통합하고자 하는 노력이 시도 되고 있다. VoIP(Voice over IP)는 IP를 이용하여 음성과 데이터를 패킷 형태로 통합하여 실시간으로 전송하는 기술이다[1]. 패킷 네트워크에서 VoIP 시그널링 기술을 이용하면 망 자원의 효율적 이용 및 PSTN에 가까운 음질 그리고 인터넷과 연계한 다양한 음성서비스 지원(H.323, SIP, MGCP 등 다양한 신호처리 지원)이 가능하다. 본 논문에서는 VoIP망에서 IP기반 녹취 시스템을 설계 및 구현한다. 녹취 시스템은 고객과 상담원의 통화 내용을 자동으로 녹음하여 보관함으로써 고객의 요구사항을 명확히 파악할 수 있으며 녹취 데이터의 통계 자료 제공으로 효율적인 관리가 지원되고 선택 녹취, 스케줄링 녹취, 상담원의 평가 자료를 제공하여 고객 관리의 질적인 향상을 지원한다. 본 논문의 녹취 시스템은 고객과의 통화 내용을 녹취하여 서버의 녹취 DB에 저장하여 관리하는 녹취 시스템으로 모든 네트워크 환경에서 사용할 수 있으며 CTI와 연동하여 효율적이고 체계적인 녹취 시스템 구국이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.353-354
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• 2021

본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.22 no.4
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• pp.141-158
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• 2017

Along with IT development, customers are getting more easily to express their opinions using various IT channels. In this situation, complaint management is a pressing issue for companies to acquire and maintain loyal customers with low cost. Most of previous studies have investigated customer complaint information by quantitative variables such as demographic information, transaction information, or complaint frequency, but studies focusing on qualitative aspects of complaint information are limited. Therefore, this paper considers the possibility for customers to leave even when they complain occasionally or briefly. This paper analyzes the quantitive aspects as well as the qualitative aspects using sentiment analysis with Exit-voice theory. The dataset contains 268,364 inquiries of 46,235 customers obtained from a contact center of a private security company in Korea. This paper carries out logistic regression and the results imply that the customers's explicit response and their implicit sentiment have different effect on customers leave. This study is expected to provide useful suggestions for the effective complaint management.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.05a
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• pp.3-8
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• 2007

최근 기업에 적용하고 있는 CRM을 공공부문에 도입하고 있어 그 필요성과 효과에 대한 검증이 필요하다. 이를 위해 기존 서비스 품질과 고객관계관리를 연구하여 공공행정 서비스 품질 차원을 도출한 다음, 공공부문 근무자를 대상으로 설문을 실시하였다. 요인분석결과 9개 요인이 추출 되었으며, 이를 독립변수로 하고 행정업무 효율화를 종속변수로 하여 회귀분석한 결과 고객관계관리 영역에서 공감성은 유의하게 나타났으나, 의사소통, 고객세분화와 맞춤서비스는 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 고객관계관리가 고객만족에는 영향을 미치지만, 공공부문 근무자들에게는 부담으로 작용하고 있음을 알 수 있으며, CRM이 고객만족에 영향을 미치고 있음을 고려하여 고객만족과 업무효율화가 절충될 수 있도록 공공 고객관계관리 개념의 정립과 공공CRM을 위한 데이터 및 시스템 구축이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.261-281
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• 2001

IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.15-18
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• 2001

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.136-138
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• 2004

CRM은 기존 고객을 잘 관리하면서 새로운 고객을 유치하는 마케팅비용은 기존고객 유지비용의 몇 배라는 기본적인 원칙에 의한 접근이다. 물론, 데이터베이스 마케팅, 이메일 마케팅이 기존고객 유지의 수단이 될 수도 있다. 본 논문에서 개발한 신경망을 이용한 분석 eCRM 시스템의 컴포넌트를 설계 구현하였다. 이는 특성화된 컴포넌트 기반으로 개발되었으며, 기존 데이터 환경을 효율적으로 이용할 수 있는 모듈(module) 개발을 통하여 사용자들이 쉽게 이용할 수 있는 환경을 지원한다.