• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.15-35
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• 2002

Data mining has received a lot of attention from practitioners. That is partly because it allows company to extract a set of useful knowledge about customers from database, thereby retaining current customers and magneting potential customers. This logic is especially essential in the field of credit card industry, where just 5% increase of number of customers is hewn to cause 120% increase in profit. The problem is how to retain current customers and even make them more loyal to company. However, previous studies lacked proposing extensive strategies of reducing the churning rate. In this sense, this study attempts to suggest such strategies by applying neural network, logistic regression, and C5.0 techniques to credit card data. We used a real data set of four years from 1997 to 2000, which were gathered from a credit card company. Experimental results revealed that our approach could yield robust strategies for retaining customers by reducing the churning rate.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.119-120
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• 2006

전력산업이 공급자중심에서 고객중심의 비즈니스 서비스산업으로 변함에 따라 고객의 요구충족을 위한 고기능 전력정보서비스의 필요성이 점차적으로 증대되고 있다. 또한 검침데이터 단순제공에서 정보, 지식 등 특화된 분석정보 제공은 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 따라서 현재 적극적으로 추진되고 있는 전력부가서비스 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있으며 고객서비스를 한 차원 높이기 위한 전략적인 시스템이 필요하다 하겠다. 본 논문은 원격검침 고압고객을 대상으로 대용량 검침데이터(168억 Point/년, 12만 고객 15분 전력사용량)의 실시간 처리기능과 다양한 전력정보(고객기본정보, 15분 전력사용량 분석정보, 전력수요누적정보, 부하지속정보 등)를 인터넷을 통해 제공하는 고객마케팅 서비스 기반을 위한 통합관리시스템 구축 연구를 수행하였고 이를 소개한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.30-35
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• 2012

빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.5
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• pp.791-799
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• 2008

Ansim Flat DATA Plan is a DATA additional service product related to DATA call in a mobile telephone company A. Up to now, the company A is selling it by outbound TM after targeting customers which used data within specific price band. In this paper, we propose a targeting method applying score model combining response rate and retention rate by data mining. The suggested target model is to find customers more likely not only to respond to outbound TM but also to retain Ansim Flat DATA Plan. The proposed targeting method is expected to improve both from 23.7% to 38.8% in the response rate and from 53.2% to 61.4% in the retention rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.579-581
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• 2003

본 논문은 웹사이트를 구성하는 웹컨텐츠의 합목적성 및 사용성 평가를 위하여 웹사이트 사용자들의 흔적인 웹로그 분석 데이터를 적용하여 정량적인 평가를 한 결과 에 대하여 보고 하고자 한다. 웹로그파일은 사용자가 웹사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남는다. 로그분석이란 이 데이터를 기반으로 위에서 말한 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 로그분석은 사용자에 따라 단지 로그 정보를 분석하는 것에 한정시키기도, 로그 정보를 기반으로 한 보다 다양한 정보를 분석하는 확장된 개념으로 확대시키기도 한다. 본 논문은 웹트랜즈［로그분석 툴］를 사용하여 웹사이트내의 웹컨텐츠 분석에 웹 로그 분석 결과가 같는 정량적인 개념을 활용하여 정상적인 분석으로 일관되었던 웹사이트 분석에 새로운 결과를 도출하였다. 또한 마케팅을 수행하는 데 있어서 고객의 요구에 천저히 대응하기 위해서 고객을 철저히 파악하여야 한다. 로그파일 분석을 통해서 주요 고객층, 고객의 구매 패턴, 주 구매시간, 구매탐색 경로등의 데이터를 추출할 수 있다. 로그파일 분석 데이터를 기반으로 인터페이스 설계나 상품의 레이아웃등의 설계, 고객 서비스 강화등의 다양한 대 고객 마케팅을 펼칠 수 있다. 본 논문은 단순 수치해석의 개념이었던 로그 분석에 웹컨텐츠분석 기법을 접목하여 웹사이트내에서 사용되고 있는 컨텐츠의 사용성에 대안 연구 결과에 대해서 발표하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.347-350
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• 2004

전자상거래와 고객관계관리에서 고객의 개인화를 위해 사용되는 협동적 필터링 방안은 고객이 상품에 대해 표시한 선호도에 기반을 두어 선호도가 유사한 사용자를 찾고, 유사한 사용자의 선호도를 활용하여 추천할 상품을 선정하는 방안이다. 고객간의 유사도 계산과 상품에 대한 선호도 계산을 위한 다양한 방안들의 계산식에 대해서는 명확하게 정의되어 있으나, 이에 활용되는 데이터의 선정에 대해서는 명확한 규정이나 가이드라인이 존재하지 않는다. 즉, 몇 번 이상의 선호도를 표시한 사용자를 대상으로 추천을 수행할 것인지, 혹은 몇 번 이상 선호도가 표시된 상품을 추천에 활용할 것인지와 같은 데이터 선정에 활용되는 계수와 협동적 필터링의 추천 성과간의 관계에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 협동적 필터링의 연구에 많이 활용되는 EachMovie 데이터를 가지고 협동적 필터링의 계수와 추천 성과간의 관계에 대해 실험적으로 연구하였다. 첫 번째는 몇 번 이상 선호도를 표시한 사용자를 협동적 필터링에 활용하는 것이 추천 성과를 높일 수 있는지에 대해 연구하였으며, 두 번째는 몇 번 이상 선호도가 표시된 상품을 고객에게 추천하는 것이 협동적 필터링의 추천 성과를 높일 수 있는가에 대한 연구를 수행하였다. 계수와 추천 성과간의 관계에 대한 두 가지 실험에서 선호도 표시의 한계가치(marginal value)가 점진적으로 감소하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구의 결과는 협동적 필터링의 수행을 위한 효과적인 데이터의 선정에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.293-303
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• 2000

데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.11-30
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• 2001

고객 정보를 이용해서 고객과의 관계를 유지, 확대, 개선시킴으로써, 고객의 만족과 충성도를 제고하고, 기업 및 조직의 지속적인 운영, 확장, 발전을 추구하는 고객 관련 제반 프로세스 및 활동을 의미 함. (중략)

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.141-157
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• 2001

o Off-Line상의 신규고객 획득 - 기존고객 유지 및 고객수익성 증대 o 지속적인 커뮤니케이션을 통한 고객 행동 분석 (중략)

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.183-192
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• 2001

eCRM은 인터넷 상의 고객의 행동을 파악, 가치있는 고객 세그먼트를 찾아내고, 이들에게 타겟 마케팅을 실시함으로써 기업의 수익성을 높이거나, 마케팅활동을 자동화함으로써 고객관리 프로세스의 효율성을 높이는 일련의 과정 (중략)