• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.874-880
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• 2005

본 논문에서는 D-정책과 복수휴가를 갖는 MAP/G/1 대기행렬시스템의 고객수를 분석한다. 고객도착은 마코비안 도착과정(MAP)을 따른다. 서어버는 바쁜기간 종료 직후 휴가를 떠나고 휴가에서 돌아온 직후의 시스템 총일량이 D를 초과할 때까지 휴가를 반복한다. 만일, 휴가에서 돌아온 직후의 시스템 총일량이 D를 초과하면, 서어버는 즉시 서비스를 시작한다. 본 논문에서는 임의의 이탈시점 고객수분포를 유도하고, 이를 이용하여 임의시점 고객수분포와 평균고객수를 유도한다. 또한, 동일한 조건하에 D-정책과 복수휴가를 갖는 M/G/1 대기행렬시스템의 평균고객수와의 차이를 비교해 본다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.41-51
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• 2000

전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.265-268
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• 2003

본 논문은 고객의 관리 및 서비스의 중요성이 강조되고 기존의 마케팅 방법들이 온라인을 기반으로 한 고객 마케팅으로 바뀌는 경향에 따라 고객의 만족도를 반영한 고객지원시스템을 제안한다. 고객의 제품사용 능력을 향상시키기 위하여 고객을 수준에 따라 분류하여 수준별 학습에 따른 정보서비스를 제공함으로써 비즈니스 퍼포먼스를 향상시키는 방법을 제안하였다. 또한 전문가에 의해 검증된 지식을 각 항목의 제품평가 기준으로 설정하고 삼각퍼지 수에 의한 컨텐츠만족도 평가를 통해 고객 의사의 반영비율을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 고객중심의 지원시스템은 고객관리 및 서비스지원부문에 활용 쥘 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.431-435
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• 2010

CRM (Customer Relationship Management)은 효율적 고객 관리를 통해 기업의 이익과 경쟁우위를 향상사킬 수 있는 비즈니스 전략 모델이다. 신문사도 일반 기업과 마찬가지로 신규 고객 유치와 기존 고객 유지에 다각도의 노력을 기울이고 있다. 국내 C신문사의 경우 CRM이 구축되어 고객정보의 획득과 관리가 용이해졌어도 지국이 입력한 고객정보가 온라인 마케팅을 하기엔 부적합하고, 인터넷을 통한 구독관련 셀프서비스 및 독자우대 콘텐츠를 제공하는 채널이 없었기에 그만큼 고객관리의 효용성이 떨어졌었다. 이를 해결하기 위해 고객과 직접 커뮤니케이션하면서 타사와 차별화된 혜택을 제공할 수 있는 고객 멤버십사이트를 설계 구현하였다. 이를 통해 고객 데이터의 정제는 물론 온라인 마케팅이 활발히 진행되고 고객 이탈의 억제 효과까지 나타냈다. 이는 고객관리를 활성화할 수 있는 효과적 방법으로 이용될 수 있을 것이다.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.6
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• pp.143-166
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• 2000

본 연구는 전자상거래의 여러 유형 중에서 최근 논의의 필요성이 더욱 부각되고 있는 인터넷상의 양방향 소매업을 기업과 소비자간 전자상거래를 중심으로 하여 문헌조사를 통해 인터넷 쇼핑몰의 사이트특성 요인과 인터넷 쇼핑몰의 고객 만족, 고객신뢰, 고객관계몰입에 대해 살펴보았고, 실제 종합 인터넷 쇼핑몰에서 엔터테인먼트제품을 구매한 경험이 있는 고객들을 대상으로 하여 설문조사를 실시하여, 인터넷 쇼핑몰 사이트 특성의 각 차원이 고객만족에 미치는 영향을 연구하고자 하였다. 그 결과 제품제시를 제외한 모든 요인들 즉, 시스템 성능, 보장, 고객배려는 인터넷 쇼핑몰 고객만족에 영향을 미침을 실증분석 결과 알 수 있었다. 또한 인터넷 쇼핑몰 고객특성 중 다양성 추구성향이나 소비자혁신성은 쇼핑몰 고객의 만족에 영향을 미치지 않지만, 자기실현성과 정보지향성은 인터넷 쇼핑몰의 고객만 족을 향상시키는 유의적인 결과를 확인할 수 있었다. 그리고 인터넷 쇼핑몰의 사이트 특성 이 신뢰에 미치는 영향을 살펴본 결과 고객배려를 제외한 모든 변수가 유의적이지 않은 것 으로 나타났는데 이는 쇼핑몰의 사이트특성은 만족을 매개로 하여 인터넷 쇼핑몰에 대한 전반적인 신뢰에 영향을 주는 것으로 보는 것이 더욱 타당하다고 할 수 있을 것이다. 또한 기대한 가설과 일치하게 만족과 신뢰는 몰입에 유의적인 영향을 미치는 것으로 실증분석 결과 나타났다 이미 포화상태에 들어간 인터넷 쇼핑몰에서 진정으로 새로운 고객을 창출 하고 고객을 지속적으로 유지하고자 하는 노력은 관계마케팅의 개념을 실제 쇼핑몰에서 적 용 시켜야 할 것이며 고객만족, 고객신뢰 및 고객관계몰입은 이러한 마케팅 노력의 핵심 개념임을 실증분석결과를 통해 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.586-590
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• 2003

고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.303-317
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• 2006

The process of segmenting customers in CRM should take into equal consideration both the companies' and customers' expected value. However, most of the current studies on customer segmentation have focused only on the companies view in terms of profitability. This study focuses on clarifying a problem and proposing a modified view in the customer segmentation step. The authors offer a proposition which is beneficial to both customers and companies, and thus makes the segmentation step more balanced. There is a two-pronged focus on customer segmentation in this study: first, this paper proposes a balanced view considering not only companies' expected value, but also that of the customers'. Secondly, such balanced segmentation will give a more accurate definition of loyal customers for a given company. This new approach can be expected to improve the level of satisfaction and the length of customer retention, and to increase effectiveness in corporate resource allocation for customer target marketing, as well as improve company insight into customer needs and preferences.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.281-282
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• 2014

본 연구의 목적은 과학기술정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 정보서비스를 경험한 최근 1년이내 한국가과학기술전자도서관(NDSL : National Digital Science Library)사이트를 이용한 회원을 대상을 조사를 하였으며, 조사목적은 NDSL 서비스의 추천지수 측정을 통하여 추천, 비추천 사유를 파악하기 위함이다. 조사방법은 전화조사(Telephone Interview)로 진행하고 표본 수는 500명의 의사결정자를 대상으로 측정하였다. 고객충성도는 NPS(Net Promoter Score, 순고객추천지수) 이론에 근거하여 하였다. 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.45-48
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• 2016

오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.