• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.213-216
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• 2007

최근 효율적인 고객관리를 위한 강력한 고객관계관리에 대한 관심이 높아짐에 따라 고객에 대한 효율적인 관리를 위한 콜 센터 시스템의 질적 향상에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 통신사 콜 센터 시스템의 과거 및 현재 고객 불만에 대한 효과적인 관리를 위하여 고객의 핵심요구 사항 CCR(Critical Customer Requirements)을 도출한다. 또한, 고객 경험이력을 전사적으로 통합 제공하고, 고객단위 만족 프로세스 이용하여 기존의 고객응대 시스템의 구조를 개선한다. 본 논문의 제안시스템을 통하여 고객의 불만 사항에 대해 신속하고 효율적으로 관리 가능하며, 고객의 해지 율이 높아지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한 고객단위의 Offer 를 제공하는 만족 프로세스를 제시함으로써 효율적으로 고객을 관리할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.421-444
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• 2001

최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지·관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5% 신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것 만큼 기존 고객을 유지·관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 인구에서는 데이터마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0 방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간 (97넌 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.117-118
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• 2022

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 13년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 순고객추천지수(Net Promoter Score:NPS)를 활용하여 과학기술지식인프라(ScienceON) 정보서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객 만족 및 고객충성도를 측정하였다. 특히 연구결과는 정량적인 측정모델(KCSI-ST)을 보완하고 고객만족도 수준에 따라 비추천 고객, 중립 고객, 추천 고객 등을 예측할 수 있는 모델이다. 이와 같은 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다고 본다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.694-697
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• 2004

최근 빠르게 성숙되고 있는 시장과 경쟁적 환경으로 인해 고객 유지에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이는 기존 고객을 유지하는 것이 비용 면에서 저렴할 뿐 아니라, 고객 충성도나 구전효과가 같은 기타 부수적인 이득을 획득할 수 있다는 측면에서 유리하기 때문이다. 본 논문은 고객의 이탈 가능성을 미리 예측하고 이를 사전에 방지할 수 있는 고객 유지 절차를 제시하고 있다. 이탈고객의 탐지 및 방지를 위해서는 기존의 인구통계학적 자료 외에도 웹로그, 구매 Database 등의 대용량의 고객 행위 데이터에 대한 분석이 요구되기 때문에 데이터 마이닝 기법의 활용이 필수적이다. 그러나 대부분의 데이터 마이닝 연구는 예측 및 분류의 정확성이 높은 모델을 개발하는데 초점이 맞추어져 있으며, 고객의 행위를 이해하고 바람직한 방향으로 유도하고자 하는 연구는 지극히 부족한 상황이다. 그러므로 본 논문은 다양한 데이터마이닝 기법을 통합하여 잠재 이탈고객을 탐지하고, 기존 연구에서 간과하고 있던 비용적 측면을 고려한 이탈 방지 절차를 제시하고자 한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.225-234
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• 2005

온라인 쇼핑에 있어서 여성 고객의 서비스 품질 인식과 신뢰 문제는 중요한 이슈이다. 본 연구는 신뢰를 선의, 성실성, 능력의 관점에서, 그리고 서비스 품질을 유형성, 신빙성, 반응성, 확신성, 공감성의 관점에서 다차원적으로 접근하여 연구 가설과 모형을 설정하고 그 원인-결과 관계를 실증적으로 분석한다. 분석 결과, 확신성과 공감성 차원의 서비스 품질이 선의/성실성 차원의 신뢰에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 능력 차원의 신뢰에 영향을 미치는 것은 5개 서비스 품질 차원 중 오직 확신성뿐인 것으로 드러났다. 또한 고객 충성도에 실질적인 영향을 미치는 것은 확신성 차원의 서비스 품질과 능력 차원의 신뢰이라는 것이 확인되었다. 여성 고객이 인터넷 상점에 대해 충성도를 갖게 되는 이유가 그 인터넷 상점의 선의/성실성 때문이기보다는 능력 때문이라는 점은 온라인 기업들에게 시사하는 바가 크다. 더욱이 온라인 기업들은 서비스 품질, 구체적으로는 여성 고객의 확신성 인식을 제고하면 이것이 자사의 능력을 고객에게 입증하는 방법이 될 수 있고, 결과적으로 여성 고객의 재구매 의사나 우호적인 구전을 이끌어 낼 수 효과적인 방법이 될 수 있다는 점을 주목할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.13-14
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• 2021

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 11년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 과학기술정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 이용고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 과학기술정보 서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객충성도를 측정하였다. 고객의 충성도는 NPS(Net Promoter Score) 이론에 근거하여 하였다. 특히 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 이와 같은 연구결과는 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• 프린팅코리아
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• 제11권9호
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• pp.56-61
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• 2012

인쇄영업의 포인트는 경쟁력 있는 가격, 뛰어나 품질, 고객만족 서비스 등을 들 수 있다. 경쟁업체보다 합리적인 가격에 높은 품질을 보장하며, 고객만족을 극대화할 수 있는 서비스를 보장한다면, 인쇄영업을 위한 최고의 무기를 갖췄다고 할 수 있을 것이다. 하지만 영업현장에서는 이와 같은 교과서적인 원칙에는 식상하다. 그런 의미에서 인쇄고객에 대한 성향 분석과 단계별 전략의 수립은 좀 더 현실적인 얘기가 될 수 있다. 시장과 고객에 대한 정확한 분석과 일관성을 유지하는 인쇄영업의 단계별 전략, 그리고 이를 실천할 수 있는 합리적이고 구체적인 솔루션 제시 등이 주목받는 이유다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.246-254
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경이 대두됨에 따라 정보의 밀도가 높아지고 있으며, 기업에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보를 저장하여 활용할 수 있게 되었다. 이와 같은 환경은 고객의 요구사항을 사전에 미리 파악하여 적절한 시점과 상황에 맞는 정보를 전달할 수 있도록 하는 추천시스템에 대한 필요성을 증대시켰으며, 다양한 영역에서 추천시스템과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지의 추천시스템은 주로 제품 중심으로 논의되어 왔으나, 유비쿼터스 시장 환경에서는 매장에 대한 논의가 필요하게 되었다. 이는 고객이 다양한 매장을 방문할 수 있으며, 동일한 제품이라도 여러 매장에 동시에 존재할 수 있고, 매장 간의 동선이나 매장의 위치 및 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 개인 선호도에 따라 같은 제품이라도 선호하는 매장은 다를 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 고객의 선호도를 기반으로 유비쿼터스 시장 환경에 적합한 매장 추천시스템을 제안하고자 한다. 매장 추천시스템은 협업 필터링을 기반으로 하고 있으며, Apriori 알고리즘을 이용하여 관련성이 높은 매장들의 집합을 찾아 추천한다. 이 시스템은 기업보다는 고객 중심의 서비스를 제공해 줌으로써 고객의 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 시장 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.1133-1136
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• 2005

Markovian Service Process(MSP)는 기존의 Markovian Arrival Process(MAP)에서 사용하던 위상 개념을 고객의 서비스 과정에 대응시킨 모형이다. 이는 서버의 상태에 따라 달라질 수 있는 서비스 상태를 위상 변화에 대응시키는 모형이다. 본 논문에서는 대기행렬 모형의 중요한 성능 척도인 고객 수 분포에 관하여 임의시점, 고객 도착 직전 시점, 고객 이탈 직후 시점에서의 관계식을 유도한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권2호
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.