사회학에서 시작된 소셜 네트워크 분석은 최근 페이스북, 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확산과 함께 경영분야에 적용하게 되었다. 특히 고객들 간의 통화를 중심으로 이루어지는 통신의 고객 통화 네트워크에 적용하여 고객관리에 대한 시도 또한 아주 최근의 연구라고 할 수 있다. 본 연구는 이동통신회사의 통화 고객의 자아 네트워크(Ego-Network)를 분석 범위로 하여, 자아(Ego)와 타자(Alter)들이 맺고 있는 개별 관계의 방향성과 관계 구성에 근거하여 자아(Ego)의 역할을 4개의 종류로 유형화하여, 각 유형별로 이동통신회사의 고객 관리 방안을 제시하는데 목적을 둔다. 또한 본 연구는 이동통신 고객의 역할자 유형별로 고객을 관리함으로써 고객 충성도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 고객 이탈을 사전에 막을 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
금융시장에서의 경쟁이 치열해지면서 이제 국내 소비자금융기관들에게 수익성위주의 내실경영은 피할 수 없는 지상과제로 부상하고 있다. 이러한 목표를 성취하기 위해서는 우량고객을 위주로 한 기반강화와 철저한 사후관리를 통한 수익성향상이 이루어져야 한다. 특히, 자금운용처로 부상하고있는 개인고객들을 대상으로 하는 효과적인 대출마케팅의 수행은 소매금융기관들의 수익성제고에 절대적이라고 할 수 있다. 즉, 수익성을 지향하기 위해서는 고객관리를 보다 더 철저하게 하여야 하며 이를 위해서는 신용 및 수익성에 근거해서 산출된 평점에 따라 개인별 관리를 차별화하는데 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우량고객들을 대상으로 대출마케팅을 활성화시키기 위한 고객평점모형의 효과성에 대해서 고찰해 보고자 하였다. 이를 위해서 신용평점모형에 대해서 자세히 알아보고 이어서 수익성에 근거한 평점모형에 대해서도 이론적으로 살펴보았다. 그리고 두 모형의 효과성을 비교하기 위해서 판별분석을 사용하여 우량 및 불량고객에 대한 예측력을 분석해 보았다. 분석결과 제1종오차에 대해서는 신용평점모형이, 제2종 오차에 대해서는 수익성평점모형이 보다 정교한 예측력을 나타냈다. 결론적으로 두 모형의 사용이 병행되는 통합적인 고객평점모형의 적용이 제안되어 졌다.
최근 정보화 사회에 있어 멀티미디어의 향상으로 기술의 중심은 사람에게 맞추어져 가고 있다. 만약 기계가 사람의 감정을 인식하여 그들의 상황을 이해할 수 있다면 감지된 상황에 따라 능동적으로 사람에게 도움을 줄 수 있을 것이다. B2C(Business to Customer) 산업에 있어 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 고객이 원하는 서비스를 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질 및 성과를 향상 할 수 있도록 해야 한다. 그것을 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 현재 국내에는 고객의 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 열악한 상황이다. 본 연구에서는 B2C산업 서비스 분야에 있어 고객 만족도를 실시간으로 수집 및 분석할 수 피드백 시스템으로서 고객 만족도를 고객의 얼굴감성인식을 이용하여 추론할 수 있는 시스템을 제안하며 효율적인 얼굴 감성 인식에 대한 분석을 한다.
정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.
본 연구는 고객의 형태에 따라 서비스 유형을 결정하는 지표를 설정하기 위하여 고객의 쇼핑태도를 절약형 고객, 단골고객, 개인화고객, 편의고객으로 분류하여 각각의 유형별 고객이 쇼핑태도와 SERVQUAL과의 인과관계를 분석하고 서비스 방향을 설정하기 위함이다. 본 연구는 SERVQUAL과 소비자의 소비 패턴과의 인과관계를 분석하여 기업이 제공하는 서비스의 도구를 개발하여 소비자가 원하는 서비스 경영의 방향을 설정하여 높은 수준의 품질과 서비스를 제공할 수 있는 도구를 개발하기 위함이다. 본 연구는 경기, 충북 지역의 20세-30세의 남 ${\cdot}$ 여를 대상으로 설문하여 최근 젊은층의 소비 패턴을 분석하여 그동안 서비스 기업의 문제점인 고객 불만족, 고비용 저효율, 진정한 성과를 거두지 못한 구조직인 문제점을 해결할 수 있는 방안을 찾고자 하였다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 젊은층을 주 고객으로 하는 서비스 기업에 적용 가능한 서비스 모형을 설정하기 위한 접근방법을 탐색하는데 있다.
고객과의 지속적 관계를 통하여 기업 이익을 극대화시키는 CRM (Custom Relationship Management) 시스템은 국내에서는 고객 정보를 분석하여 마케팅 전략을 수립하는 분석 CRM 중심으로 구축되었다. 하지만 인터넷 및 모바일 기술의 발전으로 고객과의 접점이 다양한 채널을 통해서 이루어지고 있으나, 채널별 고객 정보가 체계적으로 관리되지 못하며, 고객에 즉시 대응할 수 있는 체계가 미흡하여 고객이 원하는 시점에 고객을 만족시켜 주지 못하고 있는 실정이다. 따라서 오프라인 중심의 분석 CRM 보다는 운영 CRM이나 협업 CRM 측면을 고려한 실시간(real-time) CRM을 목표로 하며, 다양한 기관과 다양한 채널로 구성된 고객 접점을 체계화하여 고객이 원하는 시점에 고객을 만족시킬 수 있는 CRM 모델을 도출하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 모델을 근거로 새로운 관점의 정보기술 아키텍처를 제안한다. 이 아키텍처는 이질적인 유무선 환경을 위하여 XML 기반의 데이터인터페이스를 제시하고, 비즈니스 규칙(rule) 시스템과 데이터마이닝(data mining) 시스템을 포함하고 있다.
오늘날 기업은 시장경쟁의 심화와 고객가치 지향의 환경변화로 고객과의 지속적인 커뮤니케이션이 필수적이며 이는 고객정보의 확인으로부터 시작된다. 이를 위해 기업은 고객의 정보를 데이터베이스로 구축하고, 분석을 통한 전략적인 활용방안을 모색하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 이와 관련한 문헌과 사례기업 분석을 통하여 고객데이터베이스 구축 및 활용과정의 문제점과 이를 해결하기 위한 방안을 각 단계별로 제시해 보았다. 성공적인 고객데이터베이스의 구축 및 활용을 위해서는 조직 전 구성원의 적극적인 지원과 참여가 필요하며, 양질의 고객정보가 기업 내에 축적되고 이를 전략적으로 활용할 수 있는 정보분석 능력과 차별적인 마케팅 전략 수립 능력이 요구된다.
패션 시장은 항상 경쟁이 치열하고 고객의 변화 및 이탈이 심한 시장이다. 경쟁의 요소가 품질 등의 가격적인 요소에서 디자인 및 서비스 등 비 가격 적인 요소의 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 고객 정보에 대한 분석을 기반으로 한 마케팅 및 판매 전략이 중요한 것은 두말할 필요가 없다. 정보 기술과 다양한 분석 기법은 다양한 방법으로 고객의 행동을 분석하여 고객의 구매 형태를 분석 및 예측하여 고객별로 차별화된 마케팅과 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
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.
최근 고객들은 다양한 IT 채널을 이용해 의견을 자유롭게 표현할 수 있게 되었다. 이에 따라 기업은 고객들의 의견 중 특히 부정적인 의견을 효율적으로 관리하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 기존의 연구들은 주로 고객의 불만 제기 횟수나 상담시간 등의 양적 데이터를 이용하여 고객 이탈 방지에 관해 연구하였으나, 고객이 실제로 언급한 불만 내용을 분석한 연구는 한정적이다. 따라서 본 연구는 고객 불만 데이터를 중심으로 고객 이탈에 영향을 주는 요인들을 알아보기 위해 이탈-항의 이론(Exit-voice theory)을 바탕으로 보안업체의 고객센터로 접수된 46,235명 고객의 268,364건의 상담내용을 양적인 측면뿐이 아니라 질적인 측면에서도 실증 분석하였다. 감성 분석 방법을 활용하여 상담내용의 감성값을 도출하고, 도출된 감성 사전을 이용해 고객의 만족 여부를 명시적으로 알기 어려운 상담내용의 고객 만족도를 예측하였다. 마지막으로 이 감성 값이 고객의 이탈에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과 고객이 만족 여부를 명확히 응답하지 않은 경우에도 감성 분석을 이용해 계산된 각 감성값이 고객 이탈에 서로 다른 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 향후 본 연구에서 제시한 감성 분석을 통한 만족도 예측방법으로 고객의 숨은 의도를 효과적으로 파악하여 고객 불만 관리에 실무적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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