온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.
인터넷의 급속한 성장으로 e비즈니스의 인터넷 사용이 증대되었다. 인터넷 환경에서는 새로운 인터넷 사용자라는 소비자를 대상으로 인터넷 소비자 행동에 관한 연구가 중요한 분야로 자리잡게 되었다. 인터넷상에서의 소비자 행동을 설명하기 위해 온라인 인지절차 (Cognitive process)에 관한 연구로, 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 미치는 영향을 밝히는 연구들이 수행되었다. 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 따른 개인화된 마케팅을 위해서는 웹사이트를 소비자의 특성을 고려해서 개인화된 웹사이트를 운영해야 한다. 개인의 정보 시스템 사용에 대한 설명을 위하여 많은 모형들이 개발되어 왔다. 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model: TAM)은 개인의 정보 시스템 수용에 영향을 미치는 요소를 설명하기 위하여 가장 폭 넓게 사용되고 있는 모형이다. TRA 모형에 따르면, 개인의 사회적 행위는 그 행위의 결과에 대한 신념에 의해 영향을 받는다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고객의 신념을 신뢰 (Trust), 유용성 (Usefulness), 사용의 편의성 (Ease of Use), 위험 (Risk), 보안통제 (Security control)로 분류하고, 고객의 실제 사용 (Usage)을 인터넷 뱅킹 환경에서 측정하여 고객세분화에 적용하였다. 세분화된 고객집단을 분류하기 위해서 인공신경망, 판별 분석 기법을 적용하여 웹 사이트에서 사용할 수 있는 개인화 모형을 개발하였다.
R&D의 발전과 함께 필요한 지식과 정보가 증가하며 참여자들도 확대되었다. 따라서 기업은 외부의 지식을 관리할 필요가 발생하였으며, 고객의 지식은 가장 중점적인 관리의 대상이다. 본 연구는 고객의 지식을 R&D에 활용할 수 있도록 해주는 고객지식관리시스템(CKMS)의 설계를 목적으로 한다. CKMS는 고객을 성공적인 지식 창출 사이클로 유도하며, 기업의 고객 지식 획득을 지원하고 고객의 관점에서 생성된 지식을 R&D에 유용한 형태로 전환하는 과정을 지원한다. 우선 R&D 프로세스와 필요한 고객 지식과 CKMS의 기능을 정의하였다. 또한 시스템 설계를 위하여 고객 선정, 고객 참여, 지식 창출 및 지식 획득의 관점에서 설계를 위한 기준과 그 속성을 정의하였다.
하이브리드 마케팅 시스템(Hybrid Marketing System)이란 종래에는 하나의 판매방식으로 소비자의 구매의 결정단계를 고려하지 않고 마케팅의 전과정을 수행하였는데, 이에 비해 하이브리드 마케팅 시스템은 여러 가지의 판매방식을 복합적으로 활용하여 잠재 고객에게 보다 효율적으로 접근하고자 하는 것이다. 이러한 복합적 판매방식을 이용함으로써 고객에게서 나온 정보와 판매과정의 정보를 활용할 수 있어 마케팅 활동을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 점이
우리나라는 서비스 관련 기업이 매우 많음에도 불구하고 고객의견의 수집 및 분석 기술이 미흡하다. 따라서 고객의 의견을 실시간으로 모니터링하고 문제가 발생하였을 때 이를 알리고 적절한 대안을 지원하는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 기존 고객의 피드백 측정을 위해 오프라인에서 설문지를 작성하던 방법을 온라인상에서 작성하고 결과를 분석할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온라인 시스템으로 설문작업이 이루어지므로 실시간으로 데이터를 분석할 수 있으며 상품별로 설문지를 작성할 수 있도록 하여 다양한 서비스에서 사용할 수 있다. 향후 언어별로 설문지를 작성하여 외국인도 사용 가능하고 스마트 폰 시대에 손쉽게 설문에 응할 수 있도록 모바일에서도 설문에 응할 수 있는 시스템을 개발 예정이다.
최근 커피에 대한 수요와 스마트기기를 이용한 어플리케이션의 사용률이 급증하고 있다. 기존의 시스템들은 예측 기능이 없었기 때문에 고객들은 정확한 시간에 서비스를 제공받기 어려웠다. 그러나 바쁜 현대인들에게 시간 개념은 매우 중요하다. 본 논문에서는 고객의 도착 시각을 예측하여 고객이 카페에 도착하자마자 따뜻한 커피를 바로 제공할 수 있는 커피앤코(Coffee&Co) 시스템을 제안한다. 커피앤코 시스템은 도착 시각 예측 시스템을 의미하며, 본 논문에서는 웹의 인터페이스 구현과 내부적인 기능을 소개한다. 커피앤코 시스템을 통하여 사용자들은 미리 주문한 커피를 카페에 도착하자마자 바로 제공받을 수 있고, 카페 입장에서는 매출을 올릴 수 있는 수단이 될 것으로 기대한다.
통신서비스를 이용하는 고객들은 시간, 공간, 기기의 제약을 받지않고 편리하게 서비스를 받고 싶어한다. 유무선 통합서비스는 고객과 사업자에게 다양한 혜택을 제공할 수 있다 각 서비스에 해당하는 적절한 마케팅과 고객관리를 할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 개별화마케팅을 위한 사용자 관심에 기반한 적절한 광고를 제공하기 위한 개인정보 취득방법, 이들 개인정보 분석을 위해 연관관계와 군집모델 탐사를 기반으로 한 데이터마이닝 기술의 활용법, 분석된 정보를 토대로 사용자의 새로운 관심분야를 발견하고 그에 적합한 마케팅을 실시하기 위한 시스템을 제안한다.
자료융합 (Data fusion)은 두 개 이상의 표본집단으로부터의 서로 다른 설문지 조사 자료를 혼합하여 하나의 통합되어진 자료를 만들어 내는 과정이다. 본 연구에서는 고객관계관리를 위해서 효율적으로 고객정보를 수집하고 관리할 수 있는 하나의 방법론으로서 자료융합 (Data Fusion) 방법을 제시하고, 그 방법의 유용성을 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 말하면, 상관계수를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법과 Correspondence Analysis를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법의 정확도를 비교하는데 그 주요 목적을 두고 있다.
인터넷 쇼핑몰에서 고객의 취향에 맞게 구성된 광고 및 정보서비스 제공을 위하여, 다수 에이전트와 광고 제공 기법을 이용하여 설계한 시스템구조와 프로토타입 시스템을 소개한다. 본 시스템에서는 고객의 프로파일을 작성하고, 구매성향 데이터를 저장하는 개인화 에이전트와 사용자의 행위를 모니터링하여 로그 파일에 저장하는 모니터링 에이전트 그리고 로그파일을 분석하여 개인화 서비스에 적용할 수 있는 유용한 마케팅 정보를 추출하는 분석 에이전트, 마지막으로 추출된 마케팅 정보와 구매력을 바탕으로 광고 선정 알고리즘을 이용하여 개인화된 광고 및 정보 서비스를 제공한다. 이러한 멀티 에이전트 기반의 인터넷 쇼핑몰구조는 전자상거래에서의 맞춤 서비스를 제공함으로써 고객의 지속적인 방문을 유도하고자 한다.
인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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