• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.343-346
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• 2001

정보통신 인프라의 발전으로 상품에 대한 구매 의존도가 실제상점에서 웹 쇼핑몰로 변화하고 있다. 이러한 결과로 웹 쇼핑몰들이 기하급수적으로 증가하고 있다는 것을 알 수 있다. 따라서, 고객이 원하는 상품을 신속하고 안전하며 편리하게 구매할 수 있도록 서비스의 질적 향상을 위한 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해선 고객들이 원하는 바를 충족시키고 만족시킬 수 있는 소비자(이하, 고객) 행동패턴의 획득과 폼 배치가 필요하다. 본 논문에서는 HCI 이론과 고객 행동론을 이용한 고객행동패턴 획득, 상품 레이아웃 이론을 이용한 웹 재구성, 웹서버의 워크로드 특성 및 클러스터링들을 조사, 활용 및 개량하여 고객시스템 튜닝 방법론(폼 배치 및 구조 설계방법 제시, 고객 행동패턴 획득 시스템 개발)을 제시하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권2호
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• pp.1-21
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• 2010

웹 2.0 기술의 급속한 발전은 인터넷을 통한 커뮤니티 형성을 효과적으로 가능하게 함으로서 소셜네트워킹 사이트(SNS)의 급속한 성장을 가져왔다. 본 연구는 소셜네트워킹 사이트의 고객충성도를 높이는 요인이 무엇인가를 실증적으로 밝히는데 있다. 연구모형은 세 개의 독립요인(시스템 능력, 정보 적절성, 콘텐츠 가치)과 두 개의 매개요인(사이트 매력도, e-고객만족)으로 구성되어 있다. 중국인들을 대상으로 한 실증연구 결과 정보 적절성과 콘텐츠 가치가 사이트 매력도에 직접 영향을 미치며, 이는 다시 고객만족을 통하여 고객의 충성도에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 사이트 매력도는 고객만족과 고객충성도에 강력한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구조모형에 대한 경로분석결과 사이트 매력도는 고객만족도를 높이는 중요한 매개변수임을 밝히고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크 사이트에서 이 매개변수들을 어떻게 하면 효과적으로 높일 것인가에 대한 다양한 시사점들을 제시하고 있다.

• 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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.222-225
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• 2003

웹의 급속한 성장으로 수많은 양의 정보가 매일같이 쏟아져 나오고 있다. 이는 특정 상품정보를 얻으려는 고객들에게 많은 혼란을 야기할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 추천시스템이 개발되었고, 추천 시스템은 고객들이E-Commerce 상에서 상품을 구매하는 것을 도와주기 위해서 지속적인 증가추세로 사용되고 있다. 이러한 추천시스템은 다양한 고객들의 선호도에 따라 유사성과 비유사성에 대한 정보의 기초위에서 고객들의 잠재적인 관심 항목들에 대해 개인의 취향에 맞게 추천하는 기술들을 제공한다. 그러나, 추천시스템에 많은 관심을 가짐에도 불구하고 그들의 성능에 대한 공개된 기술이나 정보는 매우 제한적이다. 본 논문에서는, 과거 고객들의 구매행동, 고객정보 데이터마이닝의 연관규칙을 이용한 E-Commerce 추천시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.204-206
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• 2012

스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.119-129
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• 2005

현재의 이동통신시장은 시장의 포화상태로 인해 신규 고객의 확보보다는 기존 고객의 유지에 마케팅 활동을 강화하고 있다. 본 연구에서는 이탈고객관리(churn management)를 위한 방안으로 데이터마이닝 기법에 기반하여 고객을 등급별로 세분화하였다. 이동통신 고객데이터를 활용하여 로짓모형, 인공신경망, SVM 등을 이탈고객 예측모형을 개발하였고, 각 모형별 성과를 통계적으로 비교하였다. 이탈고객 예측모형을 통해 고객의 이탈가능성을 등급화하여 등급별 이탈확률과 점유율, 적중률을 산출하였다. 제안된 고객등급화 방법을 통해 이동통신사들은 고객의 이탈확률에 따른 차별화된 마케팅 전락을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.393-408
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• 2005

인터넷의 성장은 고객에게 많은 혜택을 주었지만, 방대한 양의 정보는 오히려 장시간의 상품 탐색과 제품 선택을 어렵게 만들었다. 이에 따라, 정보의 양을 줄여 줄 수 있는 서비스를 고객들은 요구를 하기 시작하였고, 이에 따라 다양한 방법들이 고객에게 제시 되어졌다. 제시되어진 방법 중의 하나가 개인화 추천 시스템이다. 추천 시스템은 고객의 취향과 관심에 적합한 상품을 추천 해 주는 서비스로서 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객의 취향에 적합한 제품을 제시 해 줌으로써 고객충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 이러한 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 협업에서도유용한 기법으로 인정을 받았다. 하지만 희박성과 확장성이라는 문제점으로 인해 추천의 정확도가 다소 떨어진다는 것이 단점이다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법으로써 Hybrid 협업 필터링 기법을제시하고, 이를 토대로 추천 기법이 혼합되어진 Hybrid 추천 시스템에 대한 개념을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1839-1842
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• 2002

최근 각 기업에서는 고객에 대한 중요성을 인식하고 고객에게 개인화된 서비스를 제공하기위한 방법중에 하나인 고객관계관리시스템에 대한 연구와 도입을 활발히 진행하고 있다. 본 논문에서는 고객의 개인화된 서비스를 제공하기 위해 화장품 산업에서의 고객관계관리시스템의 필요성에 대하여 설명하고, 피부분석시스템을 이용한 화장품 산업에서의 고객관계관리시스템 설계방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 피부분석시스템을 이용한 고객관계관리시스템의 실제 구현사례를 서술하고 화장품 산업에서의 고객관계관리시스템이 나아가야 할 방향을 제시한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 춘계학술대회
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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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.313-320
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• 2004

시장 환경의 전반적인 변화로 인하여 시장 규제가 완화되고 그로 인한 경쟁사가 늘어나고 있고, 공급자 중심의 시장에서 구매자 중심의 시장으로 변화되어 가고 있다. 이에 기업들은 고객과의 관계를 강화하기 위해 CRM을 중요한 해법으로 생각하여 다양한 방법으로 고객만족을 높이는데 주력하고 있다. 또한 정보기술의 발달로 인해 웹 상에서의 eCRM이 출현되었고 웹 상에서 고객의 데이터를 분석하여 적시에 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해주는 Recommendation system 을 개발하여 좀더 향상된 eCRM 으로 원투원 마켓팅을 통해 판매 강화 및 고객만족도 제고를 실현할 수 있도록 발전되어왔다. 이중 eCRM의 Recommendation Engine은 고객의 니즈를 발견해내어 그에 맞는 다양한 상품들을 추천하는 시스템으로 Rule 기반의 컨텐츠 매칭 기법과 Collaborative Filtering 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법들은 미리 정해진 Rule에 의해 사전적인 대응을 하지 못한다는 문제점과 비정형적인 정보 및 환경정보에 복합적인 판단이 고객중심의 현재 상황에 따라 이루어지지 못한다는 문제점을 가지고 있다 이에 본고에서는 이 문제에 대한 해결안으로써 Ontology를 이용한 실시간 추천시스템을 모델로 제시하고자 한다.