• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1819-1824
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• 2006

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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.10
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• pp.88-94
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• 2008

This paper is proposed that ontology_based Oriental Medicine Customer Relationship Management system is designed with existing OCS, EMR, ERP system for oriental medicine center of efficient customer information management and analysis. As using ontology technique, we support oriental medicine service at grade according to quality and healthy of the customer. Also we designed 4 kind oriental medicine customer relationship management system frame - customer management, public relations/marketing, service management, statistics/analysis - in the customer management process standardization through a medical expert system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.119-120
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• 2006

전력산업이 공급자중심에서 고객중심의 비즈니스 서비스산업으로 변함에 따라 고객의 요구충족을 위한 고기능 전력정보서비스의 필요성이 점차적으로 증대되고 있다. 또한 검침데이터 단순제공에서 정보, 지식 등 특화된 분석정보 제공은 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 따라서 현재 적극적으로 추진되고 있는 전력부가서비스 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있으며 고객서비스를 한 차원 높이기 위한 전략적인 시스템이 필요하다 하겠다. 본 논문은 원격검침 고압고객을 대상으로 대용량 검침데이터(168억 Point/년, 12만 고객 15분 전력사용량)의 실시간 처리기능과 다양한 전력정보(고객기본정보, 15분 전력사용량 분석정보, 전력수요누적정보, 부하지속정보 등)를 인터넷을 통해 제공하는 고객마케팅 서비스 기반을 위한 통합관리시스템 구축 연구를 수행하였고 이를 소개한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.2
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• pp.109-121
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• 2004

In this paper, we propose a system that generates a new customizing information for customer with classification and analysis in detail and provides customized information to individual customers automatically. A proposed system generate preference information and preference e-mail format as analysis and calculate that e-mail open rate and mouse event information. Using generated interesting information and preference e-mail format, individual customer's interest information according to e-mail standard and format that customer prefers through agent automatically recompose and push to customer. From experiment, the designed and implemented system showed high e-mail open ratio and user's satisfaction in performance assessment.

• 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 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.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.46 no.1
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• pp.25-42
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• 2015

The purpose of this study is to provide users with satisfactory information services that are utilizing Voice of the Customers(VOC). Voice of the Customers(VOC) toward organizations that provide information services is important information for decision-making to improve customer satisfaction and information services. K institute manages customer requests and feedbacks for NDSL(National Digital Science Library) using the Voice of the Customer Management System(VCMS). In this study, we analyzed the total number of 1,738 VOCs and suggested improvement strategies for information services. The results can be utilized as basic information by libraries and information centers that provide information services through analysis of VOC.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.453-456
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• 2004

전자상거래에서 추천 시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링 기술은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반한다. 협동적 필터링이 유사 선호도를 갖는 이웃 고객들의 평가에 근거하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것은 추천 시스템에서 예측의 질 향상을 위해 필요하다. 본 논문에서 우리는 ordered clustering을 이용하여 협동적 필터링을 위한 향상된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 탐색 공간을 줄이기 위해 k-means 클러스터링 방법을 사용한다. 그리고 클러스터링에 의해 구성된 고객들에 대해서 threshold 값에 의해 보다 정제된 고객들을 최종 선정함으로써 고객에게 보다 의미 있는 적합한 고객이 최종적인 이웃으로 선정될 수 있도록 한다. 실험은 Compaq Computer Corporation에 의해 제공된 EachMovie 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과로 우리는 제안한 방법이 다른 방법보다 좋은 예측 정확도를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.472-474
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• 2001

웹 기반의 쇼핑몰 사이트의 수가 많아지고 그 이용량이 증가하면서, 차별화된 고객 서비스를 위해 다양한 데이터마이닝 기술들이 적용되고 있다. 특히 고객의 취향에 부합하며 그의 필요를 만족하는 상품을 고객에게 제안하는 추천 시스템을 위해 정보 필터링(information filtering) 알고리즘들이 사용되고 있다. 많은 추천 시스템들은 고객들이 상품에 대해 부여한 선호도 정보를 기반으로, 현재 사용중인 고객에게 그와 취향이 비슷한 고객들이 선택했으며, 아직 그가 선택한 적이 없는 상품을 추천하는 협력적 필터링(collaborative filtering) 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 보통의 협력적 필터링 방법에 내용기반 필터링(content-based filtering) 방법을 적용하고, 고객의 상품에 대한 선호도 점수를 자동으로 계산할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 적용함으로써 협력적 필터링 방법을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.201-202
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• 2018

본 논문에서는 국내에서는 처음으로 이용 고객의 변화를 3년간 추적하여 이용행태를 인지하고 대비하기 위해 적용한 방법으로서, 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. KISTI의 해외과학기술자네트워크(KOSEN : The Global Network of Korean Scientists & Engineers)의 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여명의 의사결정자를 대상으로 해외과학기술자네트워크 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 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.