고객관계관리는 많은 기업들에게 경영자와 차별화할 수 있는 부문으로서 인식되어 왔다. 수익성 높은 고객을 확보하고 유지하는 것이 매우 중요하기 때문이다. 기업의 핵심역량으로서 고객관계관리를 강화하기 위해서는 고객정보를 더욱 효과적으로 관리해야 한다. 본 연구는 고객정보관리 활동들과 그에 영향을 마치는 영향요인들을 살펴보고, 고객정보 관리 충실도와 고객정보 품질 간의 관계를 보인다. 또한, 고객정보관리 활동에 영향을 미치는 영향요인과 고객정보 품질 사이에서 고객정보관리 프로세스 충실도가 매개효과를 나타냄을 증명한다. 설문을 통해 얻은 65개 기업의 자료를 바탕으로 다중회귀분석과 ANOVA를 실시해 가설에 대한 실증 분석을 하였다. 분석 결과 6개의 고객정보관리 활동들과 이러한 고개정보관리 프로세스에 대한 5개의 영향요인을 발견하였다. 고객정보관리 프로세스의 충실도는 고객정보 품질과 밀접한 관계를 보였고, 영향요인과 고객정보 품질 사이에서 고객정보관리 프로세스의 충실도가 매개 역할을 수행함을 밝혀내었다. 마지막으로 본 연구의 의의와 결론, 향후 연구방향을 제시하였다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.
고객에게 일방적인 정보를 제공하는 매스마케팅 보다는 고객과의 대화를 통한 고객의 확보가 중요하게 되었다. 인터넷의 대중화로 고객과의 거리가 가까워져 고객 정보의 획득은 수월해진 반면 고객 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한 고객들은 보다 합리적이고 현명해졌기 때문에 단순한 정보 제공보다는 다양한 정보분석을 요구하고 있다. 고객에게 다양한 정보분석 기능을 제공하기 위해서는 기존의 데이터 웨어하우스에서 고객이 원하는 정보를 분석할 수 있게 해주는 데이터 마트가 필요하며 웹 상에서 OLAP을 지원해야 한다. 즉 고객이 웹 상에서 다차원 정보에 직접 접근하여 대화식으로 정보를 분석하여 여러 의사결정에 활용하도록 지원하여야 한다. 이 연구에서는 고객의 의사결정에 필요로 하는 정보들을 추출, 분석하여 다차원 정보로 재구성 및 정제를 하는 데 대한 체계적 연구 분석을 통하여 데이터 마트의 설계방안을 제시하고자 한다. 고객은 Web-OLAP을 사용하여 데이터 마트 정보에 액세스하며 실시간 정보 분석을 수행할 수 있게된다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
디지털 경제시대에는 시장의 힘이 고객으로 급속하게 이동하고 있다. 이러한 디지털 경제 시대의 지배 논리가 비즈니스 모델의 핵심인 분야가 전자상거래 분야이며, 기업은 성공을 위해서 고객관계관리를 통한 고객의 로열티 확보에 주력하여야 한다. 기존의 연구는 주로 단일 사업자가 모든 서비스를 제공하는 포탈 사이트형 비즈니스 모델에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 포탈형에서 허브형 비즈니스 모델로 바뀌고 있는 현재의 e-business 추세를 반영한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 단일 사업자를 위한 것이 아닌 허브 사이트형과 같은 차세대 비즈니스 모델에서 사업자들간에 유기적인 정보의 공유와 제공을 통한 고객관계관리에 대해서 살펴보고, 이를 뒷받침하는 정보시스템을 개발하였다. 시스템의 개발과정에서는 다음과 같은 접근방법을 취하였다. 첫째, 고객정보를 공유해 활용할 수 있는 기반을 마련하기 위해 통합 고객데이터베이스를 구축하였다. 둘째, 통합 고객데이터베이스에 분석방법을 적용해 기본적인 고객분류를 하였다. 셋째, 통합 고객데이터베이스가 각 회원사의 백 오피스 시스템 즉 MIS와 통합되고, 통합된 고객정보와 기본적인 고객성향 분석을 토대로 각 회원사마다 독특한 방식으로 고객에 대한 전략적 세분화를 하도록 하였다.
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.
인터넷을 비롯한 정보통신기술의 발달로 소비시장의 주체가 고객 중심으로 변화하면서, 고객 관리를 위한 CRM(Customer Relationship Management)이 더욱 중요시되고 있다. CRM의 부각으로 정확한 고객 정보를 획득하기 위한 인증 메커니즘이 발전하였고, 고객과 원활한 커뮤니케이션을 위해 컴퓨터와 진화가 통합된 CTI(Computer Telephony Integration)가 대중화되면서 고객 접점 채널의 역할이 증대되었다. 현재의 고객 접점 채널은 고객 정보를 획득하는 것이 쉽지 않으며, 수집된 고객 정보의 신뢰도가 떨어져서 분석데이터로 직접 사용하기에 적합하지 않은 요소를 지니고 있기 때문에 고객이 고객 접점 채널에 접근시 반복적인 인증 절차를 거쳐야 한다. 따라서 본 논문에서는 고객 접근 방식 자체를 간소화하기 위해 생체 인식 기술의 하나인 지문 인식을 이용하여 ICC(Internet Call Center)를 구축하고자 한다. 본 논문에서 구축한 지문 인식을 이용한 ICC로 기업에게는 신뢰성있는 고객 정보를 제공하고, 고객에게는 빠르고 편리한 접근 방식을 제공할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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