• Asia Marketing Journal
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• 제1권4호
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• pp.126-151
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• 1999

고객만족 개념의 연구 초기에서는 고객만족 개념을 인지적 반응, 정서적 반응 등 포괄적으로 정의하고 있으나, 지금까지도 만족이란 구성개념의 세부적 기술(specification of the construct)이 제대로 이루어지지 않았다. 고객만족에 관한 초기연구 이후 이론의 정교화가 점진적으로 이루어지기 시작하면서 고객만족의 개념은 "충족상태가 유쾌한 수준에서 제공되거나, 제공되었는가에 대한 판단"으로 정의됨으로써 만족이란 개념을 보다 구체적인 수준에서 설명하고 있다. 그러나, 이러한 정의에서도 고객만족의 본질적인 특성이 무엇인가는 명확하게 기술되지 않고 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시되고 있는 고객만족의 개념적 정의(conceptual definition)와 조작적 정의를 비판적으로 검토하여 고객만족 개념을 재정립하고 향후 연구와 활용을 위한 명제를 제시하고 있다.

• 제품안전
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• 통권54호
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• pp.16-19
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• 1997

우리는 일상생활을 통해 많은 물건을 사게 된다. 지불하는 돈은 그 상품의 무엇에 대한 대가인가를 의식하면서 물건을 사지는 않는다. 그러나 구매의사를 결정한다는 것은 그 상품이 지니고 있는 가치를 자신의 소유로 이전시킬 수 있다는 판단을 전제로 이루어지는 것이며 이 판단이 돈을 지불하도록 하는 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1812-1818
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• 2006

일대일 마케팅을 실현하고 정보 과다 문제의 해결책으로 등장한 추천시스템의 다양한 기법을 적용하기 위해서는 고객의 관심 분야에 대한 정보인 고객 프로파일의 정의가 선행되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 고객에게 개인화된 정보를 추천하기 위해 고객 개인의 행동과 그 고객이 속한 그룹의 행동 정보에 기반한 고객 프로파일 모델인 IGBCPM(Individual Group Behavior Customer Profile Model)을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.154-159
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• 2006

본 논문은 웹 서버에 의해 자동으로 수집되는 로그 파일로부터 고객 가치 판단 기준을 고객의 행동 기반에 두고 군집화 기법을 이용하여 고객을 세분화하고 세분화 결과에 의사결정나무를 적용함으로써 고객을 분류하는 통합 모형을 제안하였다. 또한, 분류된 고객들의 주 서비스 활용 패턴을 분석하기 위하여 연관규칙기법을 적용하여 고객의 과학기술정보 활용의 연관성을 분석함으로써, 과학정보포털 서비스를 제공하는 사이트 이용자의 분류군에 해당하는 정보와 인터페이스를 제공하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 고객 관리 측면에서 본 논문은 정보 서비스를 제공하는 웹 사이트의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 고객 위주의 사이트 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 활용 방안을 제시하였다. 또한, 고객의 지속적인 관리라 각 고객 분류군별에 안는 서비스를 제공하고 고객의 관리에도 기여할 수 있을 것이다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.181-185
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• 2022

본 연구의 목적은 농촌관광의 관계마케팅 활동요인들과 고객만족 간의 관계를 검증하는 것이다. 관계마케팅은 장기적 시각에서 고객요구 및 필요를 충족시킬 수 있는 제품 및 서비스를 제공하고 고객과의 관계를 강화시키는 것에 초점을 맞추고 있는 개념이다. 국가의 지원에 의존하던 과거 프레임을 벗어나 농촌관광이 경쟁력을 갖추기 위해 관계마케팅의 강화가 무엇보다 필요하다고 하겠다. 본 연구는 농촌관광 방문고객을 대상으로 설문한 자료를 기초로 관계마케팅 활동요인들과 고객만족 간의 인과관계를 살펴보고자 한다. 본 연구를 통해 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, 농촌관광의 실행요인들 중 고객화, 전문성, 커뮤니케이션, 유대는 고객만족에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 표준화계수의 크기를 기초로 판단할 때 유대, 커뮤니케이션, 고객화, 전문성 순으로 중요한 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.268-274
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• 2005

고객관리란 고객데이터와 정보를 분석, 통합하여 개별 고객의 특성에 기초한 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 과정이다. 고객 관리는 기업에 있어서 가장 중요한 전략 중의 하나이며, 1990년대 이후로 그 중요성은 강조되어 왔다. 이러한 고객관리의 출발은 고객의 가치를 정확히 측정하는 것이며, 고객평생가치를 판단하기 위한 많은 연구가 이루어졌다. 우리는 고객평생가치 모델을 한국의 이동통신산업에 적용하기 위한 이론적 배경과 그 방법론을 분석하였다. 또한 이 논문은 이러한 과정에서 나타나는 문제점의 원인과 그 해결방안을 제시하고 있다. 이러한 연구와 방법론들은 실제 마케팅 전략에 직접적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.481-486
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• 2009

현재 우리나라의 온라인 관련 산업 즉 온라인 쇼핑, 인터넷 게임 등 온라인에서 고객을 접하는 산업의 경우 CRM의 붐이 일던 시절에 CRM을 도입하고 분석하고 있으나 그 실효성에 대한 문제가 발생하고 있으며 실제 실행 전략적 측면에서 접근 하지 못하여 투자 대비 효과가 미비하다는 판단을 하고 있습니다. 특히 게임사의 경우 다양한 고객 접근 채널을 중심으로 다각적 분석이 요구 됨에 있어 그 근간을 설정하지 못하고 고객에 대한 정확한 정의 또한 내리지 못하고 있는 현실에서 CIM 기반 BI 실행 접근 전략 방법을 통하여 온라인 게임 산업의 발전을 도모하고 중장기적 매출 증대를 위한 고객 관리 실행 전략을 소개하고자 합니다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.326-329
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• 2010

소프트웨어 개발초기에 모든 요구사항을 정의하는 것은 불가능하며 모든 요구사항이 최고의 우선순위를 가지는 것 또한 아니다. 따라서, 올바른 일(Right Thing)을 올바른 순서(Right Order)로 하고, 변경에 따른 시소관계(Trade-off) 의사결정에 도움되는 고객가치 지향적인 요구사항 정제 방법이 필요하다. 본 논문은 고객 입장에서 핵심 서비스와 제품기능 만족도를 판단하는 긍정적인 가치요소와 프로젝트 팀 입장에서 구현 시 발생 비용과 기술적인 위험도를 판단하는 부정적인 가치요소에 의해 고객가치를 정량화하여 요구사항의 우선순위화 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 정해진 일정과 한정된 자원 내에서 반드시 필요한 모든 기능을 포함한 시스템을 고객에게 제공하고 모든 이해당사자들에게 실효성 있는 가치를 제공하여 요구 결항 축소 및 시스템 만족도를 높이는데 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-229
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• 2020

산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.