• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.65-72
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.1-4
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• 2000

상위 $20\%$의 우량고객이 기업수익의 $80\%$를 기여한다는 파레토 법칙을 인용하지 않더라도 고객이 원하는 상품과 서비스를 지속적으로 제공함으로써 고객과의 지속적인 관계를 통한 고객과의 지속적인 관계유지, 특히 우량고객의 확보, 유지는 기업의 수익증대에 깊은 관계가 있으며 결국 기업의 생존을 가늠하는 길이 될 것이다. 최근에는 금융권간 업무영역이 무너지면서 모든 금융기관들은 우수고객 확보를 위해 영업력을 집중시키고 있다. 특히 수익기여도가 높은 우수고객에 대해서는 차별적인 우대서비스를 명시적으로 규정하고 우량고객 확보를 위한 생존을 건 경쟁이 벌어지고 있다. 따라서 우량고객은 자료를 통한 객관적이고 합리적 기준에 의해 확보되어야 한다. 본 연구에서는 이에 대한 방법론으로서 데이터베이스 모델링을 제시하며, 그 효과를 측정하도록 하고, 고객 속성에 따른 고객세분화에 이용될 수 있음을 보여준다.

• Digital Contents
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• no.11 s.66
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• pp.50-55
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• 1998

데이터베이스를 어떤 형태로 구축해야 하는가에 대해서 획일적으로 적용되는 정답은 없다. 단 한가지 공통으로 적용되는 점은 귀사의 마케팅 목적을 상세히 살펴보면 귀사에 필요한 고객정보 항목을 찾을 수 있다는 것이다. 어떤 정보 항목들을 데이터베이스로 구축할 것인가? 얼마나 많은 수의 고객(테이블에서의 Record)을 축적할 것인가?등의 정보의 규모 및 심도의 문제는 전적으로 마케팅 목적에 달려 있다. 목적을 확정하지 않고 무조건 데이터를 축적하여 둔다든가 무작정 많은 고객 데이터를 축적하는 것은 흔히 범하는 실수이다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.155-161
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• 2001

최근의 많은 기업에서는 방대한 고객 데이터베이스를 활용하여 자사의 경쟁력을 갖추는 방안으로써 데이터마이닝을 선택하고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝을 활용해 손해보험사의 데이터베이스를 분석하여 자동차보험 고객의 이탈을 방지하는 이탈고객 스코어링 모델을 개발하였다. 분석방법론으로는 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 사용하였으며 기업에서의 데이터마이닝을 위한 일련의 과정을 상세히 기술하고 기업의 데이터베이스가 가지고 있는 문제점을 지적하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.278-280
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• 2000

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.

• Digital Contents
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• no.11 s.66
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• pp.62-66
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• 1998

최근 소비위축에 따른 시장환경의 변화는 경영자뿐만 아니라 마케팅 및 전산부서의 관리자들에게 많은 고민을 던져주고 있다. 전통적 마케팅 개념인 판매중심의 사고가 아니라 실질적인 수익을 위한 고객중심의 마케팅이 필요하기 때문이다. 또한 고객 중에서도 우량 고객의 효과적 관리가 경쟁력 강화의 원천이 되면서 고객관계관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 도입단계인 고객관계관리의 내용, 구축과정, 그리고 시장현황에 대해 조명해 봤다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.2
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.

• Digital Contents
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• no.5 s.96
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• pp.60-64
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• 2001

과거의 마케팅은 기업이 상품을 만들어 특별한 고객 정보분석이 없이 상품에 대한 홍보 및 광고가 주류를 이루는 것과 달리 현대에는 이러한 마케팅 활동에 의한 기업의 수익을 향상시키는데 한계를 느끼고 이러한 상황에서 고객에 대한 이해를 바탕으로 한 마케팅 활동이 등장하게 됐다. 이러한 고객에 대한 이해를 바탕으로 영업, 마케팅, 고객서비스 프로세스를 재구성하는 일련의 활동을 고객관계관리, 즉 CRM이라한다.

• Digital Contents
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• no.8 s.51
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• pp.30-35
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• 1997

고객들이 현재 원하는 것은 무엇인지 컴퓨터가 스스로 알아서 처리해 줄 수는 없는 것일까. 정보사회를 살고 있는 사람들은 필요한 정보를 손쉽게 즉각적으로 취득하기를 원한다. 이런 양상은 고객들이 편리성을 추구하기 때문이다. 그렇다면 고객들의 이런 욕구를 해결해 줄 수 있다면 어떤 회사들도 성공을 보장받을 수 있는 것이 아닐까. 새로운 비즈니스가 어떻게 형성되고 있는지 살펴봤다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.129-135
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• 1996

본 논문은 제품을 설계하는데 있어서 고객의 감성을 구체적인 디자인 요소로 변환하는 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템은 감성 데이터 처리 서브시스템, 디자인 요소변환 서브시스템, 형상 데이터 처리 서브시스템 등 크게 세 가지의 서브시스템으로구성된다. 감성 데이터 처리 서브시스템은 고객의 제품에 대한 정성적 감성을 분석하여 디지인 요소와 상관성을 나타내기 위한 시스템으로서, 제품을 표현하는 감성어휘를 추출하고 이를 분석하여 디자인 요소로 변환할 수 있게 해주는 데이터베이스를 구축하는 것이다. 디자인 요소변 환 서브시스템은 고객이 원하는 제품의 이미지를 구체적인 디자인 요소와 연결하는 추론 시스템으로서 감성 데이터베이스에 저장되어 있는 어휘 중에서 고객이 선택한 감성어휘에 대해 퍼지 추론을 이용하 여 디자인 요소와의 연결관계를 형성하게 된다. 형상 데이터 처리 서브시스템은 제품의 아이템/카테고 리에 대한 형상을 데이터베이스로 가지고 있으며, 디자인 요소변환 서브시스템에의해선정된 제품정보와 데이터베이스를 연결하여고객이 원하는 제품이 구체적으로 어떠한 형상을 가지게 되는가를 보여주게 된다.