멀티미디어 콘텐츠 서비스 산업의 경쟁이 치열해 지면서 고객만족을 위한 다양한 정책들이 제시되고 있다. 이러한 정책 중에는 서비스를 이용하는 고객들을 분류하여 등급을 산정하고 등급에 따라 미디어 서버의 자원을 고정적으로 할당하는 정책도 있다. 이 정책의 문제점은 값비싼 미디어 서버의 자원을 효율적으로 사용하지 못할 수도 있다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 ACRFA(Adaptive Client Request Filtering Algorithm)를 제안하고자 한다. 이것은 고객들의 등급을 차등화하고 유연성있는 자원할당 방법을 적용하기 위한 것이다. 높은 등급의 고객에게 더 많은 자원을 할당하게 하여 고객의 만족도를 높이면서 동시에 미디어 서버의 자원의 일부는 등급별로 고정할당하고 나머지 일부는 공용자원으로 활용하게 하는 방안을 제안하고자 한다.
본 연구는 유비쿼터스 환경에서의 체계적 서비스를 도출하기 위한 분류체계를 제안하고 이를 유비쿼터스 기반 GIS 서비스에 적용시켜 그 결과를 분석하고 시사점을 도출한다. 이를 위해 기술적 특성과 고객 니즈의 특성을 포함한 유비쿼터스 환경과 서비스 속성을 조사한다. 또한 기존의 제시되었던 u-서비스 분류체계를 분석하고 GIS 산업의 가치사슬과 기술 및 서비스 동향을 조사하여 새로운 유비쿼터스 서비스 분류 체계를 개발하는데 활용한다. 개발된 유비쿼터스 서비스 분류체계를 검증하기 위해 유비쿼터스 기반 GIS 서비스의 도입 사례를 조사하여 적용해본다. 적용 결과를 통해 분류 체계의 적합성을 검증하고 향후 GIS 서비스 도입 시 고려해야 할 사항과 발전방안을 제시한다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.560-583
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1998
본 연구는 정보화 투자효과 평가방법론의 틀을 형성하는 투자효과 분류체계와 측정활동의 모형을 제안하고 있다. 우선 기존에 사용되는 여러 가지 이론적 또는 실무적 투자효과 분류체계의 장단점을 분석한 후 Balanced Scorecard 모형에 의거하여 정보화 투자효과를 재무, 대고객, 내부 프로세스, 혁신과 학습 4가지 영역으로 분류하였다. 이러한 분류체계는 1990년대 정보화 투자가 창출하는 무형적이고 전략적인 효과를 비즈니스 용어와 성과지표로서 적절하게 수용하고 있고, 정보화 투자를 비즈니스 투자와 사업적 관점에서 바라볼 수 있게 한다. 그리고 정보화 투자와 기업성과 사이의 인과관계와 역동적 흐름을 체계적으로 파악할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 분류체계에 근거하여 투자효과 측정활동은 기업성과지표의 도출, 기업성과지표별 정보화 효과 예측, 그리고 정보화 효과의 화폐가치 산출이라는 3가지 작업으로 구분된다. 본 연구에서는 각 작업별로 어떠한 절차, 방법, 기법들이 사용될 수 있는지를 제안하고 있다.
본 연구는 정보화 투자효과 평가방법론의 틀을 형성하는 투자효과 분류체계와 측정활동의 모형을 제안하고 있다. 우선 기존에 사용되는 여러 가지 이론적 또는 실무적 투자효과 분류체계의 장단점을 분석한 후 Balanced Scorecard 모형에 의거하여 정보화 투자효과를 재무, 대고객, 내부 프로세스, 혁신과 학습 4가지 영역으로 분류하였다. 이러한 분류체계는 1990년대 정보화 투자가 창출하는 무형적이고 전략적인 효과를 비즈니스 용어와 성과지표로서 적절하게 수용하고 있고, 정보화 투자를 비즈니스 투자와 사업적 관점에서 바라볼 수 있게 한다. 그리고 정보화 투자와 기업성과 사이의 인과관계와 역동적 흐름을 체계적으로 파악할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 분류체계에 근거하여 투자효과 측정활동은 기업성과지표의 도출, 기업성과지표별 정보화 효과 예측, 그리고 정보화 효과의 화폐가치 산출이라는 3가지 작업으로 구분된다. 본 연구에서는 각 작업별로 어떠한 절차, 방법, 기법들이 사용될 수 있는지를 제안하고 있다.
본 연구의 목적은 은행의 효율적인 채널전략 수립을 위해 채널을 유형별로 분류하고, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 채널모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 은행원 대상 설문조사를 실시하여 범주형 자료를 시각화하고 포지셔닝 맵을 작성하였다. 그 결과 첫째, 12개 은행채널을 업무처리 주체와 장소를 기준으로 4개 유형으로 분류하고, 이를 다시 풀뱅킹과 셀프뱅킹으로 그룹화 하였다. 둘째, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 점포형은 상품설명과 고객관리에 적합하고, 뱅킹형은 시·공간 제약 없이 효율적인 업무처리에 적합하며, 기기형과 뱅킹형은 고객관리에 부적합하고, 이동형은 인식부족으로 운영효과가 낮은 상태라는 결과를 도출하였다. 이는 은행업무의 특성을 반영하고 채널간 부족한 부분을 보완하는 하이브리드형 융합채널이 필요함을 의미한다. 셋째, 업무처리주체와 장소로 구성된 2×2모형위에 공통분면이 추가된 채널모형을 도출하였다. 따라서 본 연구는 고객의 은행채널 선택요인을 바탕으로 채널 다각화와 채널유형 별 역할분담 요소를 고찰함에 기여하고, 미래채널 전략수립과 효율적인 채널운영을 위한 기초연구 결과를 제시하였다는 점에서 연구의 의의를 가진다.
본 연구는 중소규모의 인터넷 전자상거래쇼핑몰의 소비자정보 최적화를 위한 마케팅모듈의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서 적용한 마케팅모듈은 e-CRM 의 RFM 모듈과 이메일에 대한 장기적인 고객반응도를 분석한 이메일 반응모듈이며, 이 두 가지 분석방법으로 분류된 소비자그룹에 대한 이메일발송을 통한 ROI 분석을 통해 마케팅모듈에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과 두 가지 모듈에 의해 분류된 각 그룹에 대한 ROI 분석결과 매출에 대한 기여도인 전환율, 개인화요소 및 이메일반응점수인 충성도지수 모두 우수고객이 타 고객에 비해 높은 것으로 나타났으며, 이메일 기초반응도인 오픈율, 인지율, 클릭율에서도 접수가 높은 것으로 나타났다. 따라서 자본, 인원의 제약이 따르는 중소 인터넷기업은 저비용, 고효율의 타겟 마케팅 전략으로서 유효DB를 확보해야 하며, 기업의 DB구조 및 특성에 따라 RFM 및 이메일반응 모듈과 같은 타당한 마케팅모듈을 채택하여 고객서비스 및 기업수익을 강화할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터에 대한 감성평가를 활용하여 대형항공사와 저비용항공사 이용 고객의 만족도를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 2008년에서 2016년까지 대형항공사와 저비용항공사가 언급된 총 77,591개의 트윗을 취합하고 항공사 선택 속성별로 분류하였으며, 고객만족도 분석을 위해 3명의 평가자가 감성 평가를 시행하도록 하였다. 분석결과, 최근 7년 간 고객 만족도는 저비용항공사가 대형항공사보다 통계적으로 유의하게(p<0.001) 높은 것으로 나타났으며, 대형, 저비용항공사 모두 고객만족도가 지속적으로 하락하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 항공사 선택 속성 중 예약과 항공기 운항과 관련된 고객만족도가 낮은 것으로 나타났으며, 대형항공사의 경우, 예약과 기내서비스, 마케팅 측면에서 만족도 저하가 최근 심화되고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 대형항공사와 저비용항공사의 전반적인 고객만족도 향상을 위한 정량적 데이터로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구의 주요 목적은 e-CRM의 정보기술(IT) 요소가 고객반응 성과에 미치는 영향을 측정하는데 있다. 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 e-CRM의 구성요소를 고객관리용 구성요소와 고객분석용 구성요소로 분류하였다. 그리고 고객반응 성과 변수들을 도출한 후, 두 가지 유형에 속하는 e-CRM 정보기술 구성요소들과 이들 변수들간의 관계에 대한 실증적 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 성과로는 e-CRM 성공요인 및 구성요소 관련 기존 연구를 통하여 e-CRM 영역의 정보기술 구성요소와 고객반응 성과와 고객 충성도간의 관계를 실증적으로 검증함으로써 e-CRM 도입 및 구현분야에 이론적인 기여와 함께 이 분야의 현업 업무수행에 실제적인 도움이 될 수 있다는 점이다.
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.
전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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