• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.530-538
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• 2003

Recently the needs for keeping existing customers is increasing in the field of marketing. So, the customers needs to be classified by groups and the differentiated responses to the specified customer groups are demanded. In this paper, we implemented a system that classifies the customer groups using the neural network, and classified the purchasing patterns among customer groups. Empirically examining the association rules between two groups, we could find out that similar rules exist between them. So, it is important that customers should be classified into the excellent customer group and the general group for the decision making of marketing. This paper shows that the efficiency of the differentiated marketing can be maximized by raising the correctness of the expectation in the classification of customer groups.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.439-442
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• 2002

고객을 중심으로 한 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)는 인터넷의 적용과 더불어 다양하게 발전하고 있는 분야 중 최근 가장 큰 이슈가 되고 있다. eCRU이란 CRM에서 인터넷을 이용해 기존의 시스템을 재구성하는 것을 말하는데 고객만족을 극대화하면서 동시에 관련 비용을 절감할 수 있는 새로운 고객관리라고 할 수 있다 본 논문은 웹 상의 고객 패턴을 마이닝을 통하여 고객 정보 추출을 최적화하는 알고리즘을 제시하고 이를 통해 고객분류를 자동으로 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.482-486
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• 2006

1990년대 말부터 전세계적으로 이동통신 사용자의 수는 급증하였고, 2000년대에 들어서면서부터는 모바일 인터넷 사용자 수도 점차적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 오프라인이나 기존e-commerce에서의 서비스 품질 측정에 대한 연구는 활발하게 이루어진 반면, 모바일 상거래에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구는 모바일 상거래에 대한 고객만족도에 영향을 미치는 요인을 찾아내고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해, 모바일 상거래의 특징을 살펴봄으로써 모바일 상거래에서 고객 만족도에 영향을 미치는 요인들을 추출하고 체계적인 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한 본 연구에서는 모바일 상거래 중 디지털 컨텐츠 다운로드 서비스의 실사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 이를 토대로 Rasch 모형을 적용하여 고객군을 분류하고 요인별 중요도를 파악하며 고객만족에 대한 확률적 예측을 실행하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.533-536
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• 2001

CRM에서 고객에 대한 10g등의 고객 정보를 통해 효율적인 서비스의 필요성이 강조되고 있다. 기존의 서비스는 대상 고객의 관심도와 성향 분석을 통한 것이라기 보다는 무조건적으로 제공되는 구체이고 체계적인 지식이 결여된 상태이므로 고개의 요구에 정확한 정보의 제공이 어려웠다. 그러므로, 본 논문에서는 고객이 원하는 정보를 정확하게 제공하기 위해 고객이 필요한 정보를 자동적으로 수집, 분류할 수 있는 마코브 모델을 통해서 통계와 분석을 수행하여 고객 정보의 분류와 획득에 의한 정보 서비스를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.179-180
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• 2008

배전선로의 효과적인 운영을 위해 최근 들어 자동검침 데이터를 활용한 부하분석에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적인 부하분석 방식은 자동검침 고객의 데이터를 이용하여 대표 부하패턴을 생성하고 이를 이용하여 미 검침 고객의 부하패턴을 생성하여, 전체 배전선로의 회선 및 구간에 대한 15분/시간/일/주/월 단위의 최대부하 및 부하패턴 등을 분석하는 방법이다. 기존에는 고객을 분류하기 위해 계약종별 코드만을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 하더라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 고객의 계약종별 코드뿐 아니라 다양한 고객속성 정보와 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하는 방식을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.1 s.104
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• pp.133-138
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• 2006

Electric commerce of surpassing the traditional one appeared before the public and has currently led the change in the management of enterprises. To establish and maintain good relations with customers, electric commerce has various channels for customers that understand what they want to and suggest it to them. The bulletin board and e-mail among em are inbound information that enterprises can directly listen to customers' opinions and are different from other channels in characters. Enterprises can effectively manage the bulletin board and e-mail by understanding customers' ideas as many as possible and provide them with optimum answers. It is one of the important factors to improve the reliability of the notice board and e-mail as well as the whole electric commerce. Therefore this thesis researches into methods to classify various kinds of documents automatically in electric commerce; they are possible to solve existing problems of the bulletin board and e-mail, to operate effectively and to manage systematically. Moreover, it researches what the most suitable algorithm is in the automatic classification of Q&A documents by experiment the classifying performance of Naive Bayesian, TFIDF, Neural Network, k-NN

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2149-2152
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• 2002

활성화되고 있는 전자상거래에 있어서 단순히 정해진 정보를 고객에게 제공하는 범위를 벗어나 고객의 특성에 따라 고객에 맞는 정보를 제공함으로서 매출 신장을 통하여 이윤확대를 꾀할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 베이지안 학습법을 이용하여 회원고객의 특성에 따른 분류화를 통하여 잠재적 구매 고객에 대한 구매 스타일을 예측하여 타겟광고가 가능한 기법에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.313-318
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• 2003

인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.6 no.1
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• pp.35-56
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• 2008

포화상태인 인증사장은 신규기업 유치 보다 기존기업 유지를 통해 이탈율을 최소한으로 줄여야 한다. 기업의 여건, 성향, 요구사항 등을 분석하여, 고객관리시스템을 도입하여야 한다. 수많은 기업정보를 세분화하여 분류하고 이것을 이용하여 고객정보를 관리해야 한다. CRM은 고객관리를 효율적으로 할 수 있는 정보관리시스템이다. CRM 시스템을 효과적인 구축을 위해서는 설문지 및 QFD을 통해서 고객의 요구사항을 파악하고, SWOT을 통해 외부환경 및 내부역량을 파악한다. 또한, 내부적으로 CRM 체크리스트를 작성하고, 체크리스트에 기록된 내용을 분석하여 나온 결과를 중심으로 하여 부족한 부분에 대해서는 집중적으로 개선방안을 수립해야 한다. 고객의 등급을 RFM에 의해 분류하여 관리해야 한다. 고객의 등급 및 분류에 따라 마케팅 전략을 수립하여 운영 및 관리를 해야 한다. CRM 구축을 통해 CRM 인프라를 강화하고 CRM 전략을 수립해야 마케팅 및 기술 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.2
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• pp.1-24
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• 2001

This purpose of this study is to drive important criteria for improving customer relationship of R institute using data mining techniques. The focus of this research is to consider patterns and interactions of research variables from research management database of R institute, and to classify the outside organizations and the inside organizations for research contract organizations, and to decide the directions of customer relationship management through analyzing the research type and research cost of research topics. In order to drive criteria variables through pattern analysis of the research database, decision tree algorithm is employed. The results show that determinant variables of 17 input variables are research period, overhead cost, R ＆ D cost as variables to classify the outside and inside contract organization.