최근에는 데이터마이닝(DataMining)이나 고객관계관리(Customer Relationship Management) 시스템 등을 이용하여 고객을 유치, 관리 및 서비스를 해오고 있으나, 이러한 시스템을 개발하고 관리하는데 있어서는 과다한 비용과 시간이 소요되는 점과 관리자가 시스템을 올바르게 이해하고 관리하는데 어려움이 따른다. 본 논문은 구매자와 유사한 신상정보를 지닌 사용자들로부터 선호하는 상품에 대해 추천을 받을 수 있으며, 하나의 상품에서도 여러 특성을 지니고 있다는 점을 고려하여 사용자의 구매 상품에 대한 특성을 파악하여 보다 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.
본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 정확히 분석하여 특정한 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 또는 그룹별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 정확히 분석 및 계산하고 그룹화 하여 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 또는 그룹별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 생성하여 보내주는 개별 고객화 이메일 푸쉬 에이전트 시스템을 개발하고, 고객과의 관계관리를 전자적으로 함이 본 논문의 목적이다.
오늘날 세계는 마르게 변모하는 기술기반 처리과정에 의해서 형성되고 있다. 점점 더 많은 숫자의 고객들이 서비스회사나 직원이 아닌 기술과의 상호작용을 통해 서비스를 받고 있다. 이렇듯 정보화시대의 무인자동화 제품은 고객 스스로가 독자적으로 서비스를 이용할 수 있는 기술적인 인터페이스로서 점차 우리 주변에서 널리 이용되고 있는 상황이다. 특히 우리가 자주 이용하고 있는 지하철내 무인자동화 제품의 서비스는 더욱 확대되고 다양화 될 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 지하철 내 설치되어 있는 무인자동화 제품디자인에 대한 소비자 만족요인을 알아보기 위해 CIT(critical incident technique)라는 반 구조화된 면접법을 통해 응답자의 만족요인이나 선호하는 디자인요인을 살펴보았다. 설문조사 결과 무인자동화 제품을 사용하는 고객들은 대체로 디자인요인 보다는 신속한 업무처리를 할 수 있는 기능 주의적 사용가치를 더 고려하고 있음을 알 수 있었다. 해당 무인자동화 제품의 경험만족은 주로 기본기능 충실, 사용의 편리성이었고, 가장 낮은 항목은 위생적인 측면으로 나타났다. 이런 현상은 소비자들이 쾌적함을 추구하는 반면에 청결치 못하거나 주위환경과 맞지 않게 설치된 시설물에 대해서는 불만족하다는 의미라고 보아진다. 이와 함께 기기 별로 제품, 서비스, 환경요소들을 동시에 3D 좌표 상에 포지셔닝 해보았는데 전반적으로 환경(공간)만족요인 보다는 제품(디자인)요소나 서비스(기능)요소에 근접하여 포지셔닝 되어 있음을 알 수 있었다. 이는 소비자들이 무인자동화 제품의 경험만족이유가 주로 시간절약, 즉각적 업무처리, 원하는 시간 내 업무수행 등과 연관되므로 포지셔닝 상에서 환경적 요인보다는 사용용도에 의한 제품 및 기능요인이 더 중요하게 나타나는 것이라고 보여진다. 한편 고객들이 사용하기 바라는 무인자동화 제품의 선호이미지는 첫째, 제품(디자인)측면에서 직선적이고 간결하며 현대적 이미지를 선호하였고, 둘째, 서비스(기능)측면에서는 컴퓨터에 의한 자동화기술로 인하여 빠른 시간 내 업무처리를 하는 첨단기능의 이미지를 선호하였으며, 셋째, 환경(공간)측면에서는 최소의 공간으로 쾌적한 효과를 내는 매립형태로서 위생적이며, 주변환경과 이미지가 어울리는 제품을 선호하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 인터넷서점에서 주요 서비스로 자리 잡고 있는 중고도서 거래의 서비스 요인이 고객만족에 미치는 영향과 고객만족이 재이용의도에 미치는 영향을 분석하는 것이었다. 20대 이상의 중고도서 거래서비스 이용자들에게 설문을 통해 235개의 표본을 수집하고 정제과정을 통해 205개의 설문을 채택하였다. SPSS22.0과 AMOS22.0 통계 프로그램을 이용해 요인분석, 신뢰도분석, 구조모형분석을 통해 가설을 검증하였다. 서비스 요인과 고객만족간에 일부요인이 지지되었고, 고객만족은 재이용의도에 대해 유의한 영향을 미치고 있었으며, 독서 선호 장르에 따른 조절효과가 있음을 확인하였다. 인터넷 서점들의 서비스는 점점 표준화되고 있어 고객들은 차별성을 느끼지 못하고 있으므로 고객의 특성에 따라 차별화된 서비스 제공해야 할 것으로 보인다.
점차 규모가 확대되어 가는 전자상거래 분야에서 차별화를 위하여 개인화된 서비스 제공을 위한 one-to-one 마케팅을 도입하였다. 기존의 가상 상점들을 사용자가 구매를 원하는 물건을 검색하여 찾아야 하는데, push기술과 에이젼트를 도입함으로써 고객에게 맞춤 서비스를 제공한다. 고객의 선호도 조사와 로그인한후의 행위를 모니터링하고 구매결과들을 분석하여 다음 고객의 방문시 그 고객만의 상점을 제공해준다. 모니터링 에이젼트(Monitoring Agent), 분석 에이젼트(Analysis Agent)의 도입으로 고객이 정말 원하는 것이 무엇인지 고객이 인지 못하고 있는 것도 제시함으로써 정보의 유용성을 높여주고, 개인화 에이젼트(Personalize Agent)를 통해 고객의 편의 도모뿐만 아니라 Rule-based에 근거하여 고객이 관심 있을 만한 상품과 광고를 선정해 제시함으로써 구매를 자극한다. 본 시스템에선 자바의 "Write Once, Run Anywhere" 성격에서 잘 나타난 분산환경에서의 장점을 이용하고자 최대한 자바의 기술을 사용해서 시스템을 설계하고 에이젼트를 만들었다.이젼트를 만들었다.
본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 발생하는 추가 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 특정 상품에 대한 목표 고객의 선호도 예측에 선정된 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 분석을 위하여 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.
최근 유비쿼터스 환경이 대두됨에 따라 정보의 밀도가 높아지고 있으며, 기업에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보를 저장하여 활용할 수 있게 되었다. 이와 같은 환경은 고객의 요구사항을 사전에 미리 파악하여 적절한 시점과 상황에 맞는 정보를 전달할 수 있도록 하는 추천시스템에 대한 필요성을 증대시켰으며, 다양한 영역에서 추천시스템과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지의 추천시스템은 주로 제품 중심으로 논의되어 왔으나, 유비쿼터스 시장 환경에서는 매장에 대한 논의가 필요하게 되었다. 이는 고객이 다양한 매장을 방문할 수 있으며, 동일한 제품이라도 여러 매장에 동시에 존재할 수 있고, 매장 간의 동선이나 매장의 위치 및 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 개인 선호도에 따라 같은 제품이라도 선호하는 매장은 다를 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 고객의 선호도를 기반으로 유비쿼터스 시장 환경에 적합한 매장 추천시스템을 제안하고자 한다. 매장 추천시스템은 협업 필터링을 기반으로 하고 있으며, Apriori 알고리즘을 이용하여 관련성이 높은 매장들의 집합을 찾아 추천한다. 이 시스템은 기업보다는 고객 중심의 서비스를 제공해 줌으로써 고객의 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 시장 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 에이전트 시스템들은 협동적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 고객의 취향에 맞는 상품을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 다른 고객들과의 상관 관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관 계수를 이용한다. 그러나 이 방법은 오직 두 고객 사이에서 두 고객 모두 평가를 한 상품이 있을 때에만 상관 관계를 구할 수 있으므로 예측의 정확성이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 이웃 선정 방법에 대한 문제점을 보완하기 위하여 비슷한 선호 패턴을 가지는 고객들를 보다 적절히 군집화하여 이 군집에 속한 고객들의 평가를 기반으로 협동적 필터링 기술을 수행하는 방법을 제안하고, 기존의 협동적 필터링 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.
인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
잠재고객 및 가격 ㆍ 닷컴 사이트들의 eCRM에 대한 관심은 매우 높음 ▷ 88% 개념 이해, 53%는 이해도 높음 ㆍ eCRM의 도입동기는 마케팅/고객지원이 주된 이유 ▷ 87% 마케팅 효율화, 76% 고객지원 강화 ㆍ eCRM도입시기는 2001년에 집중 ▷ 75% 2001년경으로 예상 ㆍ eCRM도입비용은 저 예산 선호추세 ▷ 58% 1억 이하 예상 ▷ 78% 3억원 이하 예상 (H/W, S/W 및 구축비 포함) ㆍ외산제품은 고가의 부담과 장기간의 구축시간 필요(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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