본 논문에서는 마케팅에서 주로 적용되는 CRM(Customer Relationship Management)의 군집분석 방법을 활용하여 콘텐츠 서비스를 이용하는 고객들을 서비스 패턴에 따라 세분화(Segmentation)하고, 군집별로 미디어 서버의 자원을 차별적으로 할당하여, 기업의 수익성을 높이기 위한 새로운 정책을 제시하였다. 새로운 서비스 정책의 구현을 위해 첫째, 고객 데이터에 대해 군집분석 중에서 K Means Method를 적용하여 고객들의 서비스 패턴 (총 사이트 방문 횟수, 서비스 종류, 서비스 이용 기간, 지불금액, 평균 서비스 시간, 사이트 방문 당 서비스 요금)과 수익에 대한 기석도 둥을 분석하였다. 고객들은 수익에 대한 기여도에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 둘째, 군집별로 미디어 서버 자원을 할당하는 알고리즘인 CRFA(Client Request Filtering Algorithm)를 제시하였다. CRFA 는 고객이 속한 군집의 자원 한도 내에서 승인제어를 실시하는 기능을 수행하였다. 분석된 결과에 의하면 CRFA를 적용하였을 때 기업의 네트워크 비용은 감소하고 기업의 수익에 기여도가 높은 군집에 속한 고객들의 수락률이 높아졌음을 알 수 있었다.
1. 연구배경과 문제제기 - 보험시장의 환경변화 : 보험업법 개정, 방카슈랑스 도입, 고(高)보장성 생존급부(CI, LTC)상품의 등장, 통신판매 전문보험회사의 설립 허용 - 현행 언더라이팅 시스템의 문제점 : 위험난이도와 판매 채널별 특성이 고려되지 않고 언더라이터에 전건 배정 되어 업무의 효율성이 낮음 - 보험시장의 환경변화에 맞는 EUS(Expert Underwriting System) 도입으로 언더라이팅의 효율성을 증대하고자함 2. 국내/외 생보사 언더라이팅 시스템 현황 비교 및 개선방안 - 국내 언더라이팅 시스템 현황 : 청약서 입력/스캔 후 진단 및 적부 유무(有無)에 따라 자동으로 언더라이터에게 심사가 배정됨 - 미국 언더라이팅 시스템 현황 : EUS에 의한 1차 전산승낙여부 결정 후(後)언더라이터에게 심사가 배정됨 - 위험난이도의 고저(高低)와 관계없이 언더라이터에 배정되는 심사시스템의 문제점을 극복하고 체계적인 위험평가를 위해 EUS도입이 필요함 3. EUS 선행요건 - 고객정보의 확보 - 국내 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 건강진단서,적부조사, 보험사고정보조회시스템 (ICPS), 고액보험 및 상해보험 중복가입자에 대한 정보 교환제도 - 북미 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 의사소견서 및 진료기록서, 건강검진, 적부조사, 정보교환제도( 북미보험사간 의료정보 공유-MIB) - 정확한 고객정보의 확보방안 : 법률/제도의 정비, 청약서 질문 내용의 세분화, 의료정보교환제도의 구축 4. EUS 개요 및 현황 - EUS의 정의: 고객의 정보를 입력하여 청약부터 보험증권 발행 단계까지 One-Stop 서비스를 제공하는 것으로 언더라이터가 청약서를 가지고 언더라이팅 하는 것과 동일한 업무를 할 수 있는 전문가 시스템 - EUS의 장점: (1) 비용절감 및 인력의 효율적 활용 (2) 업무별 시스템화 되는 조직속성에 적합함. (3) 언더라이팅 정책이 경영 환경 변화에 대처하는데 신속함 - 국외 EUS 현황 (예: Cologne Re) 및 사례연구 5. 위험분류 및 EUS 개요현황 (언더라이팅 시스템 도입) - 위험관리 선행요건으로 위험요소별 분류가 체계적으로 수립되어야 함. - 데이터웨어하우스 (의사결정을 목적으로 설계된 조회와 분석이 가능한 통합된 정보저장소) 시스템 사용 - EUS 도입을 통한 언더라이팅 프로세스: 데이터마이닝 과정을 통해 "자동승낙, 언더라이터에게 심사배정, 적부의뢰, 진단의뢰, 텔레 언더라이터, 보완지시"등이 결정됨. 6. 판매채널별 EUS 활용방안 - 대면채널: 효용성 높은 정보제공과 정확한 위험분석이 가능한 시스템으로 고(高)보장, 고(高)위험 상품에 대해 언더라이터가 집중 심사 할 수 있게 함. - 방카슈랑스: 3S(간결, 신속, 서비스)의 특성에 맞는 전과정 무인자동심사시스템 - 비대면채널: 판매상품과 타겟시장을 명확히 한 후 도덕적 위험과 재무적 위험에 대한 평가시스템 및 의사결정 시스템을 도입 7. 결론 - EUS 도입의 기대효과 (1) 심사기일의 단축으로 고객만족 실현 (2) 체계적 과학적 리스크 관리로 위험률차익 증대에 기여 (3) 업무효율의 증대와 언더라이터의 역량강화 (4) CRM 활용증대와 모바일 청약시스템 구축의 근간 - EUS 도입시 경제적 법률적 제도적 문제 극복과 생보 업계 공동의 관심과 노력이 필요함 - EUS를 활용하여 종합적.체계적 리스크 관리가 가능한 금융회사로의 경쟁력 향상에 기여함.
최근 기후변화, 환경오염 등이 일상에 미치는 영향이 커지고 있으며, 이들 문제를 해결하기 위한 정책의 일환으로 정부는 누구나 쉽게 친환경행동을 실천할 수 있도록 동기를 부여하기 위해 2011년 7월 그린카드제도를 도입하였다. 개인과 가정이 환경문제를 현실 문제로 인식하고 적극적으로 실천하도록 하기 위해서는 끊임없이 변하는 소비자 행동패턴 데이터를 얻고, 이에 맞추어 친환경행동을 촉진할 수 있는 방안들을 구체적으로 제시하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 지난 2015년 1월부터 3월까지 3개월간 생성된 57천 여 개의 실제 그린카드 고객정보 및 거래데이터를 가지고 데이터마이닝의 방법론 중 하나인 연관규칙 분석법으로 고객의 친환경제품 구매 연결망을 도출하였고, 더 나아가 의사결정나무 분석을 실시하여 고객의 친환경행동에 영향을 미치는 유용한 변수와 고객의 특성을 세분화하였다. 그린카드 거래 및 친환경소비 실천에 있어 상위 10%에 해당하는 로열고객의 특성을 분석한 결과, 이들은 30~40대의 연간 소득수준이 3천만원대부터 4천만원 대에 해당하고, 대구, 경기, 서울에 거주하는 고객인 것으로 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
4차 산업 혁명으로 인한 정보통신기술(ICT) 부품 제조 산업은 고도화되고 사업의 중요성이 강조되고 있다. B2B 사업 방식의 ICT 부품 사업은 한정된 주요 고객에 대한 과거 구매 활동 데이터 기반, 고객 관계 관리를 통하여 고객사별 정확한 수요 예측 활동은 중요한 마케팅 전략이다. 고객 관계 관리 방법에서의 RFM 모형은 고객의 거래 최근성, 거래 빈도, 거래 규모 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하는 마케팅 데이터 분석 방법이지만, 대부분 RFM 모형 선행 연구는 B2C 소비재 산업 중심으로 진행되었고, B2B 기술 산업군 대상으로 한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 RFM 모형을 B2B 사업 중심의 ICT 부품 제조 산업에 적용하여 실증 분석하고, 첨단 기술 산업군에 적합한 발전된 모형을 제시하고자 기술 산업에서 중요 요인으로 파악되는 T(기술 협업) 추가 변수를 발굴하여 기존 RFM 모형과 개선된 RFM-T 모형의 정확도를 실증 연구하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, B2B 기술 산업군의 실무적 마케팅 방안 모색을 위한 기초 자료로 활용될 수 있는 발전된 RFM-T 모형을 제시하여 기업 성과에 기여 하고자 한다.
본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.
본 연구는 한국과학기술정보연구원의 사업별 과학기술정보 수요와 이용 행태에 관한 기초연구로 산업계 및 학계의 과학기술 연구자 정보 이용 특성 및 이용 행태를 분석하여 한국과학기술정보연구원 (KISTI)의 주요 서비스에 고객 정보 이용 특성을 분석하는데 기초자료로 활용하고자 진행되었다. 본 연구를 위해 과학기술 정보 유통이 국가산업 생산력과 학술 연구의 경쟁력 기반이라는 사실을 인지하고 과학정보시스템 구축을 위한 기술정보정책을 수립하고 강화하는 노력이 계속되었으나 과학기술분야 연구자의 요구가 전문화되고 더운 세분화되고 전문화된 수준 높은 서비스를 요구된다고 본다. 또한 차별화된 정보서비스 제공을 위하여 이용자의 정보 이용형태와 특성 분석 및 기존 사용자 유형 분석을 통한 정보시스템 운영 개편이 필요하여 추진하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권2호
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pp.97-116
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2012
Since 2008 when IPTV service entered the broadcasting market, the competition among interactive broadcasting media has been growing more and more fierce. To make a market strategy under the harsh competition, this study tried to make an IPTV customer segmentation based on the characteristics of interactive broadcasting media. From previous literature, this study drew five characteristics of interactive broadcasting media : ease of use, two-way communications, active control, variety of content, and economic efficiency. Two-step clustering based on these characteristics identified four customer segments. There were statistically significant differences in the five characteristics among the customer segments. This study profiled the customer segments and proposed competitive strategies for each customer segment.
기업의 비즈니스 시스템은 수시로 변화하는 고객의 요구사항과 새로운 기반기술의 출현 등에 따라 끊임없이 변화하고 있다. 따라서 기업은 비즈니스 환경변화에 유연하고 신속하게 대응할 수 있는 환경을 필요로 하고 있다. SOA는 이러한 요구에 적합하도록 설계된 아키텍처이다. SOA(Service Oriented Architecture)는 비즈니스를 세분화하여 반복 가능하고 가치를 지닌 단위 서비스들로 나누어 조립과 통합을 통해 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원한다. 하지만 비즈니스 시스템의 많은 부분을 차지하던 Legacy 시스템에 이러한 아키텍처를 적용하기에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 Legacy 시스템으로부터 SOA의 서비스를 추출하는 방법을 제안한다. 서비스를 추출하는 과정은 3가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 COBOL로 제작된 Legacy 시스템의 프로그램에서 DATA DIVISION으로부터 변수를 분류 및 그룹화하고 PROCEDURE DIVISION의 루틴간의 연관관계를 파악하여 객체화시킨다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻어진 변수들 중 핵심 변수를 식별하여 객체화를 통해 식별된 로직에서 서비스가 될수 있는 로직을 식별한다. 마지막으로 세 번째 과정은 식별된 서비스와 데이터를 사용하여 SOA 서비스를 구축한다.
본 고는 한국상품문화디자인학회 제40호 논문집에서 발췌한 것으로 학회의 동의 아래 게재함을 밝힌다. 최근 무역환경 변화에 따라 경쟁력이 열악한 국내 농산물 시장은 혼란이 가중되고 있으며, 시장이 세분화되고 고객의 욕구가 다양해지며 농산물 제품도 품질, 기능, 가격 등의 경쟁력만으로는 더 이상 시장에서 경쟁력을 확보할 수 없다. 급속도로 변화하는 사회 환경과 시장 변화에서 소비자의 구매 욕구를 충족시키고 기존 농산물과 차별화된 독창성을 부각시키기 위해 농산물 마케팅이 중요 과제로 연구되고 있다. 또한 농업 마케팅 분야에서 포장디자인이 소비자의 구매 욕구를 유발시키는 중요한 요소로 부각되며 제품 경쟁력을 확보하는데 필수적이라는 인식이 광범위하게 확산되고 있다. 본 연구에서는 농업 생산물 중계란 포장디자인 개발을 중심으로 소비자가 기억할 수 있는 브랜드네이밍, 구매 욕구를 유발시킬 수 있는 포장디자인 콘셉트를 제시하고자 한다. 특히 온라인 판매용으로 개발되는 계란 포장디자인은 브랜드네이밍이 매우 중요하며 유통과정에서 제품의 운반, 보호를 위한 기능까지도 고려하여 하기 때문에 조형성, 기능성, 심미성, 합목적성으로 제작, 설계된 디자인 방안을 제언하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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