• 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.

• 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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.2 s.73
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• pp.7-18
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• 2004

This study aims to present the establishment and necessity of the proper market segmentation by customer preference. In this study, benefit segmentation method was employed using conjoint analysis to measure price elasticity by segmented groups. It presents that the price elasticity is different by characteristic of customers using parcel service in this result. Benefit segmentation, therefore, may use some useful marketing tool when a parcel service company segments the market to provide better service.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2004.06a
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• pp.65-67
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• 2004

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.79-87
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• 2010

This paper is proposed that implemental model of customer relationship management system for oriental hospital is designed by customer segmentation using personal information and medical record of outpatients in existing integrated medical information system database. Proposed model can be practical model at once, because it can construct by partial modification of existing medical information system without additional information technology and infrastructure. And, if we use the proper variable and method of customer segmentation according to marketing strategy, it can be flexible customer relationship management system not only improvement of customer satisfaction but also various marketing supports.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.107-113
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• 2003

최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.280-284
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• 2003

효과적인 CRM(고객관계관리)을 위해서 고객의 가치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 모든 고객이 같은 가치를 제공하지 않기 때문에 차별적인 서비스를 통해 장기적인 관점에서 기업의 수익을 최대화한다는 것이 CRM의 기본전제가 되기 때문이다. 기존의 고객가치를 측정하는 것은 LTV(고객생애가치)를 중심으로 연구되어 왔다. 그러나 이러한 LTV는 환경의 변동성, 고객의 변동성 등 많은 불확실성을 안고 측정될 수밖에 없고 단순히 과거 기업에게 제공된 과거 수익의 추이를 고려하기 때문에 실제 세분화 시 간과하게 되는 점이 많다. 따라서 본 논문에서는 단기적인 활용관점에서 고객의 이탈률(Churn Rate)을 고려하여 고객의 가치를 현재가치, 잠재가치로 나누어 측정하고 이를 통해 고객 세분화의 방안을 제시해 본다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.1
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• pp.85-91
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• 2018

Most banks use only demographic information such as gender, age, occupation and address to segment customers, but they do not reflect financial behavior patterns of customers. In this study, we aim to solve the problems by using various big data in a bank and to develop customer segmentation method which can be widely used in many banks in the future. In this paper, we propose an approach of segmenting clustering blocks with bottom-up method. This method has an advantage that it can accurately reflect various financial needs of customers based on various transaction patterns, channel contact patterns, and existing demographic information. Based on this, we will develop various marketing models such as product recommendation, financial need rating calculation, and customer churn-out prediction based on this, and we will adapt this models for the marketing strategy of NH Bank.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.215-224
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• 2012

This study performs an exploratory investigation of the needs of the customers who use academic information service from a research institute, K, that provides information services for domestic academic institutions of natural science and technology. K institute is planning customized services in order to improve customer satisfaction on the academic information service And therefore, the institute begins the research on customer needs analysis and customer segmentation. The research is regarded as well-timed, because CRM implementation in public organizations has been activated recently. Data mining and data warehousing techniques were used for pilot analyses. For the purpose of customer segmentation, a mixed segmentation model, which adds product life cycle concept to the 'balanced customer segmentation' model, which in turn considers the value of customers from the organizational viewpoint and the value of organizations from the customer's viewpoint, simultaneously, was applied. The result of investigation indicated that, in the case of K, 'balanced customer segmentation' and 'contents reach approach' which uses data warehouse/OLAP, rather than those customer segmentation techniques that are often used within the industry, are the more potent ways of approach. This exploratory case study is expected to provide a useful guideline for 'deriving an organizationally unique CRM model' that recently is one of the hot topics in the CRM area.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.24 no.4
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• pp.97-106
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• 2015

In recent, hybrid market segmentation techniques have been widely adopted, which conduct segmentation using both general variables and transaction based variables. However, the limitation of the techniques is to generate incorrect results for market segmentation even though its methodology and concept are easy to apply. In this paper, we propose a novel scheme to overcome this limitation of the hybrid techniques and to take an advantage of product information obtained by customer's transaction data. In this scheme, we first divide a whole market into several unit segments based on the general variables and then agglomerate the unit segments with higher QAP correlations. Each product network represents for purchasing patterns of its corresponding segment, thus, comparisons of QAP correlation between product networks of each segment can be a good measure to compare similarities between each segment. A case study has been conducted to validate the proposed scheme. The results show that our scheme effectively works for Internet shopping malls.