Lee Sun-Soon;Lee Hong-Seok;Lee Joong-Hwan;Kim Sung-Soo
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.18
no.3
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pp.567-581
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2005
Geographical Customer Relationship Management (gCRM) is an integrated solution of Geographic Information System (GIS) and Customer Relationship Management (CRM). In gCRM, GIS is used to show multi-dimensional analytical results of customer information geographically. When customer information is geographically presented, more valuable information appears. In this research we briefly introduce gCRM and show real examples of customer segmentation applied to company.
Libraries have been made effect to satisfy customer by reflecting information need of customer on libraries. They have considered introducing the data mining techniques to analyze complicated and massive data of libraries and the Customer Relationship Management(CRM) to produce suitable services to each customer segmentation. The purpose of this study is to apply the CRM and data mining techniques to a library, ultimately intends to suggest rules for the collection management and the customer management.
This paper is aimed at proposing a data mining-driven analysis to manage the customer defection rate in the bank. After 1997 IMF crisis, Korean banks were suffering from hard-pressed restructuring. At the heart of such restructuring effects, there was the need to manage the customer more effectively than ever. So far, many banks in Korea used to a poor management of customers without any highly-skillful techniques. In line with this argument, we propose several data mining techniques to determine more effective technique far managing customer deflection. We applied three data mining techniques such as logit model, neural network, and C5.0. Experiment data were collected from personal deposit account data of a specific bank in Korea. After experiments, we found that C5.0 showed more robust performance compared to other two techniques. On the basis of those experiment results, we proposed customer defection management policy.
Recently, teenagers show big purchasing power in retail industry. Online shopping malls re also in similar situation. Therefore online shopping mall companies want to manage teenager customers properly. This study is about understanding current status of teenager customers in online shopping mall industry and deriving strategy for management of teenager customers based on the status. Successful CRM for teenager customers can be achieved by building a segmentation of customers along with their behaviors and needs. Each segment should be managed by proper communication plan which is differentiated in accordance with segment characteristics.
Lee Byoung-Yup;Joh Kyu-Ha;Song Seok-Il;Yoo Jae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.6
no.1
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pp.179-189
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2006
Recently, according to the development of computer technology, a large amount of customer data have been stored in database. Using such data, decision makers extract the useful information to make a valuable plan with data mining. In this paper, we design a forecasting model that classifies the exiting customers in the telecommunication industries using the classification rule, one of the data mining technologies. In other words, this paper builds a model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in mobile communication service market with data mining using neural network and regression methods. This model improves the relationship of customers and enterprises. As a result, the enterprise creates the profits from many customers and the customer receives more benefits from the enterprise.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.34
no.1
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pp.111-129
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2003
These days, libraries are faced with necessity f3r the systems to solve various and heterogeneous customers' needs. It is efficient through market segmentation to understand customers' needs and the use behaviors, to select the target markets, and to establish the proper marketing strategy for them. This study examines the necessity for library marketing, the importation for Internet marketing and the plans for the application, and suggests for plans of strategy for market segmentation In libraries.
R&D into future technologies should be conducted in conjunction with technological innovation strategies that are linked to corporate survival within a framework of information and knowledge-based competitiveness. As such, future technology strategies should be ensured through open R&D organizations. The development of future technologies should not be conducted simply on the basis of future forecasts, but should take into account customer needs in advance and reflect them in the development of the future technologies or services. This research aims to select as segmentation variables the customers' attitude towards accepting future telecommunication technologies and their value orientation in their everyday life, as these factors wilt have the greatest effect on the demand for future telecommunication services and thus segment the future telecom service market. Likewise, such research seeks to segment the market from the stage of technology R&D activities and employ the results to formulate technology development strategies. Based on the customer attitude towards accepting new technologies, two groups were induced, and a hierarchical customer segmentation model was provided to conduct secondary segmentation of the two groups on the basis of their respective customer value orientation. A survey was conducted in June 2006 on 800 consumers aged 15 to 69, residing in Seoul and five other major South Korean cities, through one-on-one interviews. The samples were divided into two sub-groups according to their level of acceptance of new technology; a sub-group demonstrating a high level of technology acceptance (39.4%) and another sub-group with a comparatively lower level of technology acceptance (60.6%). These two sub-groups were further divided each into 5 smaller sub-groups (10 total smaller sub-groups) through two rounds of segmentation. The ten sub-groups were then analyzed in their detailed characteristics, including general demographic characteristics, usage patterns in existing telecom services such as mobile service, broadband internet and wireless internet and the status of ownership of a computing or information device and the desire or intention to purchase one. Through these steps, we were able to statistically prove that each of these 10 sub-groups responded to telecom services as independent markets. We found that each segmented group responds as an independent individual market. Through correspondence analysis, the target segmentation groups were positioned in such a way as to facilitate the entry of future telecommunication services into the market, as well as their diffusion and transferability.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.245-255
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2013
The object of study is to propose a method for grouping R, F, and M in RFM model. Our model uses 6 levels using standard normal distribution. First level is upper 2.5% and second level next 13.5%, third level next 34%, fourth level next 34%, fifth level next 13.5%, sixth level next 2.5%. Values are symmetric and limits are clear. We compare proposed model with traditional 5 level model and 10 level model using NDSL data of KISTI. Proposed model divides most clearly the distribution of the RFM function for all cases of weights, because it uses the distribution of customers. Comparison studies of our model with grouping using cluster analysis and studies on weights of RFM model are needed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.1
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pp.25-37
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2009
Recently, according to the epoch-making advancement of the Internet technique, internet using is widely expanded to the social whole not only until quantitative growth but also until qualitative growth. This research is aimed to offer plan about segmentation strategy which could be applied to business strategic establishment and the academic research, and information about solution method. In this paper, we compared similarity among purchasing products by using statistical methods such as positioning and correspondence analysis, and we tried to design predictive model for segmentation of existing customer. In conclusion, we have objective that enterprises create a benefit from the stabilized customer and customers have a benefit from enterprises by providing marketing promotion which fits the property of each person.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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