• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.586-590
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• 2003

고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.139-155
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• 2003

This paper presents the new methodology of analyzing and classifying patterns of customers in mobile telecommunication market to enhance the performance of predicting the credit information based on the decision tree and neural network. With the application of variance selection process from decision tree, the systemic process of defining input vector's value and the rule generation were developed. In point of customer management, this research analyzes current customers and produces the patterns of them so that the company can maintain good customer relationship and makes special management on the customer who has huh potential of getting out of contract in advance. The real implementation of proposed method shows that the predicted accuracy is higher than existing methods such as decision tree(CART, C4.5), regression, neural network and combined model(CART and NN).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.3
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• pp.515-523
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• 2012

Most companies make efforts to maximize their profitability by improving loyalty to existing customers through customer relationship management (CRM). According to the Wikipedia, CRM is a widely implemented strategy for managing a company's interactions with customers, clients and sales prospects. And RFM is a method used for analyzing customer behavior and defining market segments. It is commonly used in database marketing and direct marketing and has received particular attention in retail. In general, one considers recency, frequency, and monetary for customer segmentation in RFM method. In this paper, we apply RFMP method added to the purchase period of advertising items in the traditional RFM model for real estate customer segmentation. We will be able to establish the differentiated marketing strategy by RFMP method.

• International Commerce and Information Review
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• v.3 no.1
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• pp.157-176
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• 2001

국내외 마케팅에 있어서 경쟁의 심화로 말미암아 새로운 고객의 획득에 따른 비용-효과보다 기존고객과의 관계유지를 위하여 고객의 평생가치를 높이도록 노력하는 것이 오히려 효과적인 경우가 많아졌다. 이러한 관계마케팅의 개념은 최근 마케팅을 포함한 기업경영 전반에 적용되는 고객관계관리(CRM)로 확장되고 있다. 또한 인터넷 기반의 e CRM이 고객행동의 분석도구를 거의 정확하고도 실시간으로 파악할 수 있게 함으로써 통합적 CRM의 아키텍쳐와 솔루션이 개발, 적용되고 있다. 통합 CRM에서의 고객은 B2B이든 B2C이든 간에 개별(개인) 고객을 가리키며, 개별 고객의 니즈와 요구를 적절하게 충족시킬 수 있도록 개인화 시스템을 구축하여 관리하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 CRM의 기본 틀과 시스템을 비롯하여 개인화 설계를 어떻게 할 것인가에 관한 사례 및 실증분석에 앞서 그 배경 지식을 정리하고자 이론적 탐구를 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.261-281
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• 2001

IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.265-268
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• 2003

본 논문은 고객의 관리 및 서비스의 중요성이 강조되고 기존의 마케팅 방법들이 온라인을 기반으로 한 고객 마케팅으로 바뀌는 경향에 따라 고객의 만족도를 반영한 고객지원시스템을 제안한다. 고객의 제품사용 능력을 향상시키기 위하여 고객을 수준에 따라 분류하여 수준별 학습에 따른 정보서비스를 제공함으로써 비즈니스 퍼포먼스를 향상시키는 방법을 제안하였다. 또한 전문가에 의해 검증된 지식을 각 항목의 제품평가 기준으로 설정하고 삼각퍼지 수에 의한 컨텐츠만족도 평가를 통해 고객 의사의 반영비율을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 고객중심의 지원시스템은 고객관리 및 서비스지원부문에 활용 쥘 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.148-150
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• 2006

많은 정보시스템 개발 프로젝트가 고객의 요구를 정확히 반영하지 못한 이유 때문에 실패하거나 설계변경 등의 다양한 문제를 발생 시키고 있다. 실패의 궁극적인 원인은 고객 가치 중심의 요구사항 재정의에 실패 한데에 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 기존 시스템에 새로운 가치를 부여하여 기존고객 뿐만 아니라 새로운 고객까지 만족 시킴으로써 경쟁이 없는 시장 공간을 창출하는 것이 가장 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 블루오션 전략 프레임워크의 핵심인 ERRC(Erasure Reduce Raise Create) 분석 방법을 적용하여 고객가치를 창출할 수 있는 블루오션 요구공학 프로세스를 제안하였다. 또한, 정량적이고 체계적인 분석을 위하여 DFSS(Design For Six Sigma) 방법론을 적용하고, 제안된 접근법을 실제 정보시스템 개발 시 적용한 사례를 제시하고 적용결과의 유효성을 검증하기 위해 시스템 사용자에 대한 실증 분석결과를 제시하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.2
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• pp.1-6
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• 2004

In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce management. For allowing intelligence, we used fuzzy conditional probability and trapezoidal. we proposed the model that can Process the vague keywords effectively. Through the this, we verified that we can get the more appropriate navigation result than any other crisp retrieval keywords condition. Our goal of study is make an intelligent automatic navigation agent model.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.343-350
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• 2000

제조물 책임법(PL： Product Liability) 시행을 앞두고, 최근 고객 및 기업에 주목을 받고 있는 제도가 리콜제도이다. 본 연구에서는 고객 보호측면에서 국내에서 시행중인 리콜제도에 대한 고객반응을 연구하여 장차 시행될 PL에 대한 대응방향을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서는 리콜에 대한 고객의 반응을 알아보기 위한 방법으로 경쟁을 고려하자 않은 리콜 시나리오를 구성하여 기존과 잠재고객의 반응을 파악하였다. 본 연구에서는 리콜 관련 신문보도 이후 고객의 반응을 알아보고자 경쟁관계에 있는 국내 2개 자동차사의 브랜드에 대한 상대적인지도, 리콜 정보에 대한 상대적 심각도, 그리고 각 기업의 리콜대응에 대한 고객 만족도 등이 향후 신규구매 및 재구매에 미치는 영향을 분석하고자 로지스틱 모형을 이용하였다. 그 결과, 향후 재구매시는 기업의 상대적 사회적인지도, 리콜정보에 대한 상대적 심각도 등이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 반해 신규 구매시는 향후 구매하고자 하는 제조기업과 구매시 고려하는 상품정보가 관련성이 있는 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.268-270
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• 2001

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.