• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.1
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• pp.123-140
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• 2009

Collaborative filtering recommends products using customers' preferences, so it cannot recommend products to the new customer who has no preference information. This paper proposes a novel approach to new customer recommendations using the social network analysis which is used to search relationships among social entities such as genetics network, traffic network, organization network, etc. The proposed recommendation method identifies customers most likely to be neighbors to the new customer using the centrality theory in social network analysis and recommends products those customers have liked in the past. The procedure of our method is divided into four phases : purchase similarity analysis, social network construction, centrality-based neighborhood formation, and recommendation generation. To evaluate the effectiveness of our approach, we have conducted several experiments using a data set from a department store in Korea. Our method was compared with the best-seller-based method that uses the best-seller list to generate recommendations for the new customer. The experimental results show that our approach significantly outperforms the best-seller-based method as measured by F1-measure.

• Digital Contents
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• no.6 s.73
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• pp.52-53
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• 1999

국경없는 외국자본의 국내시장 참여와 영역 구별이 없는 시장경제 체제의 가속화로 신규 고객 유치에 드는 비용과 노력이 과거보다 크게 높아 지면서 기존 고객의 이탈을 방지하고 이들로부터 새로운 수익을 창출하자는 고객관계관리(CRM)의 중요성이 부각되고 있다. CRM 도입시 고려사항에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.172-182
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• 2001

재구매 가능성이 많은 고객을 세분화 하여 재구매 가능성이 많은 고객과, 그 고객의 정보를 제공함으로써 영업의 효율성을 도모하고자 함. 차종별 가망고객을 분석하여 New Car가 개발 되었을 때 차별적인 마케팅 활동을 수행하고자 함. 기존과 차별화 된 마케팅 전략을 적용하기 위해 대상자 선정하는 작업을 데이터 마이닝 기법을 적용함. (중략)

• Venture DIGEST
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• s.33
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• pp.10-10
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• 2003

마케팅 조사결과에 따르면 새로운 고객 한 명을 획득하는 데 드는 비용은 기존의 고객 한 명을 유지하는 데 드는 비용보다 최소 5배 이상이 소요된다고 한다. 따라서 고객 충성도의 창출만으로도 새로운 고객을 획득하는 데 드는 비용을 줄일 수 있을 뿐 아니라 더 많은 수익을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.190-192
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• 2003

소비자의 신용 대출 규모가 점차 증가하면서 기업에서 고객의 신용 등급에 의한 정확한 고객 분류를 필요로 하고 있다 이를 위해 판별 분석과 신경망의 역전파(BP: Back Propagation)를 이용한 고객 분류 시스템이 연구되었다. 그러나, 판별 분석을 사용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 비정규 분포의 고객 데이터의 영향으로 여러 개의 판별 함수와 판별점이 존재하여 분류 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 신경망을 이용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 고객 데이터에 의해서, 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 최대의 분류 정확률을 보이는 분류자를 얻지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 분류 정확률을 저하시키는 단점을 해결하기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 고객의 신용 등급을 분류하는 방법을 제안한다. SVM은 SV(Support Vector)의 수에 의해서 학습 성능이 좌우되므로, 불규칙한 거래 성향을 보이는 고객에 대해서도 높은 차원으로의 매핑을 통하여, 효과적으로 학습시킬 수 있어 분류의 정확도를 높일 수 있다 하지만, SVM은 근사화 알고리즘(Approximation Algorithms)을 이용하므로 분류 정확도가 이론적인 성능에 미치지 못한다. 따라서, 본 논문은 점진적 앙상블 SVM을 사용하여, 기존의 고객 분류 시스템의 문제점을 해결하고 실제적으로 SVM의 분류 정확률을 높인다. 실험 결과는 점진적 앙상블 SVM을 이용한 방법의 정확성이 기존의 방법보다 높다는 것을 보여준다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.2
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• pp.69-80
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• 2007

The preferences of customers change over time. However, existing collaborative filtering (CF) systems are static, since they only incorporate information regarding whether a customer buys a product during a certain period and do not make use of the purchase sequences of customers. Therefore, the quality of the recommendations of the typical CF could be improved through the use of information on such sequences. In this study, we propose a new methodology for enhancing the quality of CF recommendation that uses customer purchase sequences. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea and compared to existing CF techniques. Various experiments using real-world data demonstrate that the proposed methodology provides higher quality recommendations than do typical CF techniques with better performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.213-216
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• 2007

최근 효율적인 고객관리를 위한 강력한 고객관계관리에 대한 관심이 높아짐에 따라 고객에 대한 효율적인 관리를 위한 콜 센터 시스템의 질적 향상에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 통신사 콜 센터 시스템의 과거 및 현재 고객 불만에 대한 효과적인 관리를 위하여 고객의 핵심요구 사항 CCR(Critical Customer Requirements)을 도출한다. 또한, 고객 경험이력을 전사적으로 통합 제공하고, 고객단위 만족 프로세스 이용하여 기존의 고객응대 시스템의 구조를 개선한다. 본 논문의 제안시스템을 통하여 고객의 불만 사항에 대해 신속하고 효율적으로 관리 가능하며, 고객의 해지 율이 높아지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한 고객단위의 Offer 를 제공하는 만족 프로세스를 제시함으로써 효율적으로 고객을 관리할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.9
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• pp.455-468
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• 2010

The purpose of this study is to understand how and what kind of service quality impacts value of membership and customer satisfaction, and to analyze how value of membership and customer satisfaction influence on customer loyalty in order to apply the results of this study to the management level of individual companies. The valuable outcomes of the survey were 485 as a result of excluding both no response and non-trustful answers. The previous used questions of other researchers were modified and used in this study, and both SPSS 12.0 and AMOS 7.0 were in use as analytical softwares In this study, service quality of golf resort positively impacts membership's value, and service quality influences upon customer satisfaction in a positive way. The value of service quality heavily impacts customer satisfaction, and customer satisfaction positively influences upon customer loyalty. On the other hand, it is hardly find a remark between value of loyalty and customer's satisfaction.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.15-35
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• 2002

Data mining has received a lot of attention from practitioners. That is partly because it allows company to extract a set of useful knowledge about customers from database, thereby retaining current customers and magneting potential customers. This logic is especially essential in the field of credit card industry, where just 5% increase of number of customers is hewn to cause 120% increase in profit. The problem is how to retain current customers and even make them more loyal to company. However, previous studies lacked proposing extensive strategies of reducing the churning rate. In this sense, this study attempts to suggest such strategies by applying neural network, logistic regression, and C5.0 techniques to credit card data. We used a real data set of four years from 1997 to 2000, which were gathered from a credit card company. Experimental results revealed that our approach could yield robust strategies for retaining customers by reducing the churning rate.

• Asia Marketing Journal
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• v.3 no.2
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• pp.69-91
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• 2001

고객이 서비스상의 실패에 대해 때로는 강한 부정적 반응을 보이기에 서비스를 제공하는 조직의 서비스회복능력은 고객만족을 달성하기 위해 강력하고 효율적으로 운영되어야 한다. 따라서 본 연구는 온라인상의 서비스인 ISP업체(10개의 회사)를 대상으로 온라인 서비스 상에서 고객이 서비스상의 불만을 경험할 때 기업이 고객의 불만을 회복시켜 만족으로 전환시키려는 회복속성들이 실제로 고객이 가지는 분배상의 공정성, 절차상의 공정성 및 상호작용 공정성에 어떤 영향을 미치는가를 실증적으로 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 10개의 ISP업체를 선정하고 해당 업체에 대해 불만을 가진 고객들이 기업의 불만제거 노력에 대해 평가하도록 하였다. 가설 검증을 위해 LISREL을 이용하여 서비스의 회복속성인 보상, 신속한 반응, 무반응, 사과, 사전보상제공 등이 분배상공정성, 절차상 공정성, 상호작용 공정성에 직접적으로 미치는 효과를 파악하고 이 공정성의 요인들이 만족에 미치는 영향도 실증적으로 검증하였다. 온라인 상이라는 새로운 환경을 고려하여 기존의 모델에서 간과된 부분을 확인하기 위해 확장 모델을 제시하여 새로운 의미를 가진 경로가 존재하는지 확인하고 이 부분에서 유의적인지 않은 경로를 배제한 수정모델을 제시하였다. 기존의 연구를 바탕으로 제시된 가설은 연구모델에서 경로 계수를 추정하고 이에 대한 t값을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제시하는 시사점으로는 고객의 서비스 실패 및 회복상황에 대한 평가의 이론적 원칙을 설명하고 관리자에게 각각의 서비스 실패와 일치하는 서비스 회복전략을 제시하여 운영상의 가이드 라인을 제시한다고 할 수 있다