• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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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.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.139-155
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• 2003

본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART ＆ 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.515-523
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• 2012

대부분의 기업들은 고객관계관리를 통하여 기존의 고객에 대한 충성도를 향상시켜 기업의 수익성을 극대화하기 위한 노력을 실시하고 있다. 고객관계관리란 고객에 대한 정보를 바탕으로 개인에게 적합한 맞춤형 서비스를 제공함으로서 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 고객관계관리의 여러 가지 기법 중 고객을 세분화할 수 있는 RFM (recency, frequency, monetary) 방법을 적용하고자 하며, 기존의 RFM 모형에서 부동산 광고 구매 기간을 추가한 RFMP 모형을 이용하여 고객 세분화를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과로 기존의 최근성, 최빈성, 총구매액 외에 광고 상품의 구매 기간을 고려하여 회원을 세분화함으로서 기존의 RFM 모형보다 더 나은 고객세분화를 이룰 수 있으며, 이를 바탕으로 회원에 대한 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.

• 통상정보연구
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• 제3권1호
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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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.1-6
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• 2004

기존의 전자상거래시스템 검색 에이전트들은 고객이 상품 검색을 위해 사용할 수 있는 질의어에 대해 매우 제한적으로 동작해왔다. 본 논문은 고객이 전자상거래시스템에 접속하여 자신이 원하는 상품을 검색하기 위해 상품명을 제시했을 때, 해당 고객을 포함한 기존의 고객들의 프로파일 중 고객의 구매 행위에 결정적으로 영향을 미칠 수 있는 요소를 선행사건, 구매 성향과 관계된 요소를 후행사건으로 규정하여 고객에 대한 상품 적합도를 계산하고 적합도가 높은 상품 위주로 자동적으로 검색하여 고객에게 제시할 수 있는 퍼지-조건부 확률을 이용한 전자상거래 검색 에이전트를 제시한다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2000년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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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.