• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.123-140
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• 2009

협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권73호
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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.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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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)

• 벤처다이제스트
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• 통권33호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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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.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.69-80
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• 2007

고객의 선호도는 시간에 따라 변화하지만 기존 협업필터링기법(Collaborative Filtering : CF)은 정적인 데이터만을 다룬다. 이는 기존 CF 기법이 특정 기간 동안 고객의 구매 여부만 고려할 뿐 고객의 구매순서를 사용하지 않기 때문이다. 따라서 기존 CF 기법은 고객의 동적인 데이터인 구매순서를 고려함으로써 추천의 품질을 높일 가능성이 있다. 본 연구에서는 고객의 구매순서를 활용함으로써 CF 기법의 추천 품질을 향상시키는 새로운 상품추천 방법론을 제안한다. 즉, 군집분석기법인 자기조직화지도(Self-Organizing Map : SOM)를 활용하여 고객의 구매순서를 파악한 후 연관규칙탐사(Association Rule Mining : ARM)를 사용하여 고객들의 구매순서 중 일정 정도의 통계적인 타당성을 갖는 구매순서 패턴을 찾아내어 이를 추천 시에 활용한다. 대형 백화점의 구매자료에 적용하여 제안한 방법론의 효과성을 실험한 결과 제안한 방법론이 기존 CF 기법보다 우수한 추천품질을 가지고 있음이 실증적으로 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.455-468
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• 2010

국내 회원제 골프장이 운영하고 있는 예탁금회원제의 효과적인 관리 운영을 위하여 기존고객의 골프 회원권에 대한 인식과 소비문화를 진단하는 것은 매우 의미 있는 작업으로 판단된다. 이 연구는 골프 회원권의 긍정적 가치 상승과 구매 지속요인의 중심에는 관계마케팅의 구축에 있다고 보고, 그 핵심 요인으로서 서비스 품질을 설정하였다. 이와 관련하여 회원권 가치, 고객 만족과 고객 충성도의 관계를 설정하고, 서비스 품질의 특성을 전제로 어떠한 차원의 서비스 품질이 회원권 가치 및 고객 만족에 유의적인 영향을 미치며, 회원권 가치 및 고객 만족은 고객 충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하여 관리적 차원에서의 활용을 위하여 이 연구를 수행하게 되었다. 이와 같은 영향관계를 파악함으로써 기존 골프장 서비스 품질과 회원권 가치 및 고객 만족과 고객 충성도 연구와 관련된 선행 연구에 대한 학문적 이해의 확장과 발전의 폭을 넓히는 것은 물론, 골프장 회원권의 지속적인 경쟁력 제고와 효율적인 마케팅 전략을 마련함으로써 골프 산업과 관련된 또 다른 연구의 전기를 마련하고자 한다. 이의 실증적 검증을 위해 골프 회원권을 소유한 골프회원을 모집단으로 설정한 후, 설문조사를 실시하여 500명을 표집 하였으며, 설문에 불응답 하였거나 불성실한 응답자 15명을 제외한 유효 표본은 총 485명으로 한정하였다. 연구도구로는 선행연구에서 사용된 문항을 기초로 하여 이 연구에 맞게 수정 보완한 후 사용하였으며, 회수된 조사 자료는 SPSS 12.0프로그램 및 AMOS 7.0을 이용하여 통계 처리한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 골프리조트 서비스 품질은 회원권 가치에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 골프리조트 서비스 품질은 고객 만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 회원권 가치는 고객 만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 넷째, 회원권 가치는 고객 충성도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 다섯째, 고객 만족은 고객 충성도에 긍정적인 영향을 미쳤다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.15-35
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• 2002

최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지ㆍ관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5%신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것만큼 기존 고객을 유지ㆍ관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간(97년 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제3권2호
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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