기술이 급속도로 발전하고 과거 자연 독점을 이루고 있던 많은 서비스 산업의 규제가 완화되면서 경쟁이 더욱 치열해지고 있다 기존 기업들은 신규 시장 진입 기업들을 방해하기 위하여 진입장벽을 높이기도 하고 기존의 인프라를 이용하여 더욱 뛰어난 기술력을 선보이기 위하여 노력한다 하지만 대부분의 서비스 기업들의 경우 이동통신 산업처럼 새로운 서비스가 시장에 진입하게 되면 많은 사람들의 관심이 늘어나고 이로 인해 기존 서비스가 시장에서 퇴출되는 둥의 어려움도 가지고 있다. 또한 독과점 형태를 이루고 있던 기업들은 시장 진입 기업에 대해 방심하고 있다. 갑작스러운 경쟁 체제에 미숙한 대응 방안으로 인하여 더욱 어려움을 겪기도 한다 반면에, 소비자의 경우 신규 서비스 초반 많은 관심을 가지고 이용 서비스를 신규 서비스로 옮기기도 하지만 서비스 품절, 이용용이성, 유용성에 의하여 지속적으로 이용하기도 하고 다시 기존 서비스를 이용하기도 한다. 따라서 경쟁 체제에서의 시장 환경에서 고객 만족도를 높여 결과적으로 고객 충성도를 높이는 전략은 기존 기업뿐만 아니라, 신규 진출 기업에게도 매우 중요한 과제가 되고 있다. 최근 유료방송시장의 기술이 발전하고 IPTV라는 새로운 서비스가 출시됨에 따라 기존의 Cable TV 는 시장 점유율이 잠식당하고 있다 IPTV 의 유료방송 시장으로의 진출로 인해 Cable TV 의 많은 가입자들이 IPTV 로 이용서비스를 옮기는 것을 방지하기 위하여 고객 만족을 높여 결과적으로 고객 의 충성도를 높여 기존 고객의 이탈을 방지하기 위한 전략이 필요하다. 유료방송서비스 외에도 많은 서비스 산업 내에서 경쟁이 치열해지면서 기존 기업들이 고객의 이 탈을 방지하기 위하여 고객 만족도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다 본 연구에서는 유료방송 시장을 분석하여 서비스 산업에서 고객만족을 높이기 위한 방안에 대하여 연구해보고자 한다. 기존 연구의 서비스 품절, 이용용이성, 유용성에 대한 연구를 기초로 하여 고객 성향, 신규 서비스의 효용성이라는 변수를 추가하여 분석한 결과 고객 성향 및 신규 서비스의 효용성이라는 변수도 역시 고객 만족도와 고객 충성도에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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pp.58-60
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2002
CRM이 기업의 핵심 경영전략으로 도입되면서 기업이 보유하고 있는 고객데이터를수집, 통합, 가공, 분석하여 마케팅을 위해 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히, 기존고객의 유지 전략과 기존고객을 활용한 신상품 유도 전략이 중요한 이슈로 대두되면서 마이닝을 통한 CRM관점의 고객이탈방지는 각 통신사에서 지속적으로 추진하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 KT의 고객이탈방지 모텔 구축을 사례로 효율적인 마이닝 모델 구축을 위한 고객통합구조를 제안하고자 한다. 그러고, 고객이탈방지 모델 구축의 전처리 과정으로 고객통합구조를 적용하여 고객중심의 변수 도출, 이용행태 추적 등을 통해 의미 있는 해지변수를 찾아내는 방법과 그 효과에 대해 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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pp.136-138
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2004
CRM은 기존 고객을 잘 관리하면서 새로운 고객을 유치하는 마케팅비용은 기존고객 유지비용의 몇 배라는 기본적인 원칙에 의한 접근이다. 물론, 데이터베이스 마케팅, 이메일 마케팅이 기존고객 유지의 수단이 될 수도 있다. 본 논문에서 개발한 신경망을 이용한 분석 eCRM 시스템의 컴포넌트를 설계 구현하였다. 이는 특성화된 컴포넌트 기반으로 개발되었으며, 기존 데이터 환경을 효율적으로 이용할 수 있는 모듈(module) 개발을 통하여 사용자들이 쉽게 이용할 수 있는 환경을 지원한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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pp.169-173
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2003
고객만족도는 고객의 충성도, 이탈률, 재구매율, 신규고객창출 등과 밀접한 관계를 맺고 있으며, 기업성과측정모형인 BSC(Balanced Scorecard)의 4가지 평가관점 중에도 고객관점이 포함되어있다. 이처럼 중요한 의미를 갖는 고객만족도의 기존 모형들은 일반적인 평가모형으로 업종별 차별성인 없고, 새롭게 등장한 모바일 서비스의 특성을 반영한 고객만족도 평가를 수행하기에 한계가 있다. 본 연구는 기존의 모바일 서비스 관련 연구와 고객만족도 평가 관련 연구들을 고찰하고, 이를 바탕으로 모바일 서비스 분류체계와 모바일 서비스에 특화된 고객만족도 평가체계를 제시한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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pp.694-697
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2004
최근 빠르게 성숙되고 있는 시장과 경쟁적 환경으로 인해 고객 유지에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이는 기존 고객을 유지하는 것이 비용 면에서 저렴할 뿐 아니라, 고객 충성도나 구전효과가 같은 기타 부수적인 이득을 획득할 수 있다는 측면에서 유리하기 때문이다. 본 논문은 고객의 이탈 가능성을 미리 예측하고 이를 사전에 방지할 수 있는 고객 유지 절차를 제시하고 있다. 이탈고객의 탐지 및 방지를 위해서는 기존의 인구통계학적 자료 외에도 웹로그, 구매 Database 등의 대용량의 고객 행위 데이터에 대한 분석이 요구되기 때문에 데이터 마이닝 기법의 활용이 필수적이다. 그러나 대부분의 데이터 마이닝 연구는 예측 및 분류의 정확성이 높은 모델을 개발하는데 초점이 맞추어져 있으며, 고객의 행위를 이해하고 바람직한 방향으로 유도하고자 하는 연구는 지극히 부족한 상황이다. 그러므로 본 논문은 다양한 데이터마이닝 기법을 통합하여 잠재 이탈고객을 탐지하고, 기존 연구에서 간과하고 있던 비용적 측면을 고려한 이탈 방지 절차를 제시하고자 한다.
As maintaining customer long term relationship is critical factor for improving to firm value as well as customer lifetime value, the academicians and practitioners have paid attention to customer defection. It is said that service failures are key factors to customer defection or customer switching(Keaveney 1995 etc.). This study examines that the effect on customer defection of service failures is differential according to the various customer-firms relationship characteristics. We consider relationship duration, usage level, decision making influence, industry knowledge and switching cost as customer-firm relationship characteristics based on marketing literature. Predictions are developed and tested using Internet service provider(ISP) user survey data(n=212). Results show that the customer-firms relationship characteristics/above variables) play a moderating roles in the service failures and customer defection links.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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pp.109-110
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2013
국내 이동통신 서비스 시장 사업자들은 신규고객 유치에 집중하기 보다는 기존고객 유지에 더 관심을 가지고 있다. 이러한 배경에는 새로운 신규고객의 창출에 소요되는 비용이 기존고객을 유지하는 비용이 적게 들기 때문이다. 따라서 고객이탈을 발생시키는 요인이 무엇인지를 본 연구에서 알아보고자 한다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
본 고에서는 인터넷 쇼핑몰 기업들 중 신생기업들을 대상으로 이들의 기업환경에 맞는 데이터베이스 마케팅 방법론을 제시하고자 한다. 그러므로 데이터마이닝(Data Mining)을 이용하여 기존고객을 세분화한 다음 고객 개개인의 특성에 맞는 마케팅을 프로모션(Promotion)하고 신규고객을 획득할 때는 신규고객의 특성을 미리 예측하여 고객의 평생가치(LTV:Life Value)를 촉진하여 기업과 고객과의 관계성을 높이고, 기업은 안정된 고객층으로부터 수익을 창출하고, 기업으로부터 더 많은 혜택을 받게 하는 것에 대하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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