• Asia Marketing Journal
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• 제4권4호
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• pp.1-27
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• 2002

본 연구는 Critical Incident Technique(CIT)를 이용하여 음식점에서 서비스 실패를 야기하는 결정적인 사건과 서비스 실패/복구수준과의 관계를 고찰해 보았다. 이와 더불어 불만족한 고객을 만족한 고객으로 전환시키는 데에 중요한 역할을 하는 고객이 바라는 복구와 점포 개선사항을 추가로 제시함으로써 실용적인 마케팅 접근을 시도하였다. 본 연구에서는 고객 불만족 원인이 서비스상품의 결함에 대부분 기인한다는 Hoffman et al. (1995)과 Tax et al. (1998)의 결과와는 달리 서비스 실패를 일으키는 주원인은 서비스제공자에게 있다는 흥미로운 결과를 얻을 수 있었다. 그 동안 국내의 많은 서비스관련 연구들이 서비스 만족과 불만족에 대해 양적 (quantitative)으로 접근한 것과는 달리 본 연구는 질적(qualitative) 접근을 시도하였다. 또한 본 연구는 CIT를 이용한 최초의 서비스 복구에 대한 연구이며, 기존의 연구들이 단순히 서비스 실패의 유형을 범주화하고 복구의 종류를 알아보는 것에 그치고 있는 데 반해 본 연구에서는 고객이 바라는 복구종류와 서비스 제공자의 개선 사항, 서비스 실패를 경험한 고객들의 구전활동에 관한 조사결과와 전략적 시사점도 함께 제시함으로써, 일선 관리자들이 본 연구의 결과를 기업의 마케팅전략 수립에 효과적으로 활용이 가능하다는 점에서 그 의의가 크다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.403-406
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• 2008

Blog는 개인의 여러 미묘한 감정과 감성들을 표현하고, 이를 소통하는 Communication Channel 역할을 하고 있으며, 또한 누구나 접근할 수 있게 되었다. 이는 각 기업에게, 기존의 비효율적인 Mass Marketing 방법에서 벗어나, 소비자의 감성을 자연스럽게 추출하여 세련된 Target Marketing을 할 수 있는 훌륭한 기회를 제공하게 된다. 하지만, 고객의 Blog로 부터 미묘한 감성지수를 추출하고, 이를 마케팅 방법에 접목시키는 것은 쉽지 않은 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 고객 회원정보에 등록된 Blog를 이용하여, Target Marketing에 활용할 수 있는, 고객 Clustering을 위한 Blog 감성 추출에 대한 연구를 수행하였다. Blog의 Main Skin Image를 통해 지배적인 채도와 명도를 추출하여 수치화하고, 이를 바탕으로 고객 Blog를 테이스트 스케일법 (*일본감성연구소 개발방법)의 실증된 감성 Group 별로 Clustering 하였다. Clustering 된 각 Blog 사용자를 대상으로 연관 배색에 대한 감성 설문조사를 실시한 결과, 유의한 실험결과가 도출되어 향후 고객 감성을 기반으로 한 Target Marketing에 활용할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제13권
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• pp.139-150
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• 1996

본 연구는 국내 패션업계 중 가장 오래된 기업의 하나인 코오롱 모드의 BI와 그 아래있는 5개의 개별 브랜드 - 아더딕슨, 아르페지오, 맨스타, 쟈스트, 벨라, 등의 BI개발 작업을 통해서 급변하는 패션시장 상황과 소비자 성향에 부응하고자 기존의 이미지 틀 위에 새로운 이미지를 형성하는 리노베이션을 위한 BI를 연구하고자 한다. 이를 위해서 구체적인 연구방법은 각 브랜드의 특성과 컨셉이 기존 BI에 어떻게 충족되고 있는지를 분석하고 대상고객의 라이프 스타일과 전체 패션시장의 경향에 맞춰 기존 이미지의 강점을 계승하고 단점을 보완하는 방법으로 이루어졌다. 신규브랜드의 BI와는 달리 리노베이션을 위한 BI란 기존의 고객은 유지하면서 더욱 더 많은 고객을 유도하는 것이 목적이므로 급격한 변신은 피하는 것이 특징이다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 e-Biz World Conference
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• pp.521-529
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• 2001

Market Transparency : ● 가격의 투명 - 시장 통합화 / 지역과 고객 수 / 다양한 가격 ● 재고의 투명 - 필요시 즉시 확인, 즉시 구매 가능 ● 공급자 투명 - 기존 공급선외 타 생산자 여부 확인 ● 제품의 투명 - 기존제품 대체가능, 제품선택 다양 ● 시장정보 공유로 투명한 거래 형성 Buyers와 Sellers간 다양한 정보공유 과잉재고, 배송과정, 결재상태 등 파악용이 ● 업체간 과도한 가격인하 경쟁 지양 사전 공개된 가격과 품질, 서비스 영향임 독자 기술제품은 다수의 Buyers가 경쟁 ● 산업별 시장집중화 현상 발생 정확하고 간소한 주문 Processing영향. 업무비용 절약, 현 고객관리 기획 확대(중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.52-54
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• 2002

추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1999년도 학술대회지 vol.2
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• pp.447-454
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• 1999

이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원하는 원투원에이젼트의 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반 개별화 에이젼트 구조와 개별 고객의 고객 지향적인 서비스를 위해 규칙기반의 매칭기술을 사용하며 적응적인 프로파일을 위해 피드백 프로파일 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있으며 규칙문장은 다양한 서비스를 표현하고 평가할 수 있게 설계 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1651-1654
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• 2015

비 프렌차이즈의 소상공인 뷰티샵 에서는 고객관리와 마케팅이 중요한 이슈지만 고객관리 프로그램을 사용하기에 어려움을 호소하며, 고객관리를 고객카드로 수기로 작성하면서 일일이 관리하고 있는 실정이다. 이를 개선해 기존에 존재하는 CRM 프로그램을 구매, 설치하여 사용하기엔 고가의 설치비와, PC가 종료된 동안에는 활용하지 못하는 현 시대의 상황을 개선하기 위하여, 최대한 쉽게 이용이 가능하며, PC의 종료와 상관이 없도록 웹과 모바일에서 동시에 작업이 가능한 웹앱 형태의 CRM을 만들어 제공한다. 또한, 권한별 데이터를 분류해 뷰티샵 매니저들은 고객의 구매내역과 상세 정보사항을, 고객들은 이와 연동한 자신의 모바일 어플리케이션에서 자신에게 맞는 정보만 볼 수 있도록 구현 하였고, 마케팅적인 내용으로 고객의 성향을 아이템 구매와 밀접도를 계산하여, 아이템 기반 성향 추천 알고리즘을 사용해 고객이 가장 마음에 들어할 만한 아이템을 우선적으로 정렬하여 보여주게 하였다. 상세한 개발 내용은 본문에서 기술한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.85-92
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• 2018

최근 커피 전문점의 한계를 극복하기 위하여 카페와 디저트의 결합 형태인 디저트카페가 활성화 되었으며,이 또한 치열한 경쟁상황에 놓여 있는 관계로 경쟁에서 보다 유리한 위치를 확보하기 위한 고객맞춤형 마케팅전략이 필요함으로 본 연구를 수행한다. 최근, 연구방향이 디저트카페의 서비스품질, 브랜드이미지, 물리적환경 및 선택속성에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 고객의 감성 지능과 연계한 연구는 없었던 관계로 본 연구에서는 고객의 감성지능과 연관된 효과를 검증하고자 한다, 또한, 스마트폰의 보급으로 모바일쿠폰이 매우 활성화 되어 있음으로 디저트카페의 환경과 모바일쿠폰의 특성이 어떠한 영향관계를 보이고 있는지 살펴보고자 한다. 디저트카페의 물리적환경(심미성,공간효율성,청결성,쾌적성,편의성),선택속성(서비스,맛과향,가격,다양성,독창성),모바일쿠폰(획득용이성,사용편의성,유희성,경제성)이 고객만족에 미치는 영향력을 살펴본다. 또한 고객의 감성지능이 조절효과로서 각각의 요인들에 대하여 고객만족도에 어떠한 관계를 가지게 되는지 살펴보며, 본 연구를 통하여 기존의 마케팅전략에서 고객의 감성지능 맞춤형 마케팅전략을 구사함으로써 보다 효율적이고 목표를 명확화 함으로써 마케팅 비용과 노력을 줄이는데 기여할 수 있을 것이라고 판단된다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.99-113
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• 2023

고객 기반의 산업에서 고객 Retention은 기업의 경쟁력이라 할 수 있으며, 고객 Retention을 높이는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 것이라 할 수 있다. 따라서, 미래 휴면 고객을 잘 예측하여 관리하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는데 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 신규 고객을 유치하는데 필요한 비용이 기존 고객을 Lock-in 시키는데 드는 비용 보다 많은 것으로 알려져 있기 때문이다. 특히, 수 많은 카드사가 존재하는 국내 카드 산업의 휴면 카드를 관리하고자 정부에서 휴면 카드 자동 해지 제도를 도입하고 있으며, 카드 산업에서 휴면 고객을 관리하는 것이 무엇보다 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하기 위해 Recurrent Neural Network (RNN)방법론을 사용하였으며, RNN방법론 중에서 긴 시간을 효율적으로 학습할 수 있는 Long-Short Term Memory (LSTM)을 활용하였다. 또한, 통합기술수용이론 (UTAUT)을 입각하여 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하는데 필요한 변수를 재정의하였다. 그 결과 안정된 모형의 정확도와 F-1 score를 얻을 수 있었으며, Hit-Ratio를 통하여 모형의 안정된 결과를 입증하였다. 기존 연구에서 지적된 통합기술수용이론 (UTAUT)에서 발생 될 수 있는 인구통계학적 정보의 조절 효과도 발생 되지 않은 것을 보였으며, 이로 인해 통합기술수용이론(UTAUT)를 이용한 변수 선정 모형에서 LSTM을 이용한 휴면 고객 예측 모형은 편향되지 않고 안정된 결과를 가져다 줄 수 있다는 것을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.1-14
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• 2006

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.