• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.28 no.4
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• pp.39-57
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• 2012

This study aims to find out the relationship of customer behavioral intention and marketing variables such as service quality and customer satisfaction which are regarded as its determinants. And then this study has suggested what service factors shall be emphasized to induce the latent customers. And it has grouped strategic Schemes on which service variables shall be focused to enhance the existing customer behavioral intentions. This study has found, to the existing customers, only physical environments among 3 dimension components of Service quality significantly affects to the Behavioral intentions. Priorly, marketing efforts, namely, expansion of convenient facilities such as special berth construction is necessary. To the latent customer, service delivery is the most powerful factor to the behavioral intentions. Consequently, frequency of cruise calling, Facilities of shopping and eating, issues and their development of cruise goods and publicity and promotions are needed.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.421-444
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• 2001

최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지·관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5% 신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것 만큼 기존 고객을 유지·관리하는 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 인구에서는 데이터마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0 방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간 (97넌 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.154-159
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• 2006

본 논문은 웹 서버에 의해 자동으로 수집되는 로그 파일로부터 고객 가치 판단 기준을 고객의 행동 기반에 두고 군집화 기법을 이용하여 고객을 세분화하고 세분화 결과에 의사결정나무를 적용함으로써 고객을 분류하는 통합 모형을 제안하였다. 또한, 분류된 고객들의 주 서비스 활용 패턴을 분석하기 위하여 연관규칙기법을 적용하여 고객의 과학기술정보 활용의 연관성을 분석함으로써, 과학정보포털 서비스를 제공하는 사이트 이용자의 분류군에 해당하는 정보와 인터페이스를 제공하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 고객 관리 측면에서 본 논문은 정보 서비스를 제공하는 웹 사이트의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 고객 위주의 사이트 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 활용 방안을 제시하였다. 또한, 고객의 지속적인 관리라 각 고객 분류군별에 안는 서비스를 제공하고 고객의 관리에도 기여할 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.11 no.6
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• pp.100-110
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• 2010

The main roots of CM service contracts include existing customer repurchases and those made by new customers by existing ones. The study on customers and loyalty can be factors to strengthen CM's competitiveness. However, there have been little attempt to study customer satisfaction and customer loyalty. Construction Management (CM), the advanced construction management method, was introduced 15 years ago in the mid 1990's in the domestic market. The aim of this research is to build a model that can predict customer loyalty based on how much customers are satisfied with CM service. To measure customer satisfaction and loyalty, this research surveyed 135 decision-makers who have experienced CM services. Customer satisfaction was tested and analyzed according to different phases: planning, designing, procurement, construction, and post construction. Referral intention was tested based on NPS theory. Customer types were divided into detractors, passively satisfied and promoters according to the tested measurement and multinomial logistic regression between the satisfaction by construction phases and customer types. This research resulted to a model that can predict customer types: detractors, passively satisfied and promoters, which were determined according to satisfaction level. The initial planning phase also revealed which factor is most influential for a customer to become promoter. These results can be used to acquire customer loyalty by managing the satisfaction of customers through a project under an Internet-based environment. Such can provide the needed information in quickly exploring positive and negative word-of-mouth feedbacks.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.1
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• pp.237-254
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• 2004

A customer satisfaction at business activity has influence on affirmative customer reaction. The customer reaction encouragement system(CRES) is to expand the present customer response concept in this paper. The CRES application can make real-time connection between customers and sellers at EC(B2C) environment, and on the basis of this application, it can derive the positive customer reaction encouragement. In this paper, the comparison results between new EC system applied for the CRES and present EC system are proposed.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.18 no.4
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• pp.19-42
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• 2012

Consumer consumption patterns are shifting rapidly as buyers migrate from offline markets to e-commerce routes, such as shopping channels on TV and internet shopping malls. In the offline markets consumers go shopping, see the shopping items, and choose from them. Recently consumers tend towards buying at shopping sites free from time and place. However, as e-commerce markets continue to expand, customers are complaining that it is becoming a bigger hassle to shop online. In the online shopping, shoppers have very limited information on the products. The delivered products can be different from what they have wanted. This case results to purchase cancellation. Because these things happen frequently, they are likely to refer to the consumer reviews and companies should be concerned about consumer's voice. E-commerce is a very important marketing tool for suppliers. It can recommend products to customers and connect them directly with suppliers with just a click of a button. The recommender system is being studied in various ways. Some of the more prominent ones include recommendation based on best-seller and demographics, contents filtering, and collaborative filtering. However, these systems all share two weaknesses : they cannot recommend products to consumers on a personal level, and they cannot recommend products to new consumers with no buying history. To fix these problems, we can use the information which has been collected from the questionnaires about their demographics and preference ratings. But, consumers feel these questionnaires are a burden and are unlikely to provide correct information. This study investigates combining collaborative filtering with the centrality of social network analysis. This centrality measure provides the information to infer the preference of new consumers from the shopping history of existing and previous ones. While the past researches had focused on the existing consumers with similar shopping patterns, this study tried to improve the accuracy of recommendation with all shopping information, which included not only similar shopping patterns but also dissimilar ones. Data used in this study, Movie Lens' data, was made by Group Lens research Project Team at University of Minnesota to recommend movies with a collaborative filtering technique. This data was built from the questionnaires of 943 respondents which gave the information on the preference ratings on 1,684 movies. Total data of 100,000 was organized by time, with initial data of 50,000 being existing customers and the latter 50,000 being new customers. The proposed recommender system consists of three systems : [+] group recommender system, [-] group recommender system, and integrated recommender system. [+] group recommender system looks at customers with similar buying patterns as 'neighbors', whereas [-] group recommender system looks at customers with opposite buying patterns as 'contraries'. Integrated recommender system uses both of the aforementioned recommender systems to recommend movies that both recommender systems pick. The study of three systems allows us to find the most suitable recommender system that will optimize accuracy and customer satisfaction. Our analysis showed that integrated recommender system is the best solution among the three systems studied, followed by [-] group recommended system and [+] group recommender system. This result conforms to the intuition that the accuracy of recommendation can be improved using all the relevant information. We provided contour maps and graphs to easily compare the accuracy of each recommender system. Although we saw improvement on accuracy with the integrated recommender system, we must remember that this research is based on static data with no live customers. In other words, consumers did not see the movies actually recommended from the system. Also, this recommendation system may not work well with products other than movies. Thus, it is important to note that recommendation systems need particular calibration for specific product/customer types.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.298-301
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• 2000

1980년대 이후 이동통신은 급격한 발전을 거듭하여 왔다. 이제 음성과 문자 서비스뿐만 아니라 영상 서비스까지도 가능한 IMT-2000 시대를 맞이할 것으로 전망된다. IMT-2000은 기존의 모든 통신서비스를 수용하면서 멀티미디어 서비스로 영역이 점점 더 확장되어 가는 제 3 세대 종합이동통신 시스템을 의미한다. IMT-2000은 기존의 이동통신에서 제공할 수 없었던 서비스가 추가되어가는 단계적인 서비스의 고도화가 예상된다. 이와 같이 IMT-2000 서비스의 요구사항이 단계적으로 발전되어감에 따라 사용자 관점에서 고품질의 서비스를 제공하고 나아가 세계시장에서의 경쟁우위를 달성할 수 있는 고객만족을 전략적으로 추구해야 할 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해서 서비스의 단계적인 고도화에 따라 각 서비스의 고객만족 평가체계를 구축하고 전체적으로는 우수한 고객가치를 전달 할 수 있는 지속적인 평가와 개선이 요구된다. 본 연구에서는 IMT-2000 서비스의 고객만족 평가속성 체계를 1차적으로 정리하였다. IMT-2000 서비스 시장이 앞으로 어떻게 전개될 지 모르는 불확실한 상황이지만 기존의 고객만족 패러다임과 실무 및 학계에서의 이동통신 관련 고객만족 문헌, IMT-2000 서비스관련 문헌 등을 토대로 고객만족 평가속성들을 체계적으로 도출하고자 하였다. 이후 이론적 타당성과 실증분석을 통해 더욱 체계적인 고객만족속성체계를 제안하고자 한다

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2002.10a
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• pp.177-196
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• 2002

오늘날의 기업은 고객중심의 시장환경에 놓여있다. 즉, 고객의 요구가 다양해지고 기대수준도 매우 빠르게 증가하고 있다. 이에 기업들은 고객 개개인의 특성과 성향을 파악하여 효과적으로 대응해야 한다. 그리하여 많은 기업들이 고객접점센터(customer interaction center)를 구축하여 대고객 서비스에 임하는 추세이다. 이러한 CIC 구축의 필요성은 기존 문헌에서도 많이 제기되고 있다. 그러나 실제 CIC의 구축 및 활용 효과는 업체에 따라 크게 다르게 나타나고 있다. 주요 관건은 어떻게 CIC를 구축할 것인가 이다. 이에 관한 내용은 기존 문헌에서도 별로 다루어지지 않았던 주제이다. 이에 본 연구에서는 CIC의 성공적 구축 요소를 추출하여 이를 실증적으로 검증하고자 한다. 이를 위해 국내 주요 기업을 대상으로 고객접점센터의 구축 현황 및 활용 효과를 설문지를 통하여 조사하였다. 그 결과, CIC 성공적 구축을 위해서는 채널의 다양성, 채널의 통합성, 그리고 고객정보의 통합성을 고려해야 하고, 그 중에서도 고객정보의 통합성이 더욱 중요한 요소로 꼽히고 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.119-129
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• 2005

현재의 이동통신시장은 시장의 포화상태로 인해 신규 고객의 확보보다는 기존 고객의 유지에 마케팅 활동을 강화하고 있다. 본 연구에서는 이탈고객관리(churn management)를 위한 방안으로 데이터마이닝 기법에 기반하여 고객을 등급별로 세분화하였다. 이동통신 고객데이터를 활용하여 로짓모형, 인공신경망, SVM 등을 이탈고객 예측모형을 개발하였고, 각 모형별 성과를 통계적으로 비교하였다. 이탈고객 예측모형을 통해 고객의 이탈가능성을 등급화하여 등급별 이탈확률과 점유율, 적중률을 산출하였다. 제안된 고객등급화 방법을 통해 이동통신사들은 고객의 이탈확률에 따른 차별화된 마케팅 전락을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Venture Innovation
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• v.1 no.1
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• pp.29-47
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• 2018

As the radical advances of digitalization, our daily life have been fundamentally changed. As a result, the customer journey also changed as compared with previous periods. This study analyzed customer journy of digital age. First, historical trends and issues of customer journey research were analyzed. Second, Comparative analysis of customer journey of digital and previous age were conducted. No more funnel model of customer journey which assumed hierarchical and linear paths was valid. Customer journey of digital age will be non-linear and circular paths.