• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.42-44
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• 2000

다중 데이터베이스 미들웨어 시스템은 기존에 이미 개발되어 사용되고 있는 여러 상이한 데이터베이스 시스템을 상향식 기법으로 통합하여 기존 데이터베이스 시스템에 아무런 수정을 가하지 않고도 사용자에게 단일한 인터페이스로 동시에 여러 데어터베이스에 접근할 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 데이터 통합 미들웨어 시스템은 ERP/CRM/DW/전잔상거래 등 여러종류의 데이터 저장소를 통합 접근해야 하는 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 한국통신에서 개발된 다중 데이터베이스 시스템인 MDATA를 종합망관리시스템 구축에 이용한 사례를 통하여 데이터 통합 미들웨어 시스템의 적용사례 및 그 유용성을 제시한다.

• The Journal of Information Systems
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• v.15 no.3
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• pp.87-106
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• 2006

The customer-focused enterprise is interested in integrating every record of an interaction with a customer. This study is to investigate the structural relationship of data integration customer analysis capability, marketing & sales capability, customer service capability, and CRM performance. 205 survey data were collected from the company which implemented the CRM package. SEM analysis shows that data integration has influence on the CRM performance through the improvement of customer analysis capability, marketing 8t sales capability, and customer service capability. The revised model for further goodness-fitting model shows that data integration has influence on the improvement of customer analysis capability, marketing & sales capability, and customer service capability. but customer analysis capability has indirect influence on CRM performance through the improvement of marketing & sales capability, customer service capability.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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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.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.135-140
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• 2007

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.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.213-234
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• 2001

1. Brokat Server Technologies (Channel 통합 Messging Server) 복잡한 메시지 교환을 유연하게 제어함으로써 Front-End/Back-End각각에 존재하는 다양한 채널을 RealTime으로, 유연하게 통합관리하여 채널간의 Messaging을 Smart하게 컨트롤 2. Brokat Advisor (Rulebase Management System) 복잡한 비즈니스 룰의 적용과 Non-Programming/다이나믹한 관리를 동시에 가능하게 하는 Large E Business Engine (중략)

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.85-105
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• 2001

o 대량의 데이터베이스로부터 탐색과 분석을 통하여 의미 있는 패턴이나 규칙을 찾아내는 과정 o 분류, 추정, 예측, 유사통합, 군집화, 기술 o 가설검정, 지식발견 (중략)

• Korean Business Review
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• v.15
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• pp.79-97
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• 2002

In this study, an analytical CRM for customer segmentation is exercised by integrating and analyzing the customer profile data and the access data to a particular web site. We believe that effective customer segmentation will be possible with a basis of the understanding of customer characteristics as well as behavior on the web. One of the critical tasks in the web data-mining is concerned with both 'how to collect the data from the web in an efficient manner?' and 'how to integrate the data(mostly in a variety of types) effectively for the analysis?' This study proposes a panel approach as an efficient data collection method in the web. For the customer data analysis, OLAF and a tree-structured algorithm are applied in this study. The results of the analysis with both techniques are compared, confirming the previous work which the two techniques are inter-complementary.

• Archives of design research
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• v.15 no.4
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• pp.159-168
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• 2002

The world has rushed into knowledge information society. Information technology is one of the causes to show up knowledge management and one of the motives to accelerate knowledge management. And, these days information technology and internet have made staffing progress. Therefore, the objective of this study is to take out latent knowledge of customers through web data mining in a vast amount of data on the internet in rapidly developing digital environments, to develop the knowledge-based design paradigm applied to knowledge management framework, and finally to develop design which satisfies customers' needs. To reach the objective, knowledge management process and varied previous studies related to web data mining are reviewed on a theoretical basis, and then a new knowledge-based design paradigm (in this study, eCRM in a true sense which combines web data mining with knowledge management process is called knowledge-based design paradigm) combining knowledge management process with web data mining is suggested.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.253-257
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• 2005

최근의 전자상거래는 유선인터넷 환경의 e-커머스와 모바일 커머스를 새로운 차원으로 확장한 u-커머스(ubiquitous)시대로 발전하고 있다. 따라서 온라인과 오프라인 매장의 상거래 데이터 연동과 유선과 무선인터넷 환경의 채널을 통합함으로써, 언제 어디서든지 고객의 모든 데이터를 수집하고 다양한 매체를 통해 고객관리를 할 수 있는 전자상거래 솔루션이 요구되어진다. 본 연구는 온 ${\cdot}$ 오프라인 매장에서 수집된 각종 데이터를 바탕으로 데이터마이닝을 통한 고객의 성향을 분석하여 고객의 요구사항을 미리 파악하고, 이를 마케팅에 적용하여 고객의 유지율을 상승시키고 해당 회사에 대한 충성심을 유도하여 이익을 증대 시킬 수 있는 시스템을 연구하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.1
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• pp.1-16
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• 2009

Recently, most companies are speeding up the movement of modeling and strategically applying IDI (Integration Database Information). This is due to the fact that CRM (Customer Relationship Management) representing communication and relation maintenance with customers, has been raised one of the most important issues for companies. From this point of view, this study is to develop the scoring campaign system connect-ing customer scoring model to marketing layer through data mining techniques which are the core factor for CRM. This developed system makes users easily choose the target customers as well as easily obtain customer scoring results under GUI circumstances which helps users easily apply as a result.