This paper presents research result of digital marketing model for improving enterprise marketing campaign performance. Recently, the enterprises which had completed projects such as ERP, CRM, and SCM for business value chain process transformation are working to improve enterprise marketing process. It is the trend for enterprises to use digital marketing tactics to overcome the limit of existing traditional marketing tactics. Especially, enterprises try to adopt digital marketing for marketing campaign performance. In this paper, digital marketing research model and hypothesis were established and statistically analyzed by marketing expert survey research. The research finding is that Web Analytics, Social Analytics, Personalized CRM, Campaign execution automation, Real-Time campaign management can be core influencers for marketing campaign performance improvement.
Cloud services are used for improving business. Moreover, customer relationship management(CRM) approaches use social networking as tools to enhance services to customers. However, most cloud systems do not support the semantic structures, and because of this, vital information from social network sites is still hard to process and use for business strategy. This paper proposes a collaboration framework based on social semantic web for cloud system. The proposed framework consists of components to support social semantic web to provide an efficient collaboration system for cloud consumers and service providers. The knowledge acquisition module extracts rules from data gathered by social agents and these rules are used for collaboration and business strategy. This paper showed the implementations of processing of social network site data in the proposed semantic model and pattern extraction which was used for the virtual grouping of cloud service providers for efficient collaboration.
Social network analysis(SNA) has been recently applied to business areas such as social network services (such as Facebook and Twitter). In addition, the mobile telecommunication field attempts to analyze CDR(call detail record) data and apply customer relationship management and customer churn management through the use of social network analysis. The paper analyzes links between ego and alter based on ego-network and discovers four kinds of customer roles and then provides insights as a tool for customer relationship management or customer management.
In recent decades, China's economy has grown rapidly and two-dimensional bar code-based payments services have been activated. This is a model that will be introduced by developing countries that lack mobile payment infrastructure, and countries that are looking to leap into cashless societies are also drawing attention. Along with this, the existing CRM market is expanding around the mobile device called m-CRM, and research is active on the importance of collective use for online advertising and two-dimensional bar code-based payments services. Therefore, through this study, we have explored the concepts and status of online advertising and customer relationship management which using the two-dimensional bar code-based system, and designed and implemented the method and mobile application system to effectively disseminate transactional advertising information at the point of sale or at the point of share. We also presented an application approach to look at the direction of two-dimensional bar code-based ads contents sharing system and its development.
In this study, we investigate how churn customers (who play a central connector or broker role) affect other customers' churn in their call networks with ego-network analysis using call data of a mobile telecom company in Korea. As a result of investigating Reciprocal Network, we found a relationship of attrition among churn customers. Churn provokers who influence other customers' attrition exist in customer churn networks. The characteristics of churn provokers is that they play a central connector and broker role in their groups. The proportion of churn provokers increases and the churn provoker's influence increases because the network is a reciprocal one.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.289-291
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2011
스마트폰의 보급 확산과 웹2.0의 확대로 개인들의 정보 생산과 소비활동이 쉽게 이뤄지면서 참여, 공개, 대화, 커뮤니티 연결의 특성을 기반으로 한 소셜미디어의 등장과 활용빈도가 크게 증가되고 있다. 이러한 정보 통신 기술의 발전으로 '물리적인 지점망 = 영업력'이라는 등식이 더 이상 유효하지 않는 시대가 도래됨에 따라 고객을 '기다리는 영업'에서 '찾아가는 영업'으로 영업방식에 대한 새로운 접근법이 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 기존 단방향성의 독점적인 '전달'에서 벗어나 양방향적인 정보흐름이 가능한 '소통'을 지원하는 온라인 관계 마케팅의 필요성을 살펴보고, CRM시스템과 연계하여 고객과 영업점 직원 창구단말기간 1:1 소통할 수 있는 새로운 마케팅 채널로서 SNS을 활용한 스마트 채널의 구축방안을 제시하고자 한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.21-30
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2014
Lately, new influentials have secured a large number of volunteers on social networks due to vitalization of various social media. There has been considerable research on these influential people in social networks but the research has limitations on location information of Location Based Social Network Service(LBSNS). Therefore, the purpose of this study is to propose a spatial detection methodology and application plan for influentials who make comments about diverse social and cultural issues in LBSNS using spatial statistical analysis methods. Twitter was used to collect analysis object data and 168,040 Twitter messages were collected in Seoul over a month-long period. In addition, 'politics,' 'economy,' and 'IT' were set as categories and hot issue keywords as given categories. Therefore, it was possible to come up with an exposure index for searching influentials in respect to hot issue keywords, and exposure index by administrative units of Seoul was calculated through a spatial joint operation. Moreover, an influential index that considers the spatial dependence of the exposure index was drawn to extract information on the influential areas at the top 5% of the influential index and analyze the spatial distribution characteristics and spatial correlation. The experimental results demonstrated that spatial correlation coefficient was relatively high at more than 0.3 in same categories, and correlation coefficient between politics category and economy category was also more than 0.3. On the other hand, correlation coefficient between politics category and IT category was very low at 0.18, and between economy category and IT category was also very weak at 0.15. This study has a significance for materialization of influentials from spatial information perspective, and can be usefully utilized in the field of gCRM in the future.
Competition between corporations is getting more intense, so they need customer feedback in order to fulfill an effective management. Recently, SNS (Social Network Service) such as Twitter and Facebook has grown dramatically because of smart phones. Social media like Twitter and Facebook let customers to express their needs, and using big data such as data on SNS is a very effective method for getting customer's feedback. Collecting and analyzing social big data are operated by Buzz monitoring system. This research suggests how to utilize big data for getting customer's feedback on hotel CRM(Customer Relationship Management), which considers customer itself as asset of business. This paper demonstrates the research of buzz monitoring system that analyzes big data, and presents results of hotel customer reputation using buzz monitoring system. It would analyze the result from the hotel customer reputation, and research the implication in this paper.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1460-1465
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2016
Lots of costs threaten the sustainability of the national health-guarantee system. Despite research by the national center for disease control and prevention on health care dynamics with its auditing systems, there are still restrictions of time limitation, sample limitation, and, target diseases limitation. Against this backdrop, using huge volume of total data, many technologies could be fully adopted to the preliminary forecasting and its target-disease expanding of health. With structured data from the national health insurance and unstructured data from the social network service, we attempted to design a model to predict disease. The model can enhance national health and maximize social benefit by providing a health warning service. Also, the model can reduce the advent increase of national health cost and predict timely disease occurrence based on Big Data analysis. We researched related medical prediction cases and performed an experiment with a pilot project so as to verify the proposed model.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.209-212
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2011
디지털 혁명이라는 모바일 시대로의 진입과 더불어 디지털마케팅의 다양한 형태로의 발전은 매우 빠른 속도로 진행 되고 있다. 기존의 TV, 신문, 잡지 등의 전통적인 마케팅 방식에서 소셜 마케팅, 서치엔진 마케팅, PPC 관리, 인터넷 브랜딩, 웹 프로모션 등의 다양한 형태가 모바일 기반 기술로 연구발전 되고 있다. 각각의 디지털마케팅 방식은 기업의 기간 정보 시스템과는 별도의 운영이 필요한 경우가 많다. 이로 인해 새로운 디지털마케팅 시스템과 여기에서 산출되는 결과 데이터 등은 기존 기업의 기간 정보시스템인 ERP, CRM, BI 등의 레거시 시스템과의 효율적인 연계의 어려움이 있다. 따라서 기업은 디지털 혁명의 모바일 시대의 디지털마케팅을 적용하기 위해 각각의 디지털마케팅 형태에 따라 별도의 시스템 및 조직운영을 고려가 필요하다. 이로 인해 기업은 각각의 시스템의 운영 및 이 기종 시스템간의 연결 구현을 위해 시스템 운영, 관리 조직 및 시스템 인터페이스에 대한 중복 투자가 불가피한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 디지털마케팅에 사용되는 시스템과 기업의 기간 정보시스템과의 효율적 연계를 위한 융합형 디지털 마켓팅 플랫폼의 연계 방안을 연구하고 제안한다. 융합형 디지털 마켓팅 플랫폼은 이종시스템간의 인터페이스뿐만 아니라 운영에 필요한 새로운 관리 조직 형태의 제안 또한 포함 된다. 다양한 디지털마케팅의 발전에 따른 기존 기업의 기간 정보 시스템과의 연계 인터페이스를 위한 새로운 플랫폼이 필요하며, 이를 통해 디지털마케팅을 기존의 레거시 시스템과의 효율적인 연계 방법으로 구현하여 기업의 새로운 디지털 마케팅 환경으로의 패러다임 변화에 대처할 수 있는 방법을 확인 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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