• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.701-703
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• 2003

오늘날의 고객들은 실시간으로 자기가 필요로 하는 유용한 정보를 신속하고 정확하게 시각화하여 보기를 원한다. 그리고, 고객들은 자기가 원하는 시간대에 필요한 프로그램이나 기능이 있기를 원한다. gCRM은 이러한 고객들의 충족을 만족시키고자 많은 노력을 하고 있다. 그러나, 오늘날의 gCRM은 이러한 충족을 만족시키지 못하고 있다. 따라서. 본 논문에서는 오늘날의 gCRM 구조에 시간의 개념과 공간 데이터마이닝 기법을 적용하여 새로운 gCRM 구조를 제시하였다. 그리고, 공간 데이터마이닝 기법을 gCRM에 적용하여 공간 데이터를 좀더 효율적으로 사용하여 적절한 gCRM의 기능에 부합하고자 하였으며, 시간의 개넘을 적용시킴으로써 시간대에 따른 효과적인 고객 관리가 가능하게 되었다.

• 통상정보연구
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• 제3권1호
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• pp.157-176
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• 2001

국내외 마케팅에 있어서 경쟁의 심화로 말미암아 새로운 고객의 획득에 따른 비용-효과보다 기존고객과의 관계유지를 위하여 고객의 평생가치를 높이도록 노력하는 것이 오히려 효과적인 경우가 많아졌다. 이러한 관계마케팅의 개념은 최근 마케팅을 포함한 기업경영 전반에 적용되는 고객관계관리(CRM)로 확장되고 있다. 또한 인터넷 기반의 e CRM이 고객행동의 분석도구를 거의 정확하고도 실시간으로 파악할 수 있게 함으로써 통합적 CRM의 아키텍쳐와 솔루션이 개발, 적용되고 있다. 통합 CRM에서의 고객은 B2B이든 B2C이든 간에 개별(개인) 고객을 가리키며, 개별 고객의 니즈와 요구를 적절하게 충족시킬 수 있도록 개인화 시스템을 구축하여 관리하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 CRM의 기본 틀과 시스템을 비롯하여 개인화 설계를 어떻게 할 것인가에 관한 사례 및 실증분석에 앞서 그 배경 지식을 정리하고자 이론적 탐구를 하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1819-1824
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• 2006

고객과의 지속적 관계를 통하여 기업 이익을 극대화시키는 CRM (Custom Relationship Management) 시스템은 국내에서는 고객 정보를 분석하여 마케팅 전략을 수립하는 분석 CRM 중심으로 구축되었다. 하지만 인터넷 및 모바일 기술의 발전으로 고객과의 접점이 다양한 채널을 통해서 이루어지고 있으나, 채널별 고객 정보가 체계적으로 관리되지 못하며, 고객에 즉시 대응할 수 있는 체계가 미흡하여 고객이 원하는 시점에 고객을 만족시켜 주지 못하고 있는 실정이다. 따라서 오프라인 중심의 분석 CRM 보다는 운영 CRM이나 협업 CRM 측면을 고려한 실시간(real-time) CRM을 목표로 하며, 다양한 기관과 다양한 채널로 구성된 고객 접점을 체계화하여 고객이 원하는 시점에 고객을 만족시킬 수 있는 CRM 모델을 도출하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 모델을 근거로 새로운 관점의 정보기술 아키텍처를 제안한다. 이 아키텍처는 이질적인 유무선 환경을 위하여 XML 기반의 데이터인터페이스를 제시하고, 비즈니스 규칙(rule) 시스템과 데이터마이닝(data mining) 시스템을 포함하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.706-707
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• 2013

최근 스마트 폰 출현에 따른 모바일 환경의 발달과 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보가 기하급수적으로 증가하여 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 가장 효율적인 방법은 블로그나 SNS 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 것이다. 따라서 기업이 효율적인 고객관계관리(CRM:Customer Relationship Management)를 실행하기 위해서 빅 데이터는 매우 필요한 자원이다. 그러나 고객에 대한 서비스와 관리가 매우 중요한 호텔기업에 있어 현재 우리나라에서는 빅 데이터를 이용한 CRM 은 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 빅 데이터를 이용한 CRM에 대한 고찰을 하고 빅 데이터를 이용한 호텔 CRM을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• 분석과학
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• 제17권2호
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• pp.153-162
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• 2004

생활 폐기물 소각장에서 채취한 비산재를 이용하여 다이옥신 정도 관리용 인증표준물질(CRM)을 제조하였고 이를 이용하여 실시된 실험실 간 비교 평가가 실시되었다. 채취된 비산재는 여러 번의 균질화 과정을 거쳤으며 균질성 시험은 ISO Guide 35에 따른 일원분산분석을 통해 이루어졌고 제조된 CRM에 대한 불확도 평가를 수행하였다. 각 기관의 비산재 농도값과 CRM 농도값을 비교 해 본 결과 polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDDs)는 대부분의 기관이 CRM에 비해 낮은 값을 보였으며 polychlorinated dibenzofurans (PCDFs)는 대부분의 기관에서 높은 값을 보였다. 추출액의 경우 이성체 별로 정도의 차이는 있지만 대부분의 기관에서 평균에 가까운 값을 나타냈다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.313-320
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• 2004

시장 환경의 전반적인 변화로 인하여 시장 규제가 완화되고 그로 인한 경쟁사가 늘어나고 있고, 공급자 중심의 시장에서 구매자 중심의 시장으로 변화되어 가고 있다. 이에 기업들은 고객과의 관계를 강화하기 위해 CRM을 중요한 해법으로 생각하여 다양한 방법으로 고객만족을 높이는데 주력하고 있다. 또한 정보기술의 발달로 인해 웹 상에서의 eCRM이 출현되었고 웹 상에서 고객의 데이터를 분석하여 적시에 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해주는 Recommendation system 을 개발하여 좀더 향상된 eCRM 으로 원투원 마켓팅을 통해 판매 강화 및 고객만족도 제고를 실현할 수 있도록 발전되어왔다. 이중 eCRM의 Recommendation Engine은 고객의 니즈를 발견해내어 그에 맞는 다양한 상품들을 추천하는 시스템으로 Rule 기반의 컨텐츠 매칭 기법과 Collaborative Filtering 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법들은 미리 정해진 Rule에 의해 사전적인 대응을 하지 못한다는 문제점과 비정형적인 정보 및 환경정보에 복합적인 판단이 고객중심의 현재 상황에 따라 이루어지지 못한다는 문제점을 가지고 있다 이에 본고에서는 이 문제에 대한 해결안으로써 Ontology를 이용한 실시간 추천시스템을 모델로 제시하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.69-75
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• 2013

기업에 있어 고객은 수입의 원천으로 기업의 발전을 위해서는 효과적인 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)가 매우 중요하다. 이를 위해서는 고객의 요구를 파악하고 실제 고객이 필요로 하는 제품이나 서비스를 제공해야 한다. 그러나 점점 고객의 요구가 다양해지고 복합적인 형태를 갖게 되어 이를 파악하는 것이 어려워지고 있다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하고 있는 가운데 효율적인 CRM을 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 또한 빅 데이터 서비스를 이용하는데 있어 보안에 대한 문제점을 논의하고 대책을 강구한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.293-298
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• 2000

기업이 경쟁력을 위해 예전부터 노력했던 기본적인 세가지는 제품 선도력(ProductLeadership), 뛰어난 생산성(Operational Excellence), 고객 친화력(Customer Intimacy) 였다. 하지만 그 동안의 경영 혁신 활동 및 솔루션들은 상대적으로 뛰어난 업무 생산성(Operational Excellnce)에 집중되어 왔다. 그리하여 지속적인 생산성 향상 노력의 효과가 과거에 비해 점차 작아지고 생산성 향상에 요구되는 노력이 과거보다 더 커지기 시작한 것이다. 이에 비해 고객의 친화력을 향상시키기 위한 기업의 투자는 상대적으로 적었다. 개념적인 논의나 비정기적인 단발 투자에 그치는 경우가 많았고 체계적인 투자는 없었다. 여기에 CRM시스템의 구축에 대한 투자가 필요한 것이다. 현재 선진기업들은 "고객과의 관계를 통합적으로 관리"하는 CRM 시스템을 구축하는데 주력하여 물건 및 서비스를 판매하거나 고객의 요구를 수용하는 차원을 넘어서 개별 고객의 문제를 실시간 내지 사전적으로 해결하는 단계로 발전해 나가고 있는 실정이며 인터넷의 도입으로 고객과의 커뮤니케이션, 문제해결 빈도 및 속도가 획기적으로 개선되고 있다. 우리나라도 주요 기업들이 CRM에 많은 관심을 보이면서 관련시장이 급속히 신장하고 있는 이 시점에서 CRM 시스템에 관한 간략한 소개와 시스템의 구축시 고려해야할 문제점과 개선방향에 관하여 제시하고자 한다. 제시하고자 한다.