• Title/Summary/Keyword: 이용고객

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Customer Relationship Management System using Decision Tree (Decision Tree를 이용한 고객 취향 관리 시스템)

  • Choi, Jong-Hoon;Lee, Eun;Kong, Eun-Bae
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.60-62
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    • 2000
  • 인터넷의 활성화로 많은 사람들이 인터넷을 이용하고 이에 따라 인터넷을 이용한 서비스도 홍수를 이루고 있다. 이에 따라 인터넷을 상업적 목적으로 사용하는 서비스도 증가하고 있다. 그러나 많은 인터넷 서비스들이 고객들에게 획일적이고 일률적인 서비스만을 제공한다. 각각의 고객에게 취향과 관심분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요로 한다. 각 고객에게 1대 1로 차별화 된 service를 제공하기 위해서 먼저 각 고객을 구별하고 그 고객의 취향과 관심분야의 파악을 위해서 인터넷에서의 행동을 관찰한다. 또한 고객의 관리를 위해 고객을 필요에 따라 그룹화하고, 고객과 직접 접촉을 통해 고객 정보를 파악할 수도 있다. 파악된 고객 정보의 효율적 저장과 분석을 위해서 decision tree를 이용해 학습을 한다. 고객의 행동의 특성상 incremental한 학습 알고리즘을 사용하며 고객의 선호도를 이용한 decision tree를 이용한다. 학습된 결과를 이용해서 1대 1 서비스를 제공함으로써 고객에서 편리성을 제공하고 서비스에 대한 친밀감과 고객의 흥미를 유발할 수 있다.

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Client Segmentation using XML-based Multiform Profile (XML 기반 여러 형태 프로파일을 이용한 고객세분화)

  • An Hyoung-Keun;Lee Dan-Young;Koh Jae-Jin
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06c
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    • pp.88-90
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    • 2006
  • 최근 정보 통신기술의 발전으로 인하여 전자상거래가 확산되고 있는 실정이며, 이용하는 고객 또한 상당히 증가하고 있다. 고객의 활발한 구매 거래 활동으로 하루에도 아주 많은 양의 데이터가 생성되고 있는 실정이다. 이에 전자상거래의 웹 사이트 관리자나 경영자는 고객의 구매형태나 패턴의 특징을 파악하여 보다 효율적인 서비스를 고객에게 제공하기 위하여 현재까지 유사그룹의 고객 세분화를 적용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 고객들의 정보를 분석하여 개인화하기 위한 방법으로 사용되는 고객 프로파일을 이용하여 고객세분화 하는데 적용을 하고자 한다. 기존 고객세분화의 통계적인 분석이 아닌 XML 기반의 고객 정보를 XPath를 이용하여 고객세분화에 필요한 규칙을 생성하고, 그 규칙을 바탕으로 고객 프로파일을 생성하는 방법과 프로파일을 이용한 군집에 따른 분석 결과 및 추천서비스를 소개하고자 한다.

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The structural relationship on the effect of online sport goods customers social presence, web site reputation, interaction on customer trust relationship commitment and customer loyalty (온라인 스포츠용품 이용고객의 사회적 실재감, 웹사이트 명성, 상호작용성과 고객신뢰, 관계몰입 및 고객충성도와의 구조적 관계)

  • Lee, Tae-Yong
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.243-244
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    • 2013
  • 본 연구의 목적은 온라인 스포츠용품 이용고객들을 대상으로 사회적 실재감, 웹사이트 명성, 상호작용성과 고객신뢰, 관계몰입 및 고객충성도와의 구조적관계를 규명하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 P, U광역시 및 K도에 소재한 5개 대학에서 편의표본추출법을 이용하여 최종 458명을 유효 표본으로 선정하였으며 본 연구의 자료로 이용하였다. 본 연구에서는 SPSS WIN 14.0 통계 패키지와 AMOS 7.0프로그램을 활용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 확인적 요인분석, 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 온라인 스포츠용품 이용고객의 사회적 실재감, 웹사이트 명성, 상호작용성은 고객신뢰에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 온라인 스포츠용품 이용고객의 사회적 실재감, 웹사이트 명성, 상호작용성은 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 셋째, 고객신뢰는 고객충성도(재구매의도, 구전의도)에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 넷째, 관계몰입은 고객충성도(재구매의도, 구전의도)에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다.

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The Effect of Resort Hotel Employees' Interpersonal Trust on Customer's Loyalty and Repurchase Intention (리조트호텔 이용고객의 호텔 종사원에 대한 대인신뢰가 고객충성도, 재구매의도에 미치는 영향)

  • Min, Bo-Young;Cheon, Hee-Sook
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.10 no.12
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    • pp.434-444
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    • 2010
  • Hotel should provide customers with trust and satisfaction through a long-term relationship to receive a loyalty from them. In this study, we interviewed resort hotel customers in Je-ju island to find out how an interpersonal trust affects customer's loyalty and repurchase intention. Through this research, we found out the customer's feeling on employees regarding their abilities and similarities has a positive effect on the customer's loyalty and repurchase intention while the consistency of employees has a negative effect. For the customers who're interested in resort area with curiosity and new concerns, consistency is negative affected factor to customer loyalty and repurchase intention.

고객의 선호도 평가패턴을 이용한 선호도 예측 알고리즘의 성능개선 방안

  • Lee, Seok-Jun;Kim, Seon-Ok;Lee, Hui-Chun
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 2008.06a
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    • pp.149-152
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    • 2008
  • 본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

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Design of Purchasing Pattern Classification System Using Nural Network and Multiple-Level Association Rules (신경망과 다단계 연관규칙을 이용한 구매 패턴 분류 시스템의 설계)

  • Lee, Jong-Min;Jung, Hong
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.203-206
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    • 2000
  • 신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.

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An Agent System for Automatic Generation of Customizing E-mail using Customer′s information and Events (고객 정보 및 이벤트를 이용한 개인화 이메일 자동 생성 에이전트 시스템)

  • 이광형;이종희;오해석
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.321-324
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    • 2001
  • 인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.

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The Study on Effects of Screen Golfers' Lifestyle on Choice Attribute, Customer Satisfaction and Repurchasing Behavior (스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성과 고객만족 및 재구매행동에 미치는 영향)

  • Lee, tae-yong;Kim, soo-Jin;Choo, na-young
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.245-246
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성과 고객만족 및 재구매행동과의 인과관계를 규명하고자 하는 것이다. 본 연구의 연구대상은 2010년 3월 1일부터 2010년4월 30일까지 약 2개월간 부산 경남지역에 소재하고 있는 스크린골프장 10곳의 이용고객을 모집단으로 선정하였으며, 한 곳당 40부씩 총 400부를 직접 업체를 방문하여 배포하고 최종 332명을 표집하였으며, 표본 추출방법은 편의표본추출법을 사용하였고 설문에 대한 응답은 자기평가기입법을 채택하였다. 이들 설문지 중 신뢰성이 떨어진다고 판단되는 42명의 설문지를 제외하고 총 290명을 유효 표본으로 선정하여 본 연구의 자료로 이용하였다. 본 연구에서는 SPSS Window 12.0 통계 패키지를 이용하여 요인분석과 신뢰도분석, 빈도 분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과를 보면 다음과 같다. 첫째, 스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스크린골프장 이용고객의 선택속성은 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 스크린골프장 이용고객의 선택속성은 재구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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A product recommendation system based on sequence pattern mining for smartphone customers (스마트폰 고객들을 위한 데이터 마이닝 기반의 제품 추천 시스템)

  • Jin, Se-Hun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06c
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    • pp.204-206
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    • 2012
  • 스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

Study on the Relation between Servicescape recognized by Sports Center, Customer Satisfaction, Customer Trust, and Customer's Intention to Reenroll (스포츠센터 이용고객이 인식하는 서비스스케이프가 고객만족, 고객신뢰 및 재등록의도와의 관계)

  • Kim, Soon-Hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.10
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    • pp.287-297
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    • 2014
  • The purpose of this study was to find out the relation between servicescape recognized by sports center and customer satisfaction, customer trust and customer's intention to reenroll. For the subject of this study, we selected 363 persons among customers who used 5 sports centers located at 'B' Metropolitan city & 'K' do (prefecture) through the Convenient Sampling Method. For the analysis, we used SPSS 18.0 Statistics Package as a research tool and have carried out Factor Analysis, Reliability Analysis, Co-relation Analysis, Frequency Analysis, and Regression Analysis. The results were as follows: First, the servicescape has a positive effect on the customer satisfaction. Second, the customer satisfaction has a positive effect on the customer trust. Third, the customer satisfaction has a positive effect on the customer's intention to re-enroll. Fourth, the customer trust has a positive effect on the customer's intention to reenroll.