• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.439-442
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• 2002

고객을 중심으로 한 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)는 인터넷의 적용과 더불어 다양하게 발전하고 있는 분야 중 최근 가장 큰 이슈가 되고 있다. eCRU이란 CRM에서 인터넷을 이용해 기존의 시스템을 재구성하는 것을 말하는데 고객만족을 극대화하면서 동시에 관련 비용을 절감할 수 있는 새로운 고객관리라고 할 수 있다 본 논문은 웹 상의 고객 패턴을 마이닝을 통하여 고객 정보 추출을 최적화하는 알고리즘을 제시하고 이를 통해 고객분류를 자동으로 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.273-276
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• 2013

스마트 폰과 스마트 패드등 스마트 디바이스를 이용한 다양한 앱 응용 프로그램이 배포 되고 있다. 특히 위치 정보를 이용한 다양한 앱용 응용 프로그램이 많이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 지역 정보 시스템에 기반된 스마트폰용 고객 마일리지 관리 시스템 구축 방법을 소개 한다. 제안 시스템은 위치 기반으로 지역에 특정 상점을 찾고 해당 상점에 방문하여 이용하면 해당 상점에서 마일리지 또는 쿠폰 등을 단순히 전화 번호 색인을 이용하여 입력하고 해당 정보와 연관하여 지속적인 고객관리를 하는 전체 구조 이다. 제안 시스템을 이용하면 상점 운영자는 종이 또는 프라스틱 카드를 이용하여 고객 관리를 할 필요가 없으며, 고객은 다양한 상점에 다양한 마일리지와 쿠폰을 관리하기 위한 카드를 보관할 필요가 없어진다. 본 논문에서는 위치기반 지역 정보 시스템을 구축하고 해당 지역 정보 시스템과 고객관리를 연결하여 효율적으로 고객을 관리하는 전체 시스템을 설명 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.2 no.2
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• pp.117-127
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• 2001

Since the number of e-malls is increased by the rapidly Progress of internet, most e-malls are trying to increase customers' interests by providing personalized services. To Provide this service for CRM, the e-mall must use the personalized rules calculated from customer transaction database. The more filtered transaction data are, the more the e-mall services efficiently and exactly to customer's need. The filtered transaction database is necessary to obtain the food personalized rules. In this paper we propose and develope a personalized e-mall with association rules based on view history of excellent customers who have good transaction data. Association rules based on view history of excellent customers reduce the access time and computing costs. The e-mall with them can provide personalized services more efficiently and exactly.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.45-48
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• 2016

오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.

• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.13-14
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• 2021

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 11년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 과학기술정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 이용고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 과학기술정보 서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객충성도를 측정하였다. 고객의 충성도는 NPS(Net Promoter Score) 이론에 근거하여 하였다. 특히 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 이와 같은 연구결과는 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• Smart Media Journal
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• v.6 no.4
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• pp.17-23
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• 2017

In recent days, all the business firms use IT-based services in a variety of ways to facilitate their consumer activities. A typical example is location-based services that send advertisements or discount coupons when a customer approaches near the business place. This is not the direct interaction between the business firms and the customer, and it is one of the way of sending the business related contents to the customer's smart-phone regardless of the customer's intention. The Business firms does not know in real time which customers sent promotional contents. Recently most of the business services are in this way. Therefore, a new type of location-based customer service is required for interaction between the business firm and the customer. This is a system that automatically identifies which customer visit a business place when the customer visits the business place delivers them to the computer of the business place in real time, and provides business customized services using the information. In this paper, we have developed a service based platform to identify the customer as well as interact with the customer based on the location based service using Beacon. This system will also provide an open platform environment that can be easily accessible to the various business firms, rather than limited to a specific business firms.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.179-180
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• 2008

배전선로의 효과적인 운영을 위해 최근 들어 자동검침 데이터를 활용한 부하분석에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적인 부하분석 방식은 자동검침 고객의 데이터를 이용하여 대표 부하패턴을 생성하고 이를 이용하여 미 검침 고객의 부하패턴을 생성하여, 전체 배전선로의 회선 및 구간에 대한 15분/시간/일/주/월 단위의 최대부하 및 부하패턴 등을 분석하는 방법이다. 기존에는 고객을 분류하기 위해 계약종별 코드만을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 하더라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 고객의 계약종별 코드뿐 아니라 다양한 고객속성 정보와 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하는 방식을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.549-552
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• 2002

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 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 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 자동 생성에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.435-438
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• 2008

한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.