본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 전사적 관점의 CRM에서 통합 데이터베이스 정보를 분석하고 모형화하여 고객관리를 과학적이고 전략적으로 접근하려는 분석 CRM(Analytical CRM) 분야의 움직임이 가속화되고 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 분석 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 이탈 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 캠페인 시스템을 개발하고자 한다. 개발한 시스템은 이탈 스코어링 결과 및 고객 이탈방지를 위한 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI 환경에서 제공해줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.
우리를 둘러싼 경영환경은 시간, 공간, 무용지식등을 심층기반으로 하여 움직이고 였다. 이런 경영 환경속에서 하이테크와 하이터치 요인을 통해 고객에게 만족을 주지 못하면 개인이나 조직은 고객의 뇌리 속에서 사라지게 된다. 이런 배경으로 인해, 지역축제 역시 일반 축제와 차별적인 방향으로 개발하여 고객에게 가치를 제공해야 하는 전략을 강구할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역 문화 콘텐츠를 암리고 지역 경제적 수익을 위해서 마련한 지역축제를 돌아 보는데였다. 또한 연구모형을 개발하고 지역축제의 서비스 품질 만족요인이 축제의 만족도와 재방문에 마치는 인과분석을 실시하는데 있다. 본 연구 분석결과, 서버스 품질 요인 중 행사진행 벚 수용태세 요인과 쇼핑 및 음식요인이 고객만족도에 유의한 영향을 마치는 것으로 나타났으며, 고객만족도는 향후 지역축제 참여의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다중 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 검색하여 추출한다. 이 때, 다중 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객 집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보 및 아이템의 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.
본 연구는 고객만족모형의 선정에 있어 재구매 의사와 예측타당성을 체계적으로 검토하려는 시도이다. 일반적으로 고객만족의 측정을 위해서는 단일항목척도와 복수항목척도를 사용하고 있다. 그러나 고객이 제품특성을 잘 모르는 경우는 이용하는 모형이나 측정방법에 따라 계산된 지수의 신뢰성이나 구매의도와의 상관관계는 높지 않는 경우가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위하여 본 연구에서는 통상적으로 활용되는 고객만족지수의 다양한 측정방법들에 대해 예측타당성을 검토하여 적절한 모형을 찾아내려는 시도이다.
최근 데이터의 범람과 더불어 빅데이터 시대가 도래 하면서 SNS 라는 새로운 플랫폼을 마케팅에 활용하고자 하는 기업들이 늘어나고 있다. 기업들은 이러한 SNS 상의 데이터를 분석하고 이를 공개 API 를 통해 마케팅에서 활용할 수 있다. 하지만 SNS 업체들은 과도한 트래픽 유발 및 보안상의 이유로 공개 API 의 사용을 제한하고 있다. 따라서 제한된 사용 횟수 안에서 효과적으로 공개 API 를 사용할 수 있는 고객맞춤 최적화가 필요하다. 기존의 멀티캐스팅을 이용하면 이러한 고객맞춤 최적화가 가능하지만 SNS 의 특성을 반영한 것이 아니기 때문에 SNS 마케팅에서 활용하는데에는 한계가 있을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 멀티캐스팅을 이용한 고객맞춤 최적화의 한계를 보완하고 SNS 의 특성을 보다 잘 활용할 수 있는 새로운 SNS 마케팅을 위한 고객맞춤 최적화를 제시한다.
최근 중국 시장에서 모바일 결재 서비스이 사용량이 매우 증가하고 있으며, 세계 모바일 결재 시장에서 1위를 차지하였다. 모바일 간편 결제란 일반적으로 재화, 서비스 이용에 연관된 결제를 모바일 단말기로 처리하는 것을 말하는데. 고객들의 수요를 만족시켜 사용도를 높이고 고객충성도를 효과적으로 배양하고 끌어올리는 것은 각 모바일 간편결제 서비스 플랫폼들의 초미의 관심사가 되었다. 이에 본 논문에서는 중국 모바일 간편결재 서비스품질과 기술수용모델이 고객만족도와 재사용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 유형별 분석결과에 대한 차이가 있는지 살펴보았다. 먼저 선행연구를 바탕으로 연구모형 및 연구가설을 설정하고, 중국의 고객들을 대상으로 250명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, SPSS 19.0 통계분석 프로그램을 사용하여 실증분석을 하였다.
추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 추출한다. 이 때, 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.
본 연구는 질적 연구를 통해 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객의 행동특성과 장기지향성과 관계 단절행동 특성을 살펴보았다. 연구결과 인터넷 쇼핑몰 이용고객도 특정 쇼핑몰에 대한 장기지향성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 인터넷 쇼핑몰에 대한 고객의 장기 지향성은 일반오프라인에서의 관계와는 달리 '쉽게 깨어질 수 있는 제한적 장기지향성' 이라는 특징을 지니고 있었다. 이러한 연구결과는 인터넷 고객은 여러 가지 이유로 인해 '타성적 장기지향성'을 지니고 있 음을 의미하는 것이다. 인터넷 쇼핑몰이 경쟁우위 확보를 확보하기 위해서는 고객선점이 중요하다 따라서 인터넷 마케팅 관리자는 고객과의 관계초기 단계에는 신뢰확보와 고객만족 달성에 노력하는 것뿐만 아니라 사소한 관계문제에도 세심함 배려를 통해 유대관계를 강화하는 전략이 필요하다.
일반적으로 컨택센터에서는 고객의 개인정보 취급이 필수적이며, 중요정보자산인 고객의 개인정보를 취급하는 고객정보취급자의 수가 매우 많아, 내부 고객정보 유출 가능성 등의 위협요인이 존재하고 있다. 본 논문에서는 컨택센터의 특성과 위협요인 및 취약점을 분석하였으며, 고객의 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있는 방안을 연구하였다. 또한 내부 정보 유출 가능성을 사전에 예방할 수 있는 개인정보 보호 방안을 마련하였다. 그리고 컨택센터의 고객 개인정보보호 방안에 대하여 ISMS (Information Security Management System) 표준을 따르는 "컨택 센터의 고객 개인정보 보호 모델"을 수립하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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