• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.227-235
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• 2010

이 논문은 RFM 기법과 연관성 분석을 이용한 개인화된 전자상거래 추천 시스템을 제안한다. 제안된 전자상거래 추천시스템은 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicity)방법을 이용하여 고객정보와 구매이력 정보를 기반으로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 기법을 이용한 고객 세분화와 교차판매(cross-sell)관계를 찾는 연관성 분석을 이용한 개선된 시스템이다. 또한 고객군별 구매특성 분석을 통하여 효율적인 마케팅 전략과 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)방법을 제시한다. 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험 및 평가를 통해서 효용성을 입증 및 평가하여 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.

• 대한가정학회지
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• 제43권3호
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• pp.1-10
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• 2005

The purpose of this study was to investigate the enforcement strategy for Consumer Service marketing of an e-Commerce shopping mall. An e-CRM for a Cosmetic e-Commerce shopping mall, Data Warehousing(DW) component, analysis of data mining of the DW, and web applications and strategies had to developed for marketing of consumer service satisfaction. The major findings were as follows: An RFM analysis was used for consumer classification, which is a fundamental process of e-CRM application. The components of the DW were web sales data and consumer data fields. The visual process of consumer segmentations (superior consumer class) for e-CRM solutions is presented. The association analysis algorithm of data mining to up-selling and cross-selling indicates an association rule. These e-CRM results apply web DB marketing and operating principles to a shopping mall. Therefore, the system applications of e-CRM to Consumer services indicate a marketing strategy for consumer-oriented management.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.229-238
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• 2004

기업의 입장에서 가장 중요한 이유 중 하나는 자사에 있는 많은 고객들 중 회사에 수익을 가져다 줄 수 있는 고객이 누구인가라는 문제이다. 이러한 문제에 대한 기업의 고객 관리 전략 중 하나가 ‘교차판매(cross-sell)’ 전략이다. 본 연구에서는 국내 A손해보험사의 고객 데이터베이스를 활용하여 데이터마이닝 모형 개발이 어떻게 진행되고 있는지 실제 프로젝트를 중심으로 설명하고자 한다. 특히, 본 연구에서 목표로 하고 있는 것은 기존의 자동차보험에 가입한 보험사 고객 중에서 장기보험 및 세부 보험(상해, 질병, 암, 화제 보험 등)에 추가로 가입하는 고객의 특성을 파악하기 위한 교차판매 스코어링 모형을 개발하는 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.249-254
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• 2002

기업의 입장에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 자사에 있는 많은 고객들 중 회사에 수익을 가져다 줄 수 있는 고객이 누구인가라는 문제이다. 이러한 문제에 대한 기업의 고객 관리 전략 중 하나가 '교차판매(Cross-Selling)' 전략이다. 본 연구에서는 국내 A 손해보험사의 고객 데이터베이스를 활용하여 데이터마이닝프로세스가 어떻게 진행되고 있는지를 실제 프로젝트를 중심으로 설명하고자 한다. 특히, 본 연구에서 목표로 하고 있는 것은 기존의 자동차보험에 가입한 고객 중에서 장기보험에 추가로 가입하는 고객을 설명하기 위한 교차판매 스코어링 모델을 개발하는 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권61호
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• pp.51-58
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• 2000

Discovery of association rules has been used useful in many fields, especially in the fields of the inventory display, catalog design and cross selling. In previous works, all transactions In the database are treated uniformly. In this paper, we present a method for partitioning transactions in the database using time weights. Transactions are assigned different weights as time goes on. Examples show that these method provides purchasing patterns in the database as well as finding association rules.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.1-17
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• 2010

연관분석에 의한 연관규칙은 상품 간 연관성을 나타내고 있으며, 교차판매와 상품진열 등의 마케팅 전략에 활용되고 있다. 그러나, 교차판매 효과를 반영하는 더 실질적인 상품가치를 평가한다면, 상품구색과 이윤극대화 등의 기업 의사결정에 더 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 단일상품 간의 연관망과 상품군 간의 연관망 기반에서 상품의 순수가치, 이득가치, 손실가치로 구성되는 유효가치를 바탕으로 상품의 가치를 평가하는 수학적 모형을 제시하고, 두 모형에 대해 각각 예시를 통한 평가과정을 기술하였다. 이 경우, 상품군은 단일상품을 포함하기 때문에 상품군 간 연관망 기반에서의 상품가치 평가모형은 단일상품 기반의 평가모형을 포함하고 있다. 모형의 실질적인 유용성을 보이기 위하여, 국내 한 온라인 쇼핑몰의 과거 1년 간 의류 관련 거래데이터 표본을 이용하여 상품분류군 간의 연관규칙을 발견하고 상품분류별 유효가치를 평가하는 실험을 하였다. 표본은 총 106개 상품분류와 48,044건의 거래 데이터로 이루어져 있다. 먼저, SPSS Clementine 12.0을 이용하여 상품분류군 간 18개의 연관규칙을 발견하였다. 한편, 순수가치와 연관규칙을 바탕으로 이득가치, 손실가치를 계산하고 유효가치를 평가하는 JAVA 어플리케이션을 구현하였다. 유효가치 평가의 실험결과, 순수가치보다 큰 유효가치를 갖는 상품분류가 있는 반면, 순수가치 보다 작은 유효가치를 갖는 상품분류를 확인하였다. 본 연구는 상품 연관망에서 일차적인 관계만을 고려한 유효가치를 평가하였다. 향후, 다단계 연관성의 교차판매 효과를 반영하는 고차적인 평가모형 연구는 보다 효과적인 유효가치 평가를 가능케할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.26-33
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• 2008

유비쿼터스 상거래에서 회사가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 고객 관계 마케팅이 등장하였으며, 더 나아가 고객이 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 데이터 마이닝 기술을 적용하고 있다. 본 논문에서는 연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용사례 연구를 제안하였다. 제안된 방법으로는 연관 마이닝을 이용하여 후보 고객 집합으로 빈발 고객을 구성하고 연관 고객 규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 향상도에 따라서 하이퍼 그래프 분할을 이용하여 효율적인 구매고객들의 특성을 분석한다. 그러므로 기존 고객에 대한 교차 판매와 격상 판매의 전략들을 도출하게 된다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 기존의 방법과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 정확도면에서 우수함을 확인하였다.

• 복식
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• 제51권5호
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• pp.29-43
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• 2001

Database marketing is a series of marketing activities based on the customer database for increasing the customer's life-time value. In this thesis. we applied database marketing to the sales promotional strategies of Casual Korean Traditional Clothes to activate wearing of Casual Korean Traditional Clothes. To achieve this goal, we surveyed the consciousness of wearing and purchases for Casual Korean Traditional Clothes. and extract information that can be utilized in the sales promotional strategies. According to the result, the proposed sales promotional strategies for Casual Korean Traditional Clothes are summarized as follows : (1) Useful information for the customer should be stored in the database and utilized in the marketing. (2) It is necessary to shorten the cycle of repeated purchases by emphasizing daily-life clothing of Casual Korean Traditional Clothes especially for the aged 20-40. (3) Since Casual Korean Traditional Clothes are usually weared as a ceremonial clothes in the fall, direct mail, fashion show, and advertising in the mass media should be concentrated on this season. (4) Value-added marketing should be derived by cross-selling of items harmonized with Casual Korean Traditional Clothes. (5) To guarantee fixed customers and increased usage of Casual Korean Traditional Clothes, - give point score, discount, or selling on an installment basis for the customers who use credit cards or department cards. - select privileged customers by analyzing purchase history and provide multiple services for these customers. - let the customers rent Casual Korean Traditional Clothes in an appropriate cost, and make customer cards for the construction of elaborated customer database. (6) To increase the acknowledgement of Casual Korean Traditional Clothes, not only Persistent publicity, but also fashion show, visual merchandising, and advertisement in mass media should be conducted as well.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.84-86
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• 2008

회사들이 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 고객 관계 마케팅이 등장하였으며, 더 나아가 고객이 원하는 제품을 예측하고 추천해 주기 위해 데이터 마이닝을 적용하고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관 규칙을 이용한 적응적 고객 관계 관리 전략을 제안하였다. 제안된 방법으로는 연관 규칙을 이용하여 후보 고객 집합으로 빈발 고객을 구성하고 연관 고객들의 규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 향상도에 따라서 하이퍼 그래프 분할을 이용하여 구매 고객들의 효율적인 특성을 분석한다. 따라서 고객들에 대한 교차 판매와 격상 판매의 전략들을 도출하게 된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권4호
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• pp.217-238
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• 2006

In this study, we propose a virtual community recommendation model based on user behavioral models. It is designed to recommend optimal virtual communities for an active user by applying case-based reasoning (CBR) using behavioral factors suggested in the technology acceptance model (TAM) and its extensions. Also, it is designed to filter its case-base by considering the user's needs type before applying CBR. To test the usefulness of our model, we conduct two-step validation - experimental validation for the collected data, and survey validation for investigating the actual satisfaction level. Experimental results show that our model presents effective recommendation results in an efficient way. In addition, they also show that the information on the user's needs type may generate opportunities for cross-selling other commercial items.