본 연구에서는 국내 이학 및 공학 분야의 학술기관에 정보서비스를 제공하는 K연구소를 대상으로 고객의 니즈파악을 위한 탐색적 연구를 시도하였다. K연구소는 제공되는 학술정보 서비스에 대한 고객 만족도를 높이기 위한 일환으로 맞춤형 서비스를 구상하고 있으며, 이에 따라 고객 니즈 분석 및 고객세분화 연구를 시작하였다. 이는 최근 공공기관에서의 CRM도입이 활성화 되는 시점이라서 매우 시의적절한 것으로 평가된다. 파일럿 분석을 위해 사용된 기법은 데이터마이닝과 데이터웨어하우징 기법이다. 고객 세분화에 사용된 기법은 조직 관점의 고객가치와 고객 관점의 조직에 대한 가치를 동시에 고려한 '균형적 고객 세분화' 모형에 고객 수명주기 개념을 추가한 혼합적인 세분화 모형을 적용하였다. 분석 결과 K연구소에서는 산업에서 일반적으로 사용되는 고객세분화 기법보다는 '균형적 고객세분화' 모형과 데이터웨어하우스/OLAP을 이용한 '컨텐츠 도달관점'의 적용이 유력한 접근법으로 파악되었다. 본 탐색적 사례연구는 최근 CRM 영역에서 이슈가 되고 있는 '조직 고유의 CRM 모형 도출'에 하나의 유용한 지침을 제공해 줄 것으로 평가된다.
This study analyzes customer buying-behavior patterns in a department store as time goes on, and predicts moving patterns of its customers. Through them, it suggests in this paper short-term and long-term marketing promotion strategies. RFM techniques are utilized for customer segmentation. Customers are clustered by using the Kohonen's Self Organizing Map as a method of data mining techniques. Then C5.0, a decision tree analysis technique, is used to predict moving patterns of customers. Using real world data, this study evaluates the prediction accuracy of predictive models.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.515-523
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2012
대부분의 기업들은 고객관계관리를 통하여 기존의 고객에 대한 충성도를 향상시켜 기업의 수익성을 극대화하기 위한 노력을 실시하고 있다. 고객관계관리란 고객에 대한 정보를 바탕으로 개인에게 적합한 맞춤형 서비스를 제공함으로서 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 고객관계관리의 여러 가지 기법 중 고객을 세분화할 수 있는 RFM (recency, frequency, monetary) 방법을 적용하고자 하며, 기존의 RFM 모형에서 부동산 광고 구매 기간을 추가한 RFMP 모형을 이용하여 고객 세분화를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과로 기존의 최근성, 최빈성, 총구매액 외에 광고 상품의 구매 기간을 고려하여 회원을 세분화함으로서 기존의 RFM 모형보다 더 나은 고객세분화를 이룰 수 있으며, 이를 바탕으로 회원에 대한 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.
인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.
This study reviewed the marketing strategies of domestic banks and introduced the theoretical framework of CRM model. The market segmentation for consumers in several domestic banks was compared and whether those informations were useful for consumers to evaluate the banks fit to their needs and for bank managers to promote their marketing strategies were also analyzed. The results of study showed that the domestic banks seemed to be apparently different in consumer services. This study showed that their private strategies must be somewhat different and it was important to search and keep those VIP's who contributed to their business. It was recommended to build the PB(private banking) center to counsel those VIP's and to analyze customers' characteristics.
Objectives : This study is purposed to segment dental service markets with reflecting customer's preference and to suggest some marketing strategies applied to each segmented market. Methods : The customer's data collected from a series of online survey comprise such factors as expertise of dentist, courtesy, clinic size, equipment, price and distance, including some socio-demographics. A conjoint analysis and a clustering analysis with estimated coefficients were performed to find out some dental market segments for three dental service types such as dental caries, esthetic treatments and dental implants. Results : Three or four market segments for each dental service type are derived from the analysis, and subsequently market characteristics for each derived segment are explored. Furthermore, some dental marketing strategies for each segment are suggested for better management. Conclusion : A conventional way of developing dental marketing strategies can be improved, while specific customer's preference are responded.
후발카드사들의 시장 확대 전략, 은행계 카드사의 약진 등 점차 치열해지는 경쟁 구도에 대비하기 위해 S카드사는 과거와 같이 단순 신용카드 상품이나 '고수익 고위험'의 대출서비스에 주력하는 수익모델로는 향후 생존하기 어렵다는 현실을 인식하고 신용판매 활동의 내실 강화를 통해 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 방안을 강구하였는데 이것이 바로 가맹점 업종분류체계 정비를 통한 고객세분화이다. 즉, 기존의 수수료율 책정기준으로 만들어진 가맹점 업종분류체계를 마케팅 목적으로 재편하고 새로운 업종분류체계에 맞춰 고객의 정확한 카드 사용실적을 파악한 후 고객을 세분화하는 개념으로, 가맹점과 고객의 다양한 니즈를 연계 관리함으로써 고객에게는 맞춤 정보 및 오퍼를 제공하고, 가맹점과의 긴밀한 협력관계를 통해 가맹점 매출을 증대하며, 이로 인해 자사의 신용판매를 확대하고 수익을 극대화하는 고객, 가맹점, 자사 상호간의 Win-Win-Win 관계 형성을 목표로 하였다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 기존의 업종분류체계를 정비하여 고객세분화를 수행하였으며, 어떻게 활용하고 있는가를 살펴봄으로써 효과적인 고객세분화에 기반한 마케팅 전략수립 의 방향을 제시하고자 한다.
In the highly competitive and divers world of financial market, customer is the single most important factor to company's survival. Especially, creating a relationship with valued customers is a key to success. CRM provides the mean to retain high value customers. It takes a prospect of what customers expect. Utilizing those knowledge can help the products and service meet the customers' needs, thereby maximizing customer satisfaction and company's profit. In this report, I am going to suggest a few ways to develop successful CRM in the life insurance industry. First, CRM should innovate the way of communication to keep pace with Web 2.0 era. In other words, the customer's needs should be caught by real-time communication than traditional off-line market research. Thus, the functionality and specification of products can be decided by customer's direct choice so that the customers are able to purchase the understanding and experience of the products. Second, CRM project should consider whether the initial strategy plan can promise the stable growth of customer at the first step. When planning strategy, the project needs to identify what customer wants and how to fulfill the needs with stable growth of the customer. In addition, the CRM should be developed by realizing that customer centric benefits ultimately guarantee the growth of the organization. Third, CRM systems should enhance the organization's ability to take the customer's insight in a 360 degree view and to capture the voice of the customer directly. In order to develop the best matched product package, more precise customer segmentation should be ahead of market segmentation strategy. Forth, the biggest reward from CRM will be a customer royalty program. Many successful banks are already planning and practicing customer royalty strategy. A comprehensive analysis of customers and their behavior allow organization to identify high value potential customers' needs and determine a strategy required to meet those needs. Even life insurance companies such as Prudential Korea are developing products designed for royal customers. Fifth, understanding and managing the experience of customer called Customer Experience Management also can increase customer satisfaction. Measuring only customers' experience and adapting it to marketing strategy make products position in the gap between the customers' expectation and experience not required by market. A key component of CEM is its application across all organizational functions. At last, the direction of change and development of CRM can be defined from the conceptualization of information technology represented by Ubiquitous and Web 2.0. Instead of just managing customer information, companies should take the initiative in personalized system with customer oriented strategy. Furthermore, with the regular communication between CRM stakeholders (Sales-Marketing-IT), customer's demand should be directly reflected to enterprise strategy in real time.
기업에서는 마케팅 비용대비 효과를 극대화하기 위하여, 고객을 세분한 후, 목표고객을 선별하여 해당 고객에 적절한 캠페인을 실시하고 있다. 특히 고객세분화 방법으로 통계 모형을 비롯하여 데이터마이닝 방법 등 다양한 방법들이 활용되고 있다. 그 중에서도 데이터마이닝은 1990년대 초에 도입되어 다양한 경영 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 고객세분화에 활용되고 있는 데이터마이닝 방법에 대해 살펴본 후, 실제 백화점 사례를 기반으로 고객세분화에 주로 활용되고 있는 의사결정나무 분석 방법의 효과 및 장단점에 대해 논의해보고자 한다.
본 논문은 하이브리드 의사결정 나무(CART)와 인공신경망 모델을 개발하여 고객의 이탈에 대한 예측을 높이기 위하여 가정방문 학습지 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(CART5)를 형성하여 선택된 결정변수들은 인공신경망의 입력벡터 값으로 선택되는 새로운 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 가정방문 학습지 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 새롭게 제안한 하이브리드 모델은 기존의 의사결정트리모델(CART), 회귀모형, 인공신경망 모델과 비교한 결과 그 예측 정확성이 높음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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