• 산업공학
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• 제17권1호
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• pp.56-70
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• 2004

Expanding product variety and high customer service provision place an enormous burden on demand forecasting and the matching of supply with demand in a supply chain. Postponement of product differentiation has been found to be powerful means to improve supply chain performance in the presence of increasing product variety. Delaying the point of product differentiation implies that the process would not commit the work-in-process into a particular finished product until a later point. This paper reviews the recent analytical models that quantify the value of delayed product differentiation. We conclude the literature review by summarizing and synthesizing the economic evaluation of the postponement and outline directions for future research.

• 통상정보연구
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• 제7권1호
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• pp.75-94
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• 2005

With most major full service banks having launched transactional Internet banking, attention is shifting to the realities of managing the Internet channel as a profitable component of an overall delivery strategy. In addition to examining Case Study and Internet Bank Model. Services of Internet Banking available through the Internet are as follows. 1. credit card loans, personal loans. 2. high-yield financial products. 3. insurance products. 4. securities products. 5. Case study of Foreign Internet Banking(ING, BNP, HSNC, City Bank). The study reviewed fields, including financial services, customer service, Website formation and design, convenience of use and system safety, Internet Banking Model, and many related areas. Internet Banking earned high marks in most fields. This study review focuses on the following: Understanding and meeting consumer expectations for us ability, site performance and functionality. Integrating the Internet channel into overall marketing, product delivery and customer service strategies. Strategies to increase customer satisfaction with Internet Banking and to attract new Internet bankers. therefore this study review activity model concretion of Internet Banking Model and Case Study.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 경영과학
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• 제19권1호
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• pp.189-196
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• 2002

Data clustering is often one of the first steps in data mining analysis. It Identifies groups of related objects that can be used as a starling point for exploring further relationships. This technique supports the development of population segmentation models, such as demographic-based customer segmentation. This paper Purpose to present the development of two phase hierarchical clustering algorithm for group formation. Applications of the algorithm for product-customer group formation in customer relationahip management are also discussed. As a result of computer simulations, suggested algorithm outperforms single link method and k-means clustering.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.61-90
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• 2019

디지털 관점에서의 고객 여정과 고객 경험 관리는 기업의 중요한 현안으로 대두되고 있다. 대형 가전제품 시장도 최근 온라인 판매량이 크게 증가하면서 디지털 고객 경험의 중요성이 높아지고 있으나, 오프라인 중심의 기존 방식이 유지되면서 온라인에서 정보를 찾고 제품을 구매하는 고객의 경험은 차별화되지 못하고 있다. 이 연구는 고관여 제품인 대형 가전제품의 온라인 구매 고객을 중심으로 구매 여정 각 단계별 고객 경험의 특징과 상호 영향을 분석하고, 제품 재구매 의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 분석 결과, 정보검색 단계의 인지적, 정서적 경험 모두가 만족도에 직접 영향을 주고 있으나, 구매 단계에서 정서적 경험은 인지적 경험을 통해 간접적 영향을 주는 특징을 나타내었다. 정보검색 단계의 경험은 다음 단계인 구매 경험에 긍정적 영향을 미쳤으며, 구매 단계의 경험은 다시 제품의 재구매 의도로 연결되었다. 그러나 온라인 구매 채널별 소집단 분석을 통해 구매 채널의 선택에 따라서 구매 경험보다 정보검색 경험이 제품 재구매 의도에 영향을 주는 요인이 될 수 있음도 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.19-33
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• 2009

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의 상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는 부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을 일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서 이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증하기 위한 실험결과도 제시한다.

• 경영과정보연구
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• 제12권
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• pp.17-35
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• 2003

In the customer-centered era, financial institutions have understood the importance of Customer Relationship Management(CRM), and heavily invested into building the required technology infrastructure more than ever. In a competitive environment that are changing fast, knowledge management is necessary. To know customers' needs and desire, we have to approach their environment and mind, and the method by estimating in terms of supposing or imitating. Applying customers' knowledge is effective and will come up with a stepping-stone to get rid of threatening factors by having competitiveness in a competitive environment and extending and changing the corporation. This purpose, the study has identified knowledge-oriented infra that corporations know and customer relations by conducting a poll of local corporations and have presented motives that can effectively carry out knowledge-based customer relations. To gain competitive advantage, these Institutions need to understand their customers' potential value to find out more and to recognize the significant changes of customer. Then the CRM implementation will help Financial Institutions move to more of a sales culture away from product and closer to the customer.

• 경영과학
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• 제19권2호
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• pp.205-220
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• 2002

As the business structure of many industries changes under IT progress and internet economy, the customer information has emerged a key factor in setting up the management policy. The customer has come to replace the product as a central figure in business competition. The domestic life insurance market has also experienced the rapid structural changes in IT time. The competition in the insurance industry to maintain the existing membership and to attract the new members gets stronger under such a new business circumstance. Accordingly, it is necessary for an individual insurance company to develop a systematic marketing plan, based on the customer information, to be competitive in the market. Unlike other studies in which customer characteristics are neglected, this study attempts to utilize the customer information by applying the data mining technique, and then suggests an efficient marketing strategy that could prevail in the competitive business environment.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.20-27
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• 2013

The concept of social media is top of the agenda for many business executives and decision makers, as well as consultants try to identify ways where companies can make profitable use of applications such as Netflix, Flixster. The social media is playing an increasingly important role as the information sources for customers making product choices etc. With the flourish of Web 2.0 technology, customer reviews are becoming more and more useful and important information resources for people to save their time and energy on purchasing products that they want. This paper proposes the Bayesian Probabilistic Classification algorithm to mine the social media review, and evaluates it by different splits and cross validation mechanism from the real data set. The explored study experimental results show the robustness and effectiveness of proposed approach for mining the social media review.