Kim, Young-Mo;Jang, Se-Young;Park, Byeong-Chan;Bang, Kyung-Sik;Kim, Seok-Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권7호
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pp.93-100
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2019
In this paper, we propose an intelligent marketing service system that can provide custom advertisements and events to both businesses and customers by identifying the location and contents using the ultrasonic signals and feature information in voice signals. We also develop the encoding and decoding algorithm of ultrasonic signals for this system and analyze the performance evaluation results. With the development of the hyper-connected society, the on-line marketing has been activated and is growing in size. Existing store marketing applications have disadvantages that customers have to find out events or promotional materials that the headquarters or stores throughusing the corresponding applications whenever they visit them. To solve these problems, there are attempts to create intelligent marketing tools using GPS technology and voice recognition technology. However, this approach has difficulties in technology development due to accuracy of location and speed of comparison and retrieval of voice recognition technology, and marketing services for customer relation are also much simplified.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.352-357
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1998
Conventional marketing research generally focuses on a single layer's benefit. A notable example is the consumer layer providing managers with partial market information to evaluate relevant strategies. As generally known, marketing management encounters complex supply and demand behaviors, thereby necessitation that a successful marketing strategy adopt multi-layer considerations, such as the consumer layer, channel-retailer layer, and marketing planner layer. In light of above situation, this study applies fuzzy theory and the analytic hierarchy process(AHP) technique to analyze the performances of marketing strategies under multi-layer benefits, In addition, conventional marketing research has difficulty in efficiently allocating the limited budget so that each desired criterion can be significantly enhanced by a group of events. Therefore, a weighting structure among the goal, layers, criteria, and strategies(i.e. a group of events) is also developed herein to trace the influential process and assist marketing managers in efficiently allocating resources(i.e.budget).
In this paper, intelligent marketing and merchandising methods utilizing data mining and Web mining techniques are proposed for online retailers to survive and succeed in gaining competitive advantage in a highly competitive environment. The first part of this paper explains the procedures of one-to-one marketing based on customer relationship management(CRM) techniques and personalized recommendation lists generation. The second part illustrates Web merchandising methods utilizing data mining techniques, such as association and sequential pattern mining. We expect that our Web marketing and merchandising methods will both provide a currently operating Internet shopping mall with more selling opportunities and give more useful product information to customers.
Making traditional plan of target marketing based on Association Rule has brought restriction to obtain the target of marketing. This paper is to present Inverse Association Rule as a new association rule for target marketing. Inverse Association Rule does not use information about relation between items that customers purchase like Association Rule, but use information about relation between items that customers do not pruchase. By adding Inverse Association Rule to target marketing, we generate new marketing rule to look for new target of marketing. From new marketing rule, this paper is to show direct marketing about target item and indirect marketing about another item associated with target item to sell target item. The reason is that sales of the item associated with target item have an influence on sales of target item.
웹 기반 시스템의 고객 만족도를 증가시키기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 근래에는 고객 관점에서 서비스를 지원하는 일대일 마켓팅에 대한 관심이 높아졌으며, 웹 기반 시스템에서도 일대일 마켓팅을 지원하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일대일 마켓팅을 지원하는 지능형 고객 특화 모듈을 설계하였다. 제안 시스템은 일대일 마켓팅을 지원하기 위해 타겟 셀링, 크로스 셀링, 업 셀링과 같은 데이터 마이닝 기법을 사용하였다. 또한 이러한 고객 특화 모듈의 마이닝 결과를 프로토타입에 직접 적용하여 제안 시스템이 실제 웹 기반 시스템에 적용가능함을 보였다.
In order to point out the best utility of a product (or a service), marketers need to clearly understand and measure the preference of the consumers. Among numerous marketing analysis techniques, the conjoint analysis is one of the popular tools for market research. One of the issues with this tool is the lack of feedback for the respondents. This paper proposes personal stepwise conjoint analysis based on an interactive Web-questionnaire allowing respondents to receive a diagnosis of their evaluation and giving the possibility to reconsider their evaluation. To validate our proposal, experimentation with forty-two respondents is also demonstrated. Experimental results, potential modifications and improvements are detailed in this paper.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 기업의 마케팅 전략의 일환으로 RFID를 이용한 구전 마케팅과 이를 용이하게 하는 비즈니스 모델을 제안한다. 그리고 한국 eBay와의 비교실험을 통해 제안하는 비즈니스 모델의 성립가능성을 평가하였다. 소비자 관점의 구전 시나리오와 기업 관점의 구전 시나리오를 통해 기존의 구전 마케팅의 한계점을 제시하였으며, 기존의 구전 마케팅의 특징을 비교, 분석함으로써 유비쿼터스 구전 마케팅의 특징을 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 비즈니스 모델은 RFID를 이용하여 기업과 소비자, 소비자와 소비자간의 seamless한 networking을 가능하게 하며, 각 경제 주체의 인센티브(incentive) 체계를 이용하여 기업의 구전 마케팅을 용이하게 한다.
디지털콘텐트는 복제가 용이하고 원본과 복사본이 동일하다는 특성 때문에 불법적인 복제와 유통의 방지를 통한 저작권의 보호에 어려움이 있다. 근래에는 웹을 기반으로 한 각종 디지털콘텐트 서비스 시스템이 상용화되고 있으며, 이것이 안정된 수익 모델로서 발전하기 위하여 적절한 저작권 보호 기술이 요구된다. 일반적으로 웹 기반의 저작권 보호를 위해서는 디지털 콘텐트의 암호화를 통한 안전한 전송 방법을 사용한다. 이때 암호화된 디지털 콘텐트의 크기는 증가하여 실행과정에 필요한 시간을 증가시킨다. 따라서 실행시간과 안전성을 고려한 시스템의 설계가 필요하다. 본 연구에서는, 디지털콘텐트의 저작권 관리 기술을 기반으로 부분 암호화를 통해 수행시간과 안전성을 고려한 디지털콘텐트 전송 시스템을 설계하였다. 또한 분석을 통해 제안시스템의 성능을 평가하였다.
최근 마케팅 업계의 동향을 보면 기존 고객 유지에 대한 필요성을 중요시하면서, 타깃 마케팅의 개념에 의한 고객집단의 세분화된 분류와 각각의 세분화된 고객집단에 대한 차별적인 대응이 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 연관규칙의 Cumulate 알고리즘을 이용하여 고객집단을 분류하고 고객집단간의 구매패턴을 분류하는 시스템을 구현하였다. 실제 특정 두 집단간의 연관규칙을 조사한 결과 서로 간에 비슷한 연관규칙이 있음을 알 수 있었고, 마케팅 의사결정을 위해 우량/일반 고객집단으로 분류해야 할 필요성이 있음을 밝혔다. 따라서 고객집단의 분류에 있어 예측율의 정확성을 높임으로써 차별적인 마케팅의 효율을 극대화 할 수 있음을 보였다.
데이터마이닝의 목적은 알려지지 않은 유용한 정보를 얻어 경영에 활용하려는 것이다. 데이터마이닝의 한 기법인 연관규칙도 마찬가지의 목적을 가지고 있다. 하지만 연관규칙 기법으로 생성된 결과는 모두 같기 때문에 타겟 마케팅에 적용 시 그 마케팅 전략은 같을 수밖에 없다. 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 타겟 마케팅에 적용 시에 데이터마이닝의 목적에 부합하는 새로운 규칙을 제안한다. 새로운 규칙이란 연관규칙과 같이 고객이 구매한 항목에 대해 관심을 가져 구매 항목간의 규칙을 생성하는 것뿐만 아니라 구매하지 않은 항목에 대해서도 관심을 가짐으로써 구매하지 않은 항목간의 규칙을 생성하여 타겟 마케팅에 필요한 정보를 생성하는 것을 말한다. 이러한 정보를 이용하면 타겟 항목을 바로 마케팅 하는 전략뿐만 아니라 타겟 항목을 판매하기 위하여 다른 항목을 마케팅 하는 전략도 가능하게 된다. 그 이유는 새로운 규칙 에 의해 생성된 다른 항목의 마케팅이 타겟 항목의 판매를 촉진시키기 때문이다. 본 논문에서는 타겟 마케팅에 적용하기 위한 새로운 규칙과 전략을 설명하고 예제를 통하여 실제 데이터베이스에서 기존 전략 외에 새로운 전략을 생성시키는 과정을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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