소매유통업에 있어 충성고객을 발견하고 효과적으로 관리하는 일은 마케팅 부서의 주요 관심사라고 할 수 있다. 최근 성숙된 유통 채널로 자리잡고 있는 인터넷 소매유통업도 다양한 마케팅 노력을 기울이고 있으며 그 성과가 기존 소매유통업 보다 클 것으로 기대하고 있는데 이는 인터넷 소매유통업이 기본적으로 디지털 기반 구조 하에 사업이 수행되기 때문이다. 그러나, 매출 규모가 확장됨에 따라 고객 관계가 보다 복잡해지고 거래 건수도 크게 확장되고 있는 인터넷 소매유통업은 전자적으로 이용 가능한 고객 관리 서비스를 필요로 하고 있다. 본 논문은 인터넷 소매유통업의 충성고객관리를 위한 웹서비스의 프레임웍 및 적용 사례를 제시하고 있다. 고객관리 웹서비스의 기본 모델은 전통적인 RFM분석에 기반을 두고 있는데 복잡한 충성고객관리 업무를 처리하는 에이전트를 제공한다. 인터넷 쇼핑몰이나 상점의 운영 시스템과 용이하게 통합될 수 있는 웹 서비스는 적은 비용으로 효과적인 고객 관리를 실현하는데 기여할 것으로 기대된다.
The adaptive accounting control system can be regarded as an realistic control system which can adapt itself to uncertain enviromental changes. It has characters that can measure the extend to which we attain our goals and give intelligence, which is essential to planning for the future and for decision making. The budget should present the aim of the compilation of the budget and synthesize the limit through the systematic plan about the utilization of resources, because is a financial plan that is used as estimate of future management operations and as a control of it. If we would like to make good use of this business budget as a tool for planning, we should try to opimize all over the business by relating business operation as far as the effective use of the economic resources in business and the supplying of it are concerned and financial budgets to the responsibility unit center. As this paper is about the budgetary management pattern of marketing based on the adaptive accounting control system, I shall begin with a description of the feature and role of responsible accounting system in management accounting. I shall also deal with the Ex ante accounting system and the Ex post optimum accounting system which are essential to the control stage of business budgeting. And finally, accounting to the control process of adaptive accounting system that fit in with the reality, I shall design a budgetary management pattern of marking section. I wish this paper would be helpful to the activity of budgetary management. A budget is an important step of diverging point. Consequently, when we set up a budgetary pattern based on the adaptive accounting system as far as the control accounting is concerned. I believe that the step of responsible accounting will be a more elaborate and scientific step of management.
인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.
KHOEURN SAKSONITA;Jungsung Ha;Wan-Sup Cho;Phyoungjung Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권7호
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pp.29-37
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2023
기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.
최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 호텔 관광 서비스 업계에서 급변하는 전산화와 글로벌화에 대응하기 위하여 IT 솔루션 도입을 통하여 기업의 업무 처리를 고도화하고 고객 서비스 대응력을 높인 사례를 연구하였다. 이를 통하여 국내 유수의 호텔 관광기업이 효과적으로 고객 요구에 대응하기 위하여 CRM 솔루션을 자체적으로 개발하여 실무에 활용하도록 함으로써, 고객에 대한 분석력을 높이고 고객별 마케팅 전략 수립과 고객에 특화 한 영업을 전개하는 활용 사례를 연구하였다. 특히 본 연구는 호텔 관광 업계의 CRM 솔루션 도입 과정과 CRM을 이용한 영업 업무 및 마케팅 업무에 활용해 나가는 과정에 대하여 논하였고, CRM 도입에 의한 효과를 DEA(Data Envelopment Analysis) 를 통하여 분석하였다. 우선 CRM을 도입한 L사의 각 사이트별 상대적 효율성을 CCR 모형으로 비교 분석하였으며, 그 다음 L사의 대표 사이트에 소속된 각 영업장들의 상대적 효율성을 BCC 모형으로 비교 분석하였다.
고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.
최근 다양한 분야에서 '빅데이터'가 생성되었다. 많은 기업들은 인공지능(AI)을 기반으로 빅데이터 분석이 가능한 시스템을 구축하여 이익 창출을 시도하고 있다. 인공지능 기술을 접목함으로써 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 효과적으로 활용하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 특히 재무, 조달, 생산 및 마케팅과 같은 다양한 분야에서 국가 및 기업 경영 관리에있어 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측은 절대적으로 중요한 요소이다. 이때 각 분야의 수요패턴을 고려한 적절한 모델을 적용하는 것이 중요하다. 전통적으로 쓰이는 시계열모델이나 회귀모델로도 비대해진 실제 데이터의 복잡한 비선형적인 패턴을 분석할 수 있다. 그러나 다양한 비선형 모델들 중에서 적절한 모델을 선택하는 것은 사전 지식 없이는 어려운 일이다. 최근에는 인공지능 기반의 기법들인 머신러닝이나 딥러닝 기법을 중심으로 이루어진 연구들이 이를 극복할 수 있음을 증명하고 있다. 뿐만 아니라 정형데이터와 이미지나 텍스트의 비정형 데이터 분석을 통한 수요예측도 높은 정확도를 갖춘 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 수요예측이 비교적 활발하게 일어나는 중요한 분야들을 나누어 설명하였다. 그리고 각 분야별로 갖는 특징적인 성격을 고려한 인공지능 기반의 수요예측 기법에 대해 머신러닝과 딥러닝 기법으로 나누어 소개하였다.
AI (인공지능)는 알렉사와 같은 지능형 가상 비서 (IVA)을 통해서 이미 우리의 삶에 침투했으며 디자인 작업에도 도입될 가능성이 높다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 개발될 지능형 디자인 비서에 (intelligent design assistant) 대해서, 디자이너들이 어떠한 생각을 가지고 있는지 이해하고자 한다. 이를 위해서 브라질의 UX/UI 디자이너들에게 지능형 가상 비서와 AI 디자인 도구에 관한 설문 조사를 실시했으며, 추가로 알렉사와 (Alexa) 어도비 센세이를 (Adobe Sensei) 결합하여 음성 기반 AI 디자인 비서인 알렉사 센세이를 (Alexa Sensei) 가상의 시나리오로 만든 뒤, 이에 관한 설문도 함께 실시했다. 설문조사 결과, 브라질 디자이너들은 AI와 협업할 기회는 제한되어 있었으나 AI가 디자인 프로세스의 효율성을 개선해줄 것으로 기대한다는 사실을 알아냈다. 또한 응답자의 대다수는 AI 설계 시스템과 창의적으로 협력할 수 있을 것이라고 예측했다. 자연어를 통한 의사소통에는 한계가 있을 것으로 바라보았지만, 이미 지능형 가상 비서를 사용한 경험이 있는 디자이너들은 음성 기반 AI 디자인 비서에 대한 거부감이 낮다는 점도 함께 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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