• 마케팅과학연구
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• 제14권
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• pp.125-144
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• 2004

본 연구는 중소규모의 인터넷 전자상거래쇼핑몰의 소비자정보 최적화를 위한 마케팅모듈의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서 적용한 마케팅모듈은 e-CRM 의 RFM 모듈과 이메일에 대한 장기적인 고객반응도를 분석한 이메일 반응모듈이며, 이 두 가지 분석방법으로 분류된 소비자그룹에 대한 이메일발송을 통한 ROI 분석을 통해 마케팅모듈에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과 두 가지 모듈에 의해 분류된 각 그룹에 대한 ROI 분석결과 매출에 대한 기여도인 전환율, 개인화요소 및 이메일반응점수인 충성도지수 모두 우수고객이 타 고객에 비해 높은 것으로 나타났으며, 이메일 기초반응도인 오픈율, 인지율, 클릭율에서도 접수가 높은 것으로 나타났다. 따라서 자본, 인원의 제약이 따르는 중소 인터넷기업은 저비용, 고효율의 타겟 마케팅 전략으로서 유효DB를 확보해야 하며, 기업의 DB구조 및 특성에 따라 RFM 및 이메일반응 모듈과 같은 타당한 마케팅모듈을 채택하여 고객서비스 및 기업수익을 강화할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.145-153
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• 2023

군에서 군인들의 체력 관리와 전투력 향상을 위한 필수적인 요소로서, 군인들의 운동 능력, 체력, 건강 수준을 효과적으로 측정하고 모니터링하는 중요성을 강조한다. 체력의 효과적인 측정이 관리의 핵심이며, 이는 현대경영학의 원칙과 일치하고 있다. 특히, 전장의 동적인 변화에 대비하기 위해서는 강인한 체력을 가진 군인을 양성하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 고객 분석 및 클러스터링 방법을 전자상거래에서 검증된 방법으로 소개하며, 이를 기반으로 머신러닝 알고리즘이 적용된 AI 고객 분석 방법을 군인 체력 평가에 적용하기 위해, RSC(Reveal, Sustainable, Control) 분석 모형을 도입하여 군인 체력을 효과적으로 분류하고 모니터링하는 방법을 검토하였다. RFM 기법을 적용한 RSC 분석 모형을 통해 군인 체력을 계량화하고 모델링함으로써 지속적인 발전을 도모하고 체력 관리의 효과를 높일 수 있는 전략을 모색하였다. 이러한 방법을 통해 군인의 체력을 향상하고 유지하는데 있어서 AI 고객 분석 기법을 응용한 RSC 클러스터링 분석방법을 도출하였다.

• 산업공학
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• 제25권2호
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• pp.229-240
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• 2012

Conventional research on customer relationship management(CRM) in general has focused on the effects of individual customer's satisfaction, retention and profit management. However, corporate customers are more profitable than individual customers because of high volume and frequent transactions between companies. In this article, a prototype for a corporate customer relationship management is developed in the postal service. First, the frequency and amount of customers' usage were examined, and thereby the corporate customer rating scheme was established to provide customized service. Second, five different types of usage patterns were determined using clustering analysis. In addition, we presented the rationales behind the five types of patterns. Third, RFM(recency, frequency, monetary) analysis was performed, and then action plans were developed to increase sales. Finally, the prototype software was developed to automatically perform the above analysis using MS Excel program.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.39-62
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• 2002

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.

• 유통과학연구
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• 제20권6호
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• pp.1-10
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• 2022

Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.

• 정보관리연구
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• 제39권2호
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• pp.235-249
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• 2008

The combination of information and technology makes dramatically increase both information quality and quantity. Almost of company utilize customer information for the purpose of increasing sales amount and profitability. The purpose of this paper is to discover customer information's utilization practices in the Korean financial industry. The case of K Bank's information analysis in the inbound and outbound marketing is provided, The customer segmentation is used for the inbound marketing by using RFM analysis. And the loan card model is used for the outbound marketing by using logit analysis.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.41-41
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• 2002

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 웹서비스는 적은 비용으로 효과적인 고객관리를 실현하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.185-187
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권2호
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• pp.69-77
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• 2019

As information technology advances, the penetration of smart devices connected to the Internet, such as smart phone and tablet PC, has rapidly expanded, and as sensor prices have fallen the Internet of Things has begun to be introduced in the industry. Today's industry is rapidly changing and evolving, requiring companies to respond to the new paradigm of business. In this situation, companies need to actively manage and maintain customer relationships in order to acquire loyal customers who bring them a high return. The purpose of this study is to suggest a method to manage customer relationship using real time IoT data including IoT product usage data, customer characteristics and transaction data. This study proposes a method of segmenting customers through RFM analysis and transition index analysis. In addition, a real-time monitoring through control charts is used to identify abnormalities in product use and suggest ways of differentiating marketing for each group. In the study, 44 samples were classified as 9 churn customers, 10 potential customers, and 25 active customers. This study suggested ways to induce active customers by providing after-sales benefit for product reuse to a group of churn customers and to promote the advantages or necessity of using the product by setting the goal of increasing the frequency of use to a group of potential customers. Finally, since the active customer group is a loyal customer, this study proposed an one-on-one marketing to improve product satisfaction.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.65-70
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• 2011

홍보우편 서비스의 활성화와 효율적인 마케팅 캠페인을 위해서 GIS 및 시간/공간마이닝을 접목한 홍보우편 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 정확한 고객선정을 위해서 순차/주기패턴을 이용한 구매 성향 정보와 RFM 분석 및 군집화 기법을 이용한 라이프스타일 군집 정보를 제공한다. 제안한 홍보우편 시스템을 통해 원청업체는 고객의 요구사항에 맞는 마케팅 캠페인이 가능하며, 온라인상에서 고객 선정, 홍보물 제작 및 배달까지의 "one-stop" 서비스가 가능하다.