• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권4호
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• pp.752-770
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• 2019

The purpose of this study is to incorporate telemarketing processes to improve telemarketing performance. For this application, we have attempted to mix the model of machine learning to extract potential customers with personalisation techniques to derive recommended products from actual contact. Most of traditional recommendation systems were mainly in ways such as collaborative filtering, which predicts items with a high likelihood of future purchase, based on existing purchase transactions or preferences for products. But, under these systems, new users or items added to the system do not have sufficient information, and generally cause problems such as a cold start that can not obtain satisfactory recommendation items. Also, indiscriminate telemarketing attempts can backfire as they increase the dissatisfaction and fatigue of customers who do not want to be contacted. To this purpose, this study presented a multi-purpose hybrid recommendation algorithm to achieve two goals: to select customers with high possibility of contact, and to recommend products to selected customers. In addition, we used subscription data from telemarketing agency that handles insurance products to derive realistic applicability of the proposed recommendation system. Our proposed recommendation system would certainly solve the cold start and scarcity problem of existing recommendation algorithm by using contents information such as customer master information and telemarketing history. Also. the model could show excellent performance not only in terms of overall performance but also in terms of the recommendation success rate of the unpopular product.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.197-206
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• 2019

Telemarketing has been used in finance due to the reduction of offline channels. In order to select telemarketing target customers, various machine learning techniques have emerged to maximize the effect of minimum cost. However, there are problems that the class imbalance, which the number of marketing success customers is smaller than the number of failed customers, and the recall rate is lower than accuracy. In this paper, we propose a method that solve the imbalanced class problem and increase the recall rate to improve the efficiency. The hybrid sampling method is applied to balance the data in the class, and the stacked deep network is applied to improve the recall and precision as well as the accuracy. The proposed method is applied to actual bank telemarketing data. As a result of the comparison experiment, the accuracy, the recall, and the precision is improved higher than that of the conventional methods.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.686-691
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• 2017

텔레마케팅은 지식정보화 사회가 되면서 기업 마케팅 활동의 중심축으로 발전하였다. 최근 금융 데이터에 기계학습을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 좋은 성과를 내고 있다. 하지만 지도학습법이 대부분이어서 많은 양의 클래스가 있는 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 텔레마케팅의 목표 고객을 선정하는데 클래스가 없는 금융 데이터에 자동으로 클래스를 부여하는 방법을 제안한다. 준지도 학습법 중 레이블 전파와 의사결정나무 기반의 협동 학습으로 클래스가 없는 데이터를 레이블링한다. 신뢰도가 낮은 데이터를 제거한 후 두 방법이 같은 클래스로 예측한 데이터만 추출한다. 이를 학습 데이터에 추가한 후 의사결정나무를 학습하여 테스트 데이터로 평가한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 실제 포르투갈 은행의 텔레마케팅 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 비교 실험 결과, 정확도가 83.39%로 1.82% 향상되고, 정밀도가 19.37%로 2.67% 향상되었으며, t-검증을 통해 유의미한 성능 향상이 있음을 입증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.877-891
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• 2008

The purpose in this datamining modeling is to maximize the number of L insurance' new customer selected from the S corp.'s customers through the telemarketing. We demonstrated the superiority of this method by comparing the existing marketing method and campaign result. The used software in this analysis is SAS 9.1 and so on.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.463-467
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• 2007

This paper deals with service quality systems such as nonstore selling service, telemarketing services, call center services, market and opinion research service, franchise service, and, institutional feeding service. These service quality systems include process, infrastructure, and, requirements for the training and development of agents and staffs.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.673-684
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• 2009

텔레마케팅의 영업특성상 전화 응대를 한 고객에게 초기 적절한 상품을 추천하여 보험가입을 유치하는 것이 가장 중요하다. 따라서 고객의 선호상품 및 선호시간을 고려한 고객 선별과 타겟팅을 어떻게 진행하느냐에 따라 거수보험료 차이가 발생한다. 본 연구는 데이터마이닝 기법 중 로지스틱회귀모형을 이용하여 생명보험사 아웃바운드 텔레마케팅 영업을 지원하는데 있어서 그 효과를 검증하고자 하였다. 기존의 가입상품에 대한 고객반응정보와 L생명보험사 영업 전략에 따라 연령을 구간화하고 가족사랑보험, 상해보험, 암보험 상품에 대한 모델링을 진행하였다. 설정된 모델을 바탕으로 캠페인 진행시 기존 마케팅 방식과 모델방식으로 고객을 추출하고 실행결과를 통해 모델의 우수성을 입증하였다. 또한 시간이 지남에 따라 설정한 모델이 노후화되고 영업이익이 줄어듦에 따라 지속적으로 영업이익을 극대화 할 수 있도록 모델갱신주기를 도출하였다.

• 서비스연구
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• 제12권3호
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• pp.45-59
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• 2022

본 연구는 조직성과 극대화를 위해 2000년대 이후 크게 확대되고 있는 텔레마케팅 조직에서 이들이 인지하는 상사의 변혁적 리더십이 조직성과에 어떤 영향을 미치는지 조사하고자 하였다. 특히 본 연구는 팔로워십에 주목하여 조직구성원이 인식한 변혁적 리더십의 조직성과에 대한 관계에서의 조절효과를 탐색하였다. 텔레마케터들은 서비스 접점에서 마케팅 측면에서 기업 성과에 큰 영향을 있지만, 이들의 업무 특수성을 고려한 체계적 관리는 부족한 상황이다. 본 연구에서 설정한 연구모형검증을 위하여, 국내 콜센터 10곳에서 수집한 321개의 설문지를 분석하였다. 신뢰도, 상관관계, 요인분석, 위계적 회귀분석이 수행되었으며, 분석결과 텔레마케팅 조직구성원이 인식한 변혁적 리더십은 조직성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 팔로워십의 4가지 하위변인인 목표일치성, 능동적 참여, 비판적 사고, 팀정신 모두 조직성과에 정적인(+) 영향을 주며, 이중 목표일치성과 능동적 참여는 변혁적 리더십과 조직성과의 관계를 조절하는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 텔레마케팅 조직 내에서 고객과 통화가 시작된 시점에서 자신의 지식과 경험을 바탕으로 1:1 대응을 해야 하는 텔레마케터의 특수한 업무환경을 고려할 때 리더가 개별 구성원의 역량에 맞도록 자기 개발과 동기부여를 해야 함을 강조한다. 또한 텔레마케터가 상대적으로 조직 내의 활동과 업무수행에 적극적으로 참여할 수 없는 상황과 고용의 불안정성이 존재하는 상황에서 실무적으로도 많은 시사점을 갖고 있다. 실무적으로는 텔레마케팅 서비스 조직에서 변혁적리더십과 팔로워십을 높이기 위한 기업교육적인 역할의 필요성과 구성원들이 팔로워십을 발휘할 수 있는 분위기를 마련하고, 의사소통 구조를 개방하는 등 다양한 환경구축의 필요성을 시사한다.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 1999년도 정기총회 및 제13회 학술발표회
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• pp.3-16
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• 1999

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제6권1호
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• pp.89-101
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• 1999

Increasing number of companies recognize that the understanding of customers and their markets is indispensable for their survival and business success. The companies are rapidly increasing the amount of investments to develop customer databases which is the basis for the database marketing activities. Database marketing is closely related to data mining. Data mining is the non-trivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful knowledge or patterns from large data. Data mining applied to database marketing can make a great contribution to reinforce the company's competitiveness and sustainable competitive advantages. This paper develops the classification model to select the most responsible customers from the customer databases for telemarketing system and evaluates the performance of the developed model using LIFT measure. The model employs the decision tree algorithm, i.e., CHAID which is one of the well-known data mining techniques. This paper also represents the effective database marketing strategy by applying the data mining technique to a credit card company's telemarketing system.

• 한국조리학회지
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• 제2권
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• pp.25-46
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• 1996

The clients of hotel desire to be recognized as special persons who have their own personality and self-consciousness. The other hand, The hotel concentrates upon marketing strategy which acts a part of expanding sales. Namely, They find out the need of client, satisfy the desired need, ensure and manage the existing regular customers and make new clients regular customers. So they gain an advantage over competitive hotels. They make strategics of Telemarketing technique which is one of the developed-marketing techniques, can provide distinctive and familiar service and have an hight effect at the low cost. The attractions of Telemarketing strategy can be explained as follows. 1. It is the medium that have cost efficiency. 2. It possesses attractions to do time management. 3. It has control cash flow. 4. It can improve cash flow. 5. Market expansion can be accomplished. 6. It is a medium fit for prospecting over long-term period. 7. It can improve customer relations. 8. It fits seasonality (seasonal sales) 9. It brings greater order volume. 10. It benefits from lower personnel costs. 11. High volume productivity is realized. 12. It has attraction of versatility. 13. It has ease of start-up.