학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
일반적으로 B2C가 불특정 다수에 대한 서비스라면 B2B는 특정 소수에 대한 서비스라고 할 수 있다. 이러한 특성으로 B2C와 B2B에서 고객의 구매의도는 다르게 평가되어야 한다. 또한 B2B는 협상이라는 단계가 있고, 이것은 B2C와 B2B의 구매의도 평가기준에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 B2B에서 구매의도 파악을 위한 웹 로그 분석 모형을 제시한다. 제시된 모형을 통해 구매의도 파악을 위한 웹 로그 분석 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 기업의 레거시 시스템 데이터와 통합하는 과정을 보여준다. 또한 분석 데이터를 추출하기 위한 웹마이닝 과정과 추출된 분석 데이터가 데이터베이스에 저장되는 과정을 보여준다.
정보 시스템의 눈부신 발전과 인터넷의 급속한 보급으로 인하여 누구나 웹상에서 그들의 정보 요구를 충족할 수 있게 되었다. 그러나 웹상에서의 정보 교환의 폭발적 증가로 인한 시스템의 중요 정보 및 자원 유출이 심각한 문제로 대두 되고 있다. 그러므로 관리자가 시스템에서 보유하고 있는 자원의 유출을 방지하고 시스템의 사용 원칙에 위배되는 해킹 행위를 추적하기 위한 감사 기능이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 감사 추적의 중요한 정보가 되는 유닉스 시스템의 로그 파일을 자동적으로 분석하는 시스템(WALAS)을 설계하였다. WALAS 는 UNIX 시스템 내의 방대한 로그정보의 최적화를 통해 관리자가 해킹이나 사용자의 잘못된 시스템 사용 등을 효율적으로 감시하고 조사, 분석하는데 있어서의 자동화된 로그 파일 분석 시스템이다. WALAS는 관리 대상 호스트의 로그 정보로부터 보안 정보를 추출하여 침입을 판단하며 침입으로 판정되면, 이를 웹 기반의 관리자 인터페이스로 전달하게 된다. 또한 방대한 양의 로그 정보를 적절히 분류하고 분석하며, 실시간으로 호스트 로그 파일을 모니터링하여 침입 발견 시 관리자의 즉각적 대응이라는 이점을 제공한다.
최근 들어 인터넷 쇼핑몰의 활성화로 인한 고객의 행동 패턴 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 고객의 행동 패턴 분석 방법 중의 하나로 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 로그 분석을 소개한다. 웹 로그에는 고객의 접근 시간, 접근한 웹 페이지, 접근 시 사용한 브라우저 등 많은 정보가 포함되어 있는데, 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 적용하기 편리한 형태로 변환해야 한다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 적용하기 위해 필요한 정보를 추출하고 적절한 형태로 변환하는 작업을 수행하는 전처리기의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리기로 구축된 트랜잭션을 통하여 원하는 항목과 범위에 대해서 연관 규칙을 얻을 수 있다.
협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.
플러스터링이란 주어진 데이터 집합의 패턴들을 비슷한 성실을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론으로, 지금가지 이를 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 패턴인식, 영상 처리 등의 여러 공학 분야에 널리 적용되고 있다. FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘은 최소자승 기준함수(least square criterion function)에 퍼지이론을 적용만 목적함수의 반복최적화(iterative optimization)에 기반을 둔 방식으로, 하드 분할에 의한 기존의 클러스터링 방법이 승자(winner take all) 형태의 방법론을 취하는데 비하여, 각 패턴이 특정 클러스터에 속하는 소속정도를 줌으로써 보다 정확한 정보를 형성하도록 도와준다. 본 논문에서는 FCM 기법을 이용한 웹로그 분석을 하고자 한다.
인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.
개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 웹서버 로그파일 분석을 통하여 이루어진다. 분석하고자 하는 웹서버 로그파일은 기존의 데이터웨어하우스의 원천 데이터들과는 다르게 비정형적인 데이터 구조를 가지고있다. 이들 비정형 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(CRM)에 미치는 효과를 제시한다.
본 연구의 목적은 공연예술 활성화를 위한 CRM(Customer Relationship Management)의 전략적 활용방안을 모색하는 것이다. 국내의 대표적인 공연장인 LG아트센터와 공연기획사인 크레디아를 중심으로 CRM의 사례를 살펴보았다. LG아트센터는 독자적인 공연장운영시스템(Theater Management System : TMS) 운영을 통해 고객중심의 편리한 매표방식과 축적된 고객정보를 바탕으로 한 성공적인 공연프로그램 기획이 가능하였다. 크레디아는 공연관리시스템을 도입하여 도입이전 보다 회원이 많이 증가하였으며 회원관리 전담인력을 구성하여 체계적으로 관리가 가능하게 되었고 웹로그 분석(web-log analysis)으로 고객의 니즈에 부합한 다양한 상품들을 개발하여 공연티켓판매 뿐만 아니라 교차판매를 통한 수익증대와 고객만족을 실천하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 회원제도와 포인트제도가 천편일률적인 형태로 운영되고 있어 회원별 등업 제도 실시와 등급별 포인트 적립을 통해 신규관객을 개발하고 우수고객을 유지할 수 있는 CRM의 전략적 적용이 요구된다.
본 논문에서는 워크플로우 제어경로 분석 메커니즘을 제안한다. 이는 워크플로우 및 비즈니스 프로세스 기술의 활성화와 더불어 이의 적용사례가 급속히 늘어나면서 워크플로우 및 비즈니스 프로세스의 추적성과 재발견성을 최대화시키기고자 최근에 이슈화되고 있는 워크플로우 마이닝 또는 프로세스 재발견 기법으로 활용될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 제안하는 메커니즘은 두 가지 주요요소로 구성되는데, 하나는 워크플루우의 제어경로 분석을 통해 제어경로 결정 트리를 생성하는 부분이며, 다른 하나는 워크플로우의 모니터링과 실행 로그 정보로부터 워크플로우의 제어 경로를 기반으로 하는 워크프로우 실행 이력을 마이닝하는 부분이다. 결과적으로, 이 메커니즘을 통해 습득된 워크플로우 제어경로 기반 재발견 지식과 실행 이력 정보는 워크플로우의 제어경로 관련 고급정보를 구축하는데 이용될 수 있을 뿐 만 아니라 최종적으로 해당 워크플로우의 품질을 고급화시키기 위한 리엔지니어링의 주요 기반정보로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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