Database marketing is a series of marketing activities based on the customer database for increasing the customer's life-time value. In this thesis. we applied database marketing to the sales promotional strategies of Casual Korean Traditional Clothes to activate wearing of Casual Korean Traditional Clothes. To achieve this goal, we surveyed the consciousness of wearing and purchases for Casual Korean Traditional Clothes. and extract information that can be utilized in the sales promotional strategies. According to the result, the proposed sales promotional strategies for Casual Korean Traditional Clothes are summarized as follows : (1) Useful information for the customer should be stored in the database and utilized in the marketing. (2) It is necessary to shorten the cycle of repeated purchases by emphasizing daily-life clothing of Casual Korean Traditional Clothes especially for the aged 20-40. (3) Since Casual Korean Traditional Clothes are usually weared as a ceremonial clothes in the fall, direct mail, fashion show, and advertising in the mass media should be concentrated on this season. (4) Value-added marketing should be derived by cross-selling of items harmonized with Casual Korean Traditional Clothes. (5) To guarantee fixed customers and increased usage of Casual Korean Traditional Clothes, - give point score, discount, or selling on an installment basis for the customers who use credit cards or department cards. - select privileged customers by analyzing purchase history and provide multiple services for these customers. - let the customers rent Casual Korean Traditional Clothes in an appropriate cost, and make customer cards for the construction of elaborated customer database. (6) To increase the acknowledgement of Casual Korean Traditional Clothes, not only Persistent publicity, but also fashion show, visual merchandising, and advertisement in mass media should be conducted as well.
데이터 베이스 마케팅은 기업의 마케팅 노력을 향상 혹은 강화시키기고 새로운 시장 탐색 및 신제품의 가능성을 평가하기 위하여 기업 내·외의 정보를 이용하는 기법이다. 데이터 베이스 마케팅 그 자체는 매우 간단하면서 전략 지향적 개념이다. 데이터 베이스 마케팅은 기업에게 많은 이점을 가져다준다. 첫째, 마케팅 노력을 현재의 고객 및 가장 적합한 목표에 집중하기 때문에 마케팅비용을 효과적으로 사용할 수 있다. 둘째 고객과의 관계를 향상시켜 고객 충성도를 높여준다. 셋째, 고객 및 적합한 시장목표와 관련하여 매우 가치 있는 정보를 제공한다. 지금은 정보화 시대로서 앞으로 더 많은 마케팅 데이터 베이스가 기업의 가치를 높여줄 것이다.
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.
Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.
Moon, Jung Oh;Lee, Habin;Kim, Jong Woo;Aktas, Emel;Tsohou, Aggeliki;Choi, Youngseok
Asia pacific journal of information systems
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제25권3호
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pp.473-499
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2015
The limited literature on Open Source Software (OSS) customers' adoption does not provide explanations on how OSS services are adopted by customers in the presence of functionally superior commercially licensed software (CLS). This paper aims to uncover the process that shapes customer satisfaction of OSS services in comparison to CLS. Expectation Disconfirmation Theory (EDT) is adapted and integrated with pre implementation factor model that influences software customers' expectations including cost, reputation, and experience. The constructed research model is empirically validated using a field survey of OSS and CLS database management system (DBMS) customers in Korea. The theoretical contribution of the paper lies on the application of EDT to explain the wide adoption of OSS DBMS services in the presence of functionally superior CLS DBMSs. Furthermore, this paper integrates EDT with pre-implementation factors for customers' expectations, which has been considered a limitation of the theory. Among the practical contributions, this study draws attention to the substantive differences between OSS and CLS customers' expectations. Additionally, it offers initial explanations for the differences in customer behavior for OSS and CLS and the way that customers' expectations and actual performance are mingled together to form customer satisfaction.
Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in load demand data. The main aim of our work is to forecast customers' contract information from capacity of daily power consumption patterns. According to the result, we try to evaluate the contract information's suitability. The proposed our approach consists of three stages: (i) data preprocessing: noise or outlier is detected and removed (ii) cluster analysis: SOMs clustering is used to create load patterns and the representative load profiles and (iii) classification: we applied the K-NNs classifier in order to predict the customers' contract information base on power consumption patterns. According to the our proposed methodology, power load measured from AMR(automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs. The output was the classification of representative load profiles (or classes). Lastly, in order to evaluate KNN classification technique, the proposed methodology was applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and the results of our experiments was presented.
In this paper, we designed a system that integrate and organize customer management programs and databases, which are performed independently of each other. And we designed the system so that it can be used for future marketing by implementing the system to share and efficiently utilize mutual independent maintenance information. From the CRM perspective, a comprehensive information system ghat manages every information on both new cars and second hand cares grom their purchase, to parts, to insurance, and to scraping needs to be established. The following should be applied in the establishment of the IAMS. Auto makers or auto maintenance services providers exclusive management of information on customers and their car maintenance services is aggravating the customer's inconvenience and complaints. In addition, the service provider has difficulty providing consistent maintenance services because it has little information about previous auto maintenance services the customer received. Besides, the customers who have no information on costs of parts and labor tend to hesitate to trust the costs of maintenance services. This study to provide customers with systematic maintenance service and causing them some inconvenience. Therefore, in order to maintain existing customers, auto maintenance service providers should provide services the customers wanted on the basis of accurate information about them.
Product catalog information is the most important factor to make customers purchase the product for various B2B or B2C businesses provided on the Internet. As catalog information differs from company by company, it cannot provide common criteria standard to customers to make decisions. Therefore, it is necessary to develop a platform independent system, which integrates incompatible data from each company' catalogs and manages its database. This paper describes the integrated E-catalog system made up DB module, catalog management module, and interface module. This system allows customers to view standardized product catalog information from different companies with real -time updates, and also provides extensibility, flexibility, and interoperability for the effective E-Business management.
최근 인터넷의 급속한 발전으로 전자상점의 수가 계속적으로 증가함에 따라, 대부분의 전자 상점들은 고객이 전자상점을 이용하는 동안 고객에게 차별화된 제품 추천서비스를 제공하여 고객에 관심을 높이고자 한다. 이러한 CRM을 위한 서비스를 제공하기 위해서는 많은 고객 거래 정보 데이터베이스에 의해서 생성된 규칙을 이용해야한다. 개별화 전자 상점이 보다 더 효율적으로 운영되기 위해서는 많은 고객거래 데이터를 모두 활용하기보다는 정제된 고객 거래 정보가 필요하며, 이들 정보를 이용한 연관 규칙을 생성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 우수 고객의 거래 이력 정보를 뷰로 생성함으로써 데이터베이스 접근과 컴퓨팅을 줄이는 방법을 이용한 개별화 연관규칙 생성을 제안하였다. 특히 고객데이터가 정제된 우수고객의 이력 뷰로부터 연관 규칙을 생성하여, 보다 정확하고 효율적인 개별화 서비스를 지원하는 전자 상점을 설계 및 구축하였다.
본 연구는 인터넷상에서 쇼핑문화가 자리잡아 가고 있는 현실에서 전자상거래의 한 형태인 인터넷 쇼핑몰에서의 감성 공학적 검색시스템 구축에 있다. 기존 쇼핑몰에서 검색의 키워드로 사용하고 있는 업종, 품목, 가격, 크기 대신 제품에서 소비자가 느끼는 감성을 키워드를 통해 제품을 선택할 수 있는 시스템을 중심으로 연구가 이루어졌다. 감성공학적 검색시스템에서는 대상 제품을 선택하여 그 제품의 이미지가 가지고 감성을 어휘로 데이터베이스를 구축한 후, 인터넷상에 웹서버를 구축하여 쇼핑몰 상에서 소비자가 입력한 감성어휘를 키워드로 하여 제품을 검색하는 시스템이다. 따라서 본 연구에서는 명확하지 않은 소비자의 감성 니즈를 보다 실제적인 방향으로 체계화하고 소비자가 제품에서 가지는 감성을 파악하여 소비자 구매 의사 결정 과정에 영향을 주는 고객중심의 응용기술 환경을 제공하고, 인터넷 쇼핑몰에서 소비자에게 제품 선택 기회와 선택 폭을 확대하고, 제품에 대한 정보를 다양하게 제공하여 소비자 니즈에 실제적인 방향으로 접근하고자 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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