Expectation and interest about e-CRM are rising for more efficient customer management in on-line including electronic commerce. The decision-making tree can be used usefully as the data mining technology for e-CRM. In this paper, the representative decision making techniques, CART, C4.5, CHAID analyzed the differences in personalization point of view with actuality customer data through an experiment. With these analysis data, it is proposed a new decision-making tree system that has big advantage in personalization techniques. Through new system, it can get following advantage. First, it can form superior model more qualitatively in personalization by adding individual's weight value. Second it can supply information personalized more to customer. Third, it can have high position about customer's loyalty than other site of similar types of business. Fourth, it can reduce expense that cost marketing and decision-making. Fifth, it becomes possible that know that customer through smooth communication with customer who use personalized service wants and make from goods or service's quality to more worth thing.
국내외 마케팅에 있어서 경쟁의 심화로 말미암아 새로운 고객의 획득에 따른 비용-효과보다 기존고객과의 관계유지를 위하여 고객의 평생가치를 높이도록 노력하는 것이 오히려 효과적인 경우가 많아졌다. 이러한 관계마케팅의 개념은 최근 마케팅을 포함한 기업경영 전반에 적용되는 고객관계관리(CRM)로 확장되고 있다. 또한 인터넷 기반의 e CRM이 고객행동의 분석도구를 거의 정확하고도 실시간으로 파악할 수 있게 함으로써 통합적 CRM의 아키텍쳐와 솔루션이 개발, 적용되고 있다. 통합 CRM에서의 고객은 B2B이든 B2C이든 간에 개별(개인) 고객을 가리키며, 개별 고객의 니즈와 요구를 적절하게 충족시킬 수 있도록 개인화 시스템을 구축하여 관리하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 CRM의 기본 틀과 시스템을 비롯하여 개인화 설계를 어떻게 할 것인가에 관한 사례 및 실증분석에 앞서 그 배경 지식을 정리하고자 이론적 탐구를 하였다.
오늘날과 같은 지식정보화 시대에는 자료 및 정보에서 창출된 지식을 어떻게 경영하고 관리하느냐에 의해 개인, 기업, 국가의 경쟁력이 평가된다고 해도 과언이 아닐 것이다. 지식경영 의 중요성 및 필요성이 부각되면서 디자인분야에서도 디자인 관련 지식을 창출하고 적용한 후 그 효용가치를 평가하려는 연구가 이루어져 왔다. 이들 선행연구들은 지식창출을 위해 이용되는 기초자료가 무엇이냐에 따라 CRM분야와 온라인 통계 조사분야 그리고 eCRM 분야로 구분할 수 있다. 그러나 이들 연구에서는 개별분야에서의 지식을 창출할 수 있다는 측면에서는 의미가 있지만 디자이너가 실무에 직접적으로 적용 할 수 있는 디자인 지식을 창출할 수 있다고 하기에는 다소 무리가 따른다. 왜냐하면 디자인관련 고객은 CRM분야의 기존 오프라인에서의 고객의 선호행위, 통계조사부분의 각종 디자인 요소에 대한 통계적 설문조사 결과 그리고 eCRM분야의 시공을 초월한 불특정 다수의 소비행태 및 선호패턴에 이르기까지 통합적인 형태의 지식이 요구되기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 CRM, 통계조사, eCRM부분을 통합적으로 적용한 웹기반의 디자인 지식관리 솔루션을 제안하였다. 솔루션에서 제공되는 다양한 정보는 디자인관련 기업과 연구소 등의 실무 디자이너에게 고객위주 디자인을 생성하는데 필요한 잠재적 지식을 창출하는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
CRM은 기존 고객을 잘 관리하면서 새로운 고객을 유치하는 마케팅비용은 기존고객 유지비용의 몇 배라는 기본적인 원칙에 의한 접근이다. 물론, 데이터베이스 마케팅, 이메일 마케팅이 기존고객 유지의 수단이 될 수도 있다. 본 논문에서 개발한 신경망을 이용한 분석 eCRM 시스템의 컴포넌트를 설계 구현하였다. 이는 특성화된 컴포넌트 기반으로 개발되었으며, 기존 데이터 환경을 효율적으로 이용할 수 있는 모듈(module) 개발을 통하여 사용자들이 쉽게 이용할 수 있는 환경을 지원한다.
고객을 중심으로 한 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)는 인터넷의 적용과 더불어 다양하게 발전하고 있는 분야 중 최근 가장 큰 이슈가 되고 있다. eCRU이란 CRM에서 인터넷을 이용해 기존의 시스템을 재구성하는 것을 말하는데 고객만족을 극대화하면서 동시에 관련 비용을 절감할 수 있는 새로운 고객관리라고 할 수 있다 본 논문은 웹 상의 고객 패턴을 마이닝을 통하여 고객 정보 추출을 최적화하는 알고리즘을 제시하고 이를 통해 고객분류를 자동으로 할 수 있음을 보였다.
The purpose of this study was to identify dynamic relationship structure in fashion Internet shopping mall and to present marketers to perform marketing strategy in e-CRM, focusing on trust and commitment. 473 customers who had purchased fashion products in fashion internet shopping mall had participated in the survey. Finally, 470 were used into data analysis. The data was analyzed by factor analysis, t-test, ANOVA, correlation analysis and Structural Equation Model(SEM) using AMOS program. As the results, 'economic benefits' and 'service' variables had the positive effects on 'trust'. Especially, 'service' had the major effect on 'trust'. 'Trust' and 'product information quality' had the positive effects on 'emotional commitment'. 'Trust', 'economic benefits' and 'reputation' had the positive effects on calculus commitment, while contents had the negative effect. Also, 'emotional' and 'calculus' commitment had positive effects on 'relationship maintenance intention'. 'Emotional commitment' had higher effect on 'relationship maintenance intention' than 'calculus commitment'. 'Calculus commitment' had the positive effect on discontinue relationship intention when shopping mall made mistakes. The results of this study provide e-CRM marketing strategy for marketers of fashion internet shopping mall.
Recently the development of information technology and the emergence of electronic commerce have brought significant changes of purchase behavior in customers. The purpose of this research is to investigate the important elements of e-CRM which influence the customers satisfaction in the shopping mall. Also this study is to investigate the relationship between customer satisfaction and repurchase intention and word of mouth intention. What we have found are as follows. (1) e-CRM elements greatly influencing on customer satisfaction in the shopping mall were e-Marketing, s-Sales, e-Service, and e-Security. (2) results of the relationship between customer satisfaction and repurchase intention was significant. (3) results of the relationship between customer satisfaction and word of mouth intention was significant. (4) results of the relationship between repurchase intention and word of mouth intention was significant. In conclusion, the results of this study will be helpful for the managers participating the operation of internet shopping mall.
본 연구는 고객관계관리의 중요성과 비중이 높아짐에 따라 B2B e-마켓플레이스에서의 e-CRM요인이 고객관계의 질과 성과에 미치는 영향관계를 파악하고 이러한 영향관계에서 전환장벽이 조절효과를 가지는지를 기업 대상 설문조사 자료를 토대로 실증분석 하였다. 분석결과를 살펴보면 첫째, e-CRM 요인 (e-Marketing, e-Service, e-Sales)은 B2B e-마켓플레이스 이용 고객들(공급자/구매자)과의 관계의 질(만족, 신뢰)과 성과(재구매 의도, 장기지향성)에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 고객관계의 질과 성과 간의 분석에서는 관계의 질이 높을수록 성과도 높아지는 긍정적 관계를 나타냈다. 셋째, 고객관계의 질과 성과간의 관계에서 전환장벽(대안 매력도, 전환비용)의 조절효과 분석에서는 대안매력도와 전환비용은 모두 정(+)의 조절효과를 보였다.
시장 환경의 전반적인 변화로 인하여 시장 규제가 완화되고 그로 인한 경쟁사가 늘어나고 있고, 공급자 중심의 시장에서 구매자 중심의 시장으로 변화되어 가고 있다. 이에 기업들은 고객과의 관계를 강화하기 위해 CRM을 중요한 해법으로 생각하여 다양한 방법으로 고객만족을 높이는데 주력하고 있다. 또한 정보기술의 발달로 인해 웹 상에서의 eCRM이 출현되었고 웹 상에서 고객의 데이터를 분석하여 적시에 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해주는 Recommendation system 을 개발하여 좀더 향상된 eCRM 으로 원투원 마켓팅을 통해 판매 강화 및 고객만족도 제고를 실현할 수 있도록 발전되어왔다. 이중 eCRM의 Recommendation Engine은 고객의 니즈를 발견해내어 그에 맞는 다양한 상품들을 추천하는 시스템으로 Rule 기반의 컨텐츠 매칭 기법과 Collaborative Filtering 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법들은 미리 정해진 Rule에 의해 사전적인 대응을 하지 못한다는 문제점과 비정형적인 정보 및 환경정보에 복합적인 판단이 고객중심의 현재 상황에 따라 이루어지지 못한다는 문제점을 가지고 있다 이에 본고에서는 이 문제에 대한 해결안으로써 Ontology를 이용한 실시간 추천시스템을 모델로 제시하고자 한다.
최근 전자 상거래에서 사용하고 있는 게시판은 고객의 능동적인 참여로 운영되며, 게시물은 고객의 직접적인 의사를 들을 수 있는 인 바운드(Inbound)정보로서 다른 eCRM을 위한 고객 접점 채널 과는 성격이 다른 도구이다. 또한 게시판의 효과적인 운영은 게시판 자체의 신뢰도를 향상 시키고 나아가 전자 상거래 전체의 신뢰도를 높여 줄 수 있는 중요한 eCRM 도구이다. 그러나 현재 대부분의 전자상거래에서 운영하는 게시판은 기 분류된 카테고리를 고객이 직접 수동으로 선정하도록 되어 있고, 이렇게 임의로 분류되는 게시물에 대하여 체계적인 처리 과정 없이 답변이 이루어지기 때문에 답변을 하는데 많은 시간이 소요 되고 있으며, 정확한 답변이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 여러 가지 종류의 게시물에 대하여 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 게시판의 기존 문제점의 해결과 효과적인 운영 그리고 게시물의 체계적인 분류 관리를 할 수 있는 게시물 자동 분류기를 설계하고 구현하였다. 아울러 문서 분류 학습 기법 중 대표적인 TFIDF. k-NN, 나이브 베이지안 기법들의 게시물 분류 성능을 측정하여 채택한 나이브 베이지안 분류기의 우수성을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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