• 제목/요약/키워드: recency period

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The Recency Period for Estimation of Human Immunodeficiency Virus Incidence by the AxSYM Avidity Assay and BED-Capture Enzyme Immunoassay in the Republic of Korea

  • Yu, Hye-Kyung;Heo, Tae-Young;Kim, Na-Young;Wang, Jin-Sook;Lee, Jae-Kyeong;Kim, Sung Soon;Kee, Mee-Kyung
    • Osong Public Health and Research Perspectives
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    • 제5권4호
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    • pp.187-192
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    • 2014
  • Objectives: Measurement of the incidence of the human immunodeficiency virus (HIV) is very important for epidemiological studies. Here, we determined the recency period with the AxSYM avidity assay and the BED-capture enzyme immunoassay (BED-CEIA) in Korean seroconverters. Methods: Two hundred longitudinal specimens from 81 seroconverters with incident HIV infections that had been collected at the Korea National Institute of Health were subjected to the AxSYM avidity assay (cutoff = 0.8) and BED-CEIA (cutoff = 0.8). The statistical method used to estimate the recency period in recent HIV infections was nonparametric survival analyses. Sensitivity and specificity were calculated for 10-day increments from 120 days to 230 days to determine the recency period. Results: The mean recency period of the avidity assay and BED-CEIA using a survival method was 158 days [95% confidence interval (CI), 135-181 days] and 189 days (95% CI, 170-208 days), respectively. Based on the use of sensitivity and specificity, the mean recency period for the avidity assay and BED-CEIA was 150 days and 200 days, respectively. Conclusion: We determined the recency period to estimate HIV incidence in Korea. These data showed that the nonparametric survival analysis often led to shorter recency periods than analysis of sensitivity and specificity as a new method. These findings suggest that more data from seroconverters and other methodologies are needed to determine the recency period for estimating HIV incidence.

최신 영화 VOD 이용자의 선호도에 대한 컨조인트 분석 (The Conjoint Analysis of Users' Preference on the VODs of the Newly-released Movies)

  • 임정수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.191-198
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    • 2013
  • 본 연구는 최신 영화의 VOD에 대한 이용자 선호도와 관련된 속성변인들의 중요도를 컨조인트 분석방법으로 분석했다. 그 결과는 요금(44.6%)이 최신영화 VOD 선택에서 가장 중요한 변인으로, 그 다음으로는 이용기기(24.5%), 최근성(18.0%), 생산국(12.9%)의 순으로 나타났다. 응답자들은 '최근성'에서는 현재 극장상영중인 영화가, '생산국'에서는 한국영화가, '요금'에서는 3,000원이, '이용기기'에서는 텔레비전이 가장 높은 효용을 준다고 답했다. 최근에 전통적인 창구화 전략과는 달리 홀드백이 무시되기도 하고 극장보다 높은 요금이 부과되기도 하는 VOD 시장이 등장했지만, 이용자들은 여전히 저렴한 요금에 민감하게 반응했고, 오히려 최근성을 상대적으로 덜 중요하게 고려했다.

RFMP를 이용한 부동산 회원 분류에 관한 연구 (A study on the segmentation of real estate customer using RFMP)

  • 조광현;박희창
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권3호
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    • pp.515-523
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    • 2012
  • 대부분의 기업들은 고객관계관리를 통하여 기존의 고객에 대한 충성도를 향상시켜 기업의 수익성을 극대화하기 위한 노력을 실시하고 있다. 고객관계관리란 고객에 대한 정보를 바탕으로 개인에게 적합한 맞춤형 서비스를 제공함으로서 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 고객관계관리의 여러 가지 기법 중 고객을 세분화할 수 있는 RFM (recency, frequency, monetary) 방법을 적용하고자 하며, 기존의 RFM 모형에서 부동산 광고 구매 기간을 추가한 RFMP 모형을 이용하여 고객 세분화를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과로 기존의 최근성, 최빈성, 총구매액 외에 광고 상품의 구매 기간을 고려하여 회원을 세분화함으로서 기존의 RFM 모형보다 더 나은 고객세분화를 이룰 수 있으며, 이를 바탕으로 회원에 대한 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.

RFM 기반 SOM을 이용한 매장관리 전략 도출 (Strategy for Store Management Using SOM Based on RFM)

  • 정윤정;최일영;김재경;최주철
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.93-112
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    • 2015
  • 소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Support Vector Regression에서 분리학습을 이용한 고객의 구매액 예측모형 (The Prediction of Purchase Amount of Customers Using Support Vector Regression with Separated Learning Method)

  • 홍태호;김은미
    • 지능정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.213-225
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    • 2010
  • 본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.