• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.1
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• pp.285-291
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• 2022

The Purpose of this Study is to explore the new direction for Metaverse marketing and I analyze case of Metaverse marketing focusing on jewelry brand and changes of IT technology for Metaverse Roadmap 2.0. Based on the analyzed marketing strategy, jewelry brands compare and study Metaverse marketing cases to draw implications. As a result of the study, successful Metaverse marketing provides a personalized experience in the virtual space and is accompanied by analysis of the customer journey, and this can be confirmed in the case of global brand. As a future research direction, Through in-depth research on marketing ROI(Return On Investment), I contribute to enhancing the competitiveness of jewelry brand.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.41-51
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• 2000

전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.607-609
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• 2005

온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.6
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• pp.43-48
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• 2010

Useful emails influence on consumers' purchase behavior and activate them to visit retail stores. Regular contact with consumers by e-mail has positive effects on brand loyalty. However, email marketing has a limitation. Spam now accounts for over half of all e-mail traffic. The increase of email users has resulted in the dramatic increase of spam emails during the past few years. In this paper, we proposed an ontology-based system offering personalized email services to overcome such limitation. Our method is not the ontology-driven spam filtering, but a personalized content service considering personal interests and relations among people by using FOAF and domain ontologies. Our system was successfully tested in email marketing domain.

• 프린팅코리아
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• v.13 no.12
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• pp.104-104
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• 2014

시카고에 본사를 둔 Continental Web Press는 카탈로그, DM, 삽입 광고에 특화된 상업 윤전 오프셋 인쇄업체다. 41년 동안 코닥과 비즈니스 관계를 맺어 온 Continental Web Press는 고객들에게 보다 더 강화된 개인화 마케팅 서비스 제공, 세일즈 수익 증대, DM이나 다른 마케팅 캠페인에서 응답률을 증대시키기 위해 최근 코닥 프로스퍼 S시리즈 시스템을 도입했다

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.161-168
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• 2000

산업의 요구로부터 시작된 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)를 기를 학문과의 관계에서 검토하고, 특별히 인터넷 기반의 CRM에 관련된 비즈니스 모델과 프로세스 모델을 소개한다. CRM의 핵심적인 요소인 개인화는 하나의 마케팅 기법이 아닌 비즈니스 모델 수준에서 다루어져야 한다는 인식하에, 인터넷에서의 개인화 비즈니스 모델의 정의를 소개하고, 이를 위한 전제 조건과 개인화의 차원 등을 소개한다. 한편, CRM의 성공적인 구축은 이를 위한 프로세스를 여러 가지 관점에서 조망하는 것이 필수적인데, 본 논문에서는 여러 관점에서 이들을 정리하고, 이를 지원하는 도구들과 이러한 도구의 자동화 전략을 소개한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.1
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• pp.61-68
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• 2012

Since the increasing use of smart devices such as smartphone and tablet PC improves the quality of convergence of broadcasting and telecommunication, many new media have been created. This smart device can provide personal environments based on user's profile (age, gender, and job) and current location. In addition, it can be regarded as a media platform with two-way communication. This paper proposes personalized message syndication, called PMS, based on smart devices and then analyzes its business and technical issues. The PMS service as a smart media provides consumers customized information and can be used for producer's marketing tools which can lead consumers' heart and participation.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1812-1818
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• 2006

일대일 마케팅을 실현하고 정보 과다 문제의 해결책으로 등장한 추천시스템의 다양한 기법을 적용하기 위해서는 고객의 관심 분야에 대한 정보인 고객 프로파일의 정의가 선행되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 고객에게 개인화된 정보를 추천하기 위해 고객 개인의 행동과 그 고객이 속한 그룹의 행동 정보에 기반한 고객 프로파일 모델인 IGBCPM(Individual Group Behavior Customer Profile Model)을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.197-207
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• 2007

This thesis suggested that the 'customized' marketing would be a new strategy in terms of a marketing in the digital media age under the circumstances where a form of marketing was evolving in accordance with the convergence of digital media. Because of the media environment due to an 'individualization', the strategy would meet an individual demand of a consumer in a rapidly changing environment. The best marketing to capture a 'customer's heart' is not a brand that first entered the market, but the one that is first settled in a customer's heart. If a differentiated interactive marketing strategy is equipped, it is possible to capture a completely new market space ad create a profit over several years. In the aspect of an effect of a digital marketing, first, a concept relating to an interaction between a consumer and a producer is important. Secondly, the important one is an empathy marketing which is an emotional marketing through a brand image beyond a product. Thirdly, the author studied an orally transmitted marketing effect through digital media.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.657-660
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• 2004

규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.