모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.
본 논문에서는 개인화와 이동성을 결합하여 제공될 수 있는 유비쿼터스 위치 기반 서비스 기반의 u-마케팅 시스템 프로토타입을 개발하였다. u-마케팅 시스템은 기존 모바일 마케팅 시스템을 보다 더 효율적으로 지원하는 u-LBS 기반 기술을 활용한 u-마케팅 콜센터이다. 지금까지의 모바일 마케팅이 불특정 다수의 고객에게 일방적으로 홍보 내용을 전달하는 스팸 방식에 마케팅이었다면, u-마케팅 시스템은 u-LBS 기반 기술을 활용하여 이동통신사 가입 회원의 성별, 연령, 거주지, 직업과 그리고 휴대폰의 위치정보나 GPS를 통하여 가입자의 위치정보를 활용함으로써 회원사가 원하는 맞춤형 타겟 마케팅을 지원할 수 있는 위치기반의 유비쿼터스 마케팅 시스템이다.
정보통신기술의 발달로 인하여 최근 이메일이나 개인 홈페이지를 이용하는 인터넷 이용자들의 수가 날로 증가하고 있다. 이에 따라 많은 기업들이 인터넷을 이용한 마케팅 촉진방법에 대하여 많은 관심을 갖고 있다 이메일과 개인 홈페이지는 기업의 측면에서 보면 목표로 하는 잠재적인 고객들에 대한 프로화일을 데이터베이스화하여 고객들의 욕구와 필요에 가장 적합한 상품이나 서비스에 대하여 촉진을 할 수 있다는 장점 때문에 향후 호텔기업에게도 마케팅 촉진의 도구로 유용하게 이용될 가능성이 높다. 본 연구에서는 호텔기업이 이메일과 개인 홈페이지를 이용하여 상품과 서비스를 촉진할 수 있는 가능성에 대하여 제안하고 이에 따른 선결해야 하는 문제점이 무엇인지에 대하여 논의하였다.
온라인 기업의 경우 쉽게 가질 수 있는 고객데이터는 고객이 자사의 홈페이지에 접속하여 남기고 간 흔적(Web Log)이나, 고객이 직접 제공하는 데이터 일 것이다. 현재 많은 온라인 기업이 가장 기본적인 분석으로 웹 로그 분석을 시행하고 있으나, 그 양이 너무 많아 수시로 처리하는데는 문제가 있기도 하지만, 가장 쉽고, 기본적인 분석임은 피할 수 없는 사실이다. 기존의 웹 로그 분석에 관한 연구들이 웹 로그 분석을 통하여 사용자패턴 분석에 그친대 비하여 본 논문은 무선 페이지를 위한 컨텐츠추출 및 기존의 데이터중심의 마케팅 전략에서 벗어나 동양적인 정서를 가미한 마케팅 전략도 함께 제시한 것에 그 의의가 있다.
본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 개인별로 컨텐츠를 효과적으로 추천하기 위한 개인화 시스템모델을 제안하였다. 제안한 모델은 묵시적인 평가정보를 이용한 사례기반추론 기법으로서 협동적필터링 기법과 달리 유사집단의 평가정보를 이용하지 않고 개인별 속성에 대한 가중치와 속성 값을 이용하여 추천하는 기법이다. 이 기법은 각 사용자의 상품 추매 속성을 추천에 반영할 수 있는 장점이 있으며 사용자 프로파일을 이용하여 개인화된 추천이 가능하다. 제안한 기법이 Recall, Precision, F-measure의 평가 방법을 통해 실험한 결과 협동적필터링 기법 보다 모든 부분에서 더 좋은 결과가 나왔음을 볼 수 있다. 그러므로 제안 시스템이 유사 사용자의 평가정보를 이용한 협동적필터링 기법보다 효율적인 개인화 전략이 가능하다고 말 수 있다. 본 제안 모델을 이용하여 일대일 마케팅을 위한 eCRM 시스템 개발이 가능하리라 예상된다.
최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 소셜미디어는 효과적인 광고 매체로써 입소문 마케팅의 주요 수단으로 활용되고 있으며, 이를 통한 구전효과를 극대화하기 위해서는 오프라인에서 고객경험 중심의 차별화된 콘텐츠를 얻는 것이 매우 중요하다. 그러나 아직까지 오프라인을 결합한 소셜미디어 마케팅을 지원하는 효과적인 서비스 및 방법의 부재로 인해 온라인 위주의 제한적인 방법으로 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 고객이 자발적으로 참여하는 오프라인에서 간편하고 쉽게 개인의 경험을 온라인으로 연결할 수 있는 O2O(Online to Offline) 기반의 소셜미디어 마케팅 방법을 제안한다. 또한 이를 적용한 실증 사례들을 분석함으로써 제안하는 방법의 효과성을 입증한다. 궁극적으로 본 연구는 유기적으로 온오프라인을 융합함으로써 고객은 개인화된 형태의 게시글을 통해 만족감을 얻게 되고, 기업은 마케팅 전략을 세우는데 유용한 양질의 CRM 정보를 제공받음으로써 소셜미디어 마케팅 시장의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
점차 규모가 확대되어 가는 전자상거래 분야에서 차별화를 위하여 개인화된 서비스 제공을 위한 one-to-one 마케팅을 도입하였다. 기존의 가상 상점들을 사용자가 구매를 원하는 물건을 검색하여 찾아야 하는데, push기술과 에이젼트를 도입함으로써 고객에게 맞춤 서비스를 제공한다. 고객의 선호도 조사와 로그인한후의 행위를 모니터링하고 구매결과들을 분석하여 다음 고객의 방문시 그 고객만의 상점을 제공해준다. 모니터링 에이젼트(Monitoring Agent), 분석 에이젼트(Analysis Agent)의 도입으로 고객이 정말 원하는 것이 무엇인지 고객이 인지 못하고 있는 것도 제시함으로써 정보의 유용성을 높여주고, 개인화 에이젼트(Personalize Agent)를 통해 고객의 편의 도모뿐만 아니라 Rule-based에 근거하여 고객이 관심 있을 만한 상품과 광고를 선정해 제시함으로써 구매를 자극한다. 본 시스템에선 자바의 "Write Once, Run Anywhere" 성격에서 잘 나타난 분산환경에서의 장점을 이용하고자 최대한 자바의 기술을 사용해서 시스템을 설계하고 에이젼트를 만들었다.이젼트를 만들었다.
패션산업은 다양한 소비자 욕구를 충족시키면서 고객 만족을 극대화 시켜야 하는 산업이다. 고객 지향적인 마케팅 활동을 위하여 개별 소비자의 욕구를 만족시켜 줄 수 있는 개인화 전략 필요하다. 본 연구는 대학생을 중심으로 설문조사를 하였고, 자료분석을 위하여 요인분석, 정준상관분석, 군집분석, 일원분산분석을 사용하였다. 의복 쇼핑성향과 개인화 변수군과의 관계를 살펴본 결과, 두 개의 유의한 정준상관함수가 도출되었다. 유행혁신성과 가격의식이 높은 소비자들은 판매촉진 개인화와 개인화된 고객 관리를 동시에 높게 요구하는 것으로 나타났다. 가격의식과 의복 동조성향이 높으면서, 유행혁신성이 낮은 소비자들은 개인화된 제안서비스와 사이즈 맞춤 개인화를 동시에 높게 평가하는 것으로 나타났다. 실증적 연구에는 또한 의복 쇼핑성향에 따라 군집화된 집단간 개인화 전략의 선호경향을 분석함으로써 의복 쇼핑성향의 세분집단별로 요구되는 개인화 전략의 차이를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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