전력산업이 전력회사 중심에서 고객 중심의 비즈니스 서비스로 변함에 따라 고객의 요구 충족을 위한 고기능 전력정보서비스 제공의 필요성이 점차적으로 증대되고 또한 데이터 중심에서 정보, 지식 둥 특화된 분석정보 제공은 필수불가결한 요소가 되고 있다. 따라서 효율적 활용과 공용을 전제로 검침데이터에 대한 실시간 처리와 효율적 통합관리기술이 필요하다 하겠다. 본 논문은 전력산업 부가가치를 높일 수 있는 무한한 잠재력을 지닌 전략적 자산으로서 검침데이터에 대한 정확한 처리와 효율적 지원으로 고객서비스의 질을 한 차원 높이는 동기를 마련하는 한편, 검침데이터의 활용과 이용효율성을 극대화하는 방안을 제시하며, 현재 적극적으로 추진되고 있는 전력부가서비스 산업의 활성화에 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.
전력산업이 전력회사 중심에서 고객 중심의 비즈니스 서비스로 변함에 따라 고객의 요구 충족을 위한 고기능 전력정보서비스 제공의 필요성이 점차적으로 증대되고 또한 데이터 중심에서 정보, 지식 등 특화된 분석정보 제공은 필수불가결한 요소가 되고 있다. 따라서 효율적 활용과 공용을 전제로 검침데이터에 대한 실시간 처리와 효율적 통합관리기술이 필요하다 하겠다. 본 논문은 전력산업 부가가치를 높일 수 있는 무한한 잠재력을 지닌 전략적 자산으로서 검침데이터에 대한 정확한 처리와 효율적 지원으로 고객서비스의 질을 한 차원 높이는 동기를 마련하는 한편, 검침데이터의 활용과 이용효율성을 극대화하는 방안을 제시하며, 현재 적극적으로 추진되고 있는 전력부가서비스 산업의 활성화에 효과적으로 이용될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 홈쇼핑 이용자가 매년 증가하고 있고 이들 고객들의 불편한 사항들도 이에 비례하여 증가하고 있는 바 고객 대기현황 데이터를 토대로 UX기반의 방송화면을 구현하여 고객불만을 낮추고 콜센터의 경영효율성을 향상하는 시스템을 구현하기 위함이다. 주목한 고객불만은 홈쇼핑상품 주문시 통화중인 경우가 많고 이에 대한 사전 안내가 부족하다는 것이다. 이에 본 제안 시스템은 고객의 주문현황을 불편함을 느끼는 정도의 고객 대기상황(20초이상, 30초이상 등)에 대해 UX상의 기준을 설정하고 자동으로 안내할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 즉 고객이 콜센터로 전화해서 상담원과의 통화를 위해 대기하지 않고 주문대기가 많으면 콜센터 데이터를 기반으로 TV화면 상에 모바일 주문이나 자동주문을 할 수 있도록 하는 UX기반의 자막을 자동제어 시스템을 통해 안내할 수 있도록 제안하였다. 제안 시스템은 SK스토아 콜센터와 주조정실에 구현하여 그 효율성을 검증하였다.
최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.345-361
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2001
인터넷의 확산으로 웹 구조, 웹 로그 등을 분석하는 웹마이닝(Web Mining)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 웹에서 발생하는 데이터에 대한 분석은 아직 미약한 상태이다. 웹에서 획득된 데이터는 신뢰도가 낮아 통계와 같은 기존의 분석 방법을 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 또한 대용량 데이터와 실제 데이터에 유연한 분석을 제공하는 데이터 마이닝은 아직까지 적용 분야가 매우 한정되어 있다. 본 논문에서는 인터넷 사이트의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 과정에 따라 데이터 정제, 데이터 선택, 데이터 변환 등 효과적인 데이터 전처리 방법을 제시한다. 또한 이렇게 전처리된 데이터로 고객 세분화, 우수 고객 분류를 위한 데이터마이닝 기법을 적용한 후 수행 결과를 분석한다. 마지막으로 분석의 한계점을 지적하고 보다 양질의 데이터마이닝을 위한 시스템 및 사이트 설계 방안을 제시한다.
통상적으로 데이터베이스 어플리케이션을 구현하는 과정은 ERD(Entity Relationship Diagram)와 프로세스 모델을 산출하는 분석 과정을 거쳐 코딩, 테스팅 (testing)으로 프로젝트를 완성한다. 이 과정에서 가장 정형화되지 못한 부분이 분석과정으로 (1) 고객이 자신이 원하는 시스템의 세부 사항까지 알지 못한다; (2) 고객의 비즈니스 (business) 로직을 개발자가 이해하기 어렵다; (3) 분석 산출물인 ERD와 프로세스 모델을 고객이 이해하기 어렵다 등의 이유 때문이다. 본 논문은 분석 과정을 효과적으로 수행하기 위하여 가장 중요한 분석 산출물인 ERD (Entity Relationship Diagram)를 고객이 이해하기 쉬운 폼 형태로 제시할 것을 제안한다. 이 폼들은 데이터를 입력할 수 있게 하여 고객이 입체적으로 모델을 평가할 수 있어야 하며 분석 과정에서 발견되는 비즈니스 로직을 즉각 구현하여 고객이 이 폼들을 실행하면서 구현되는 로직을 평가, 이해하여 비즈니스 로직을 세부적으로 제공할 수 있게 하여야 한다. 이 목적을 위하여 고객이 제공하는 비즈니스 로직을 폼과 폼끼리의 참조를 포함하는 데이터 플로우(data flow) 형태로 우리의 폼 시스템에서 구현할 수 있어야 한다. 고객은 추상적인 ERD 대신에 데이터를 포함하고, 데이터 플로우 로직이 구현되어 있는 폼들을 실행 시켜 보면서 자신이 제공한 비즈니스 로직을 검토할 수 있으며 새로운 로직을 발견할 수 있다. 이러한 과정을 반복적으로 수행하면서 고객과 개발자는 충분히 세부적이고 모순이 없는 분석 과정을 성공적으로 수행할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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