• 제목/요약/키워드: 고객분류

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이동통신고객 분류를 위한 의사결정나무(C4.5)와 신경망 결합 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Combined Decision Tree(C4.5) and Neural Network Algorithm for Classification of Mobile Telecommunication Customer)

  • 이극노;이홍철
    • 지능정보연구
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    • 제9권1호
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    • pp.139-155
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    • 2003
  • 본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART & 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

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고객관계관리를 위한 통합 데이터마이닝 모형 연구 (An Integrated Data Mining Model for Customer Relationship Management)

  • 송임영;이태석;신기정;김경창
    • 지능정보연구
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    • 제13권3호
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    • pp.83-99
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    • 2007
  • 오늘날 디지털 정보기술의 발달로 정보관리와 활용에 대한 인식이 높아지면서 효과적인 정보관리와 정보 활용방안에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문은 웹 서버에 의해 자동으로 수집되는 로그 파일로부터 고객 가치 판단 기준을 고객의 행동 기반에 두고 고객을 분류하여 과학정보포털 서비스를 이용하는 이용자의 각 분류군에 해당하는 정보와 인터페이스를 제공할 수 있는 통합 모형을 제안하였다. 고객관리 측면에서 본 논문은 정보 서비스를 제공하는 웹사이트의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 고객 위주의 사이트 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 활용 방안을 제시하였다. 또한, 고객의 지속적인 관리와 각 고객 분류군별에 맞는 서비스를 제공하고 고객의 관리에도 기여할 수 있을 것이다.

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DBR 스케줄링에의 고객관계관리 개념적용 방안

  • 곽윤호;한영근
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.287-291
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    • 2000
  • 고객의 요구는 더욱더 개성화, 다양화되고 있고, 글로벌 시장은 다양한 가치관, 문화, 전통을 바탕으로 지역적인 개성을 추구한다. 전 세계에 그물처럼 엮어진 인터넷망은 시간과 거리의 제약을 완전히 없앴다. 기업은 국가와 대륙을 초월한 세계 무대에서 치열한 경쟁을 전개하고 있다. 이러한 상황에서 고객의 요구를 파악하여 이에 부합되는 제품의 생산 및 판매가 기업 경영에 있어서 주요 이슈로 등장하고 있으며, 이러한 추세는 제품 개발 기술의 보편화로 고객에 대한 서비스의 차별화로 집중되고 있다. 이런 수요를 충족시키기 해서는 CRM(Customer Relationship Management) 개념이 도입되어야 하고, 제조공정을 개선하며 경쟁력을 강화하기 위해서는 모든 기업이 고객의 가치를 최대화 할 수 있는 동기화 생산이 필수적이라고 하겠다. 본 연구에서는 CRM의 고객정보분류 방법 중 하나인 FART(F;Frequency, R;Recency, A;Amount, T;Type of merchandise/service)를 이용하여 주요고객을 분류하고, 이 정보를 Drum-Buffer-Rope 스케줄링 방법에 반영하여 기업의 생산능력과 우수고객 주문을 고려한 일정계획 방법을 제시한다. 이 결과로 우수고객에 대한 서비스 수준을 향상시키고 궁극적으로는 기업의 이윤을 최대화하는데 기여하고자 한다.

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RNN 문장 임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 금융 도메인 고객상담 대화 도메인 및 화행분류 방법 (RNN Sentence Embedding and ELM Algorithm Based Domain and Dialogue Acts Classification for Customer Counseling in Finance Domain)

  • 오교중;박찬용;이동건;임채균;최호진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.220-224
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    • 2017
  • 최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

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RNN 문장 임베딩과 ELM 알고리즘을 이용한 금융 도메인 고객상담 대화 도메인 및 화행분류 방법 (RNN Sentence Embedding and ELM Algorithm Based Domain and Dialogue Acts Classification for Customer Counseling in Finance Domain)

  • 오교중;박찬용;이동건;임채균;최호진
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.220-224
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    • 2017
  • 최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

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은행고객 세분화를 통한 이탈고객 관리분석 -가계성 예금을 중심으로- (Analysis of Defection Customer Using Customer Segmentation on Bank -Focusing on Personal Deposit-)

  • 이건창;권순재;신경식
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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    • pp.261-281
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    • 2001
  • IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.

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기대치-최대화 군집 알고리즘과 출현 패턴 마이닝을 이용한 전력 소비 패턴 분석 (Power Consumption Patterns Analysis Using Expectation-Maximization Clustering Algorithm and Emerging Pattern Mining)

  • 박진형;이헌규;신진호;류근호;김희석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.261-264
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    • 2008
  • 전력 회사의 효율적인 운용과 전력 시장에서의 경쟁을 위하여 고객의 전력 소비 패턴 분석 및 정확한 예측이 이루어져야 한다. 이를 위해서 이 논문에서는 원격 검침 시스템에 의한 전국의 고압 고객 데이터를 대상으로 고객의 전력 소비 패턴을 정확히 예측할 수 있는 마이닝 기법을 제안하였다. 먼저, 국내 계약종별 고객 특성에 맞는 부하 패턴의 정확한 구별을 위한 9가지의 특징 벡터를 추출하였고, 기대치-최대화 군집화 알고리즘을 사용하여 고객의 34개 대표 부하프로파일을 생성하였다. 마지막으로 추출된 특징 벡터로부터 각 대표 프로파일에 대한 출현 패턴 기반의 분류 모델을 구성하여 고객의 전력 소비 패턴을 분류하였다. 국내 원격 검침 시스템에 의해 측정된 총 3,895명의 고압 고객 데이터에 대한 실험 결과 약 91%의 분류 정확성을 보였다.

4P 스키마타를 넘어서: 갭 스키마타 (Beyond The 4P Schemata: The Gap Schemata)

  • 전인수;배일현
    • Asia Marketing Journal
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    • 제2권1호
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    • pp.65-82
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    • 2000
  • McCarthy(1960) 이후 오랫동안 4P 스키마타에 대한 논의가 없다시피하다가 Waterschoot and Van den Bulte(1992)가 특히 촉진믹스에 문제가 많음을 지적함으로써 마케팅믹스 분류체계에 대한 논의가 다시 시작되었다. 하지만 이들 논의 내용 또한 '4P 스키마타'를 재해석하는 정도이지 이를 넘어서지는 못하고 있다. 필자들은 4P 스키마타의 한계점을 Hunt(1983, 1991)의 스키마타 평가기준에 따라 크게 네 가지로 지적한다. 먼저 분류대상의 속성이나 특징이 명확하지 않고, 다음으로 실무의 흐름을 제대로 반영하지 못하여 유용성에 문제가 있으며, 세 번째로 분류된 범주간에 배타성과 포괄성이 부족하다. 끝으로 4P 간에 순서나 위계가 없어 문제의 진단이나 투자의 효율성을 논의하기가 어렵다. 이런 점들을 고려하여 연구자들은 4P를 원점활동과 접점활동으로 나누고 Parasuraman, Zeithaml, and Berry(1985; 1988 a,b; 1994)의 갭 모델을 원용하여 마케팅믹스의 새로운 분류체계인 '갭 스키마타'를 제안한다. 접 스키마타는 고객 갭과 마케터 갭 1, 2, 3, 4로 구성된다. 고객 갭이란 고객의 기대와 지각간의 차이 즉, 고객만족을 뜻하고 갭 1이란 마케팅조사를, 갭 2, 3은 원점활동을, 갭 4는 접점활동을 지칭하다. 원점활동인 갭 2란 상품기획, 브랜딩, 가격책정으로 구성되며; 갭 3은 광고 및 판촉으로 구성되고; 집 4는 유통 및 물류, 인적판매내지는 영업, 고객서비스로 구성된다.

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S카드사의 가맹점 분류체계 정비를 통한 고객세분화 전략 (Reforming Business Classification Systems of Merchants: A Case of S-Card's Customer Segmentation Strategy)

  • 박진수;장남식;황유섭
    • 경영정보학연구
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    • 제10권3호
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    • pp.89-109
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    • 2008
  • 후발카드사들의 시장 확대 전략, 은행계 카드사의 약진 등 점차 치열해지는 경쟁 구도에 대비하기 위해 S카드사는 과거와 같이 단순 신용카드 상품이나 '고수익 고위험'의 대출서비스에 주력하는 수익모델로는 향후 생존하기 어렵다는 현실을 인식하고 신용판매 활동의 내실 강화를 통해 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 방안을 강구하였는데 이것이 바로 가맹점 업종분류체계 정비를 통한 고객세분화이다. 즉, 기존의 수수료율 책정기준으로 만들어진 가맹점 업종분류체계를 마케팅 목적으로 재편하고 새로운 업종분류체계에 맞춰 고객의 정확한 카드 사용실적을 파악한 후 고객을 세분화하는 개념으로, 가맹점과 고객의 다양한 니즈를 연계 관리함으로써 고객에게는 맞춤 정보 및 오퍼를 제공하고, 가맹점과의 긴밀한 협력관계를 통해 가맹점 매출을 증대하며, 이로 인해 자사의 신용판매를 확대하고 수익을 극대화하는 고객, 가맹점, 자사 상호간의 Win-Win-Win 관계 형성을 목표로 하였다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 기존의 업종분류체계를 정비하여 고객세분화를 수행하였으며, 어떻게 활용하고 있는가를 살펴봄으로써 효과적인 고객세분화에 기반한 마케팅 전략수립 의 방향을 제시하고자 한다.

카노모델에서 품질요소 분류를 위한 퍼지기법 연구 (On Fuzzy Methods to Classify Quality Attributes in Kano Model)

  • 김성준
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.439-444
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    • 2016
  • 품질에 대한 정의는 계속 진화하고 있다. 최근 들어서는 고객관점의 품질을 중시하며 고객의 잠재적 요구를 얼마나 잘 충족시키고 있는가에 대한 관심이 커지고 있다. 카노가 제안한 2차원적 품질의 개념은 고객만족에 중요한 품질속성을 발견하는 데 유용한 프레임워크를 제공하며 제품 및 서비스 개발을 위해 널리 적용되고 있다. 카노모델은 제품 및 서비스 품질요소를 매력적, 일원적, 필수적, 무관심, 그리고 역 품질요소로 구분한다. 그 중 매력적 요소를 발견하는 것은 고객만족의 효과적인 달성에 중요하다. 하지만 카노가 제시한 분류방법은 고객의 애매하고 복잡한 생각을 다루는 데 한계가 있다. 고객응답에는 그 자체로 불확실성과 불완전성이 포함되기 때문이다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 퍼지기법을 이용한 품질요소 분류절차를 제시한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 고객의 다양한 반응을 수용하는 데 효과적이며 잠재적 요구를 식별하는 데에도 유용한 것으로 나타났다.