사회적 네트워크는 하나의 문화적 현상으로 자리매김하였다. 단절된 고객들을 위해 새로운 매체가 필요한 시대에 많은 사람들이 이러한 사회적 네트워크들이 전통적인 광고와 마케팅 툴의 강력한 대안이 될 수 있다고 믿고 있다. 본 연구는 사회적 네트워크 안에서 구성원들의 무형의 가치를 계량화함으로써 고객가치 평가에 대한 새로운 시각을 제공하고자 하였다. 고객들의 유형의 가치만을 평가하는 것은 고객들 간의 상호 연결성을 고려하지 않는 것이므로 어떤 고객들이 중요한 고객인가에 대해 부분적인 설명만이 가능하다. 따라서 고객들의 가치를 제대로 파악하기 위해서는 고객생애가치(CLV: Customer Lifetime Value)와 같은 금전적인 유형 가치뿐만 아니라 사회적 네트워크 안에서 고객들이 다른 구성원들에게 미치는 영향과 같은 무형의 가치까지를 포함하여야 한다. 본 연구에서는 고객생애가치라는 금전적인 가치와 네트워크 내에서 한 고객이 얼마나 중요한가를 나타내는 무형의 가치에 근거하여 고객을 평가할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 고객무형가치 즉 고객들의 네트워크 가치를 측정하기 위해 사회학의 기존 연구에 기초한 중심성(Centrality)지표를 활용하였다. 중심성(Centrality) 지표들을 통해 고객무형가치에 대한 금전적 가치까지 계산하기는 어렵지만 낮은 고객생애가치를 가지면서 높은 무형가치를 가지고 있는 고객 혹은 반대 경우의 고객들을 파악할 수 있다. 낮은 고객생애가치를 가진 고객들에게 기업이 많은 자원을 할당해서는 안 된다고 제안하고 있는 전통적인 고객생애가치 모델과는 달리, 이러한 양 방향적 가치접근은 고객생애가치는 낮을지라도 높은 네트워크 가치를 가지고 있다면 기업에게 중요할 수 있는 고객임을 제안하고 있다.
사회학에서 시작된 소셜 네트워크 분석은 최근 페이스북, 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확산과 함께 경영분야에 적용하게 되었다. 특히 고객들 간의 통화를 중심으로 이루어지는 통신의 고객 통화 네트워크에 적용하여 고객관리에 대한 시도 또한 아주 최근의 연구라고 할 수 있다. 본 연구는 이동통신회사의 통화 고객의 자아 네트워크(Ego-Network)를 분석 범위로 하여, 자아(Ego)와 타자(Alter)들이 맺고 있는 개별 관계의 방향성과 관계 구성에 근거하여 자아(Ego)의 역할을 4개의 종류로 유형화하여, 각 유형별로 이동통신회사의 고객 관리 방안을 제시하는데 목적을 둔다. 또한 본 연구는 이동통신 고객의 역할자 유형별로 고객을 관리함으로써 고객 충성도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 고객 이탈을 사전에 막을 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Discriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.
본 연구에서는 국내 한 이동통신회사의 해지 고객 중심의 통화 네트워크 데이터를 가지고 고객들 간의 관계 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석의 일종인 자아 네트워크(Ego-Network) 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 이탈고객이 다른 고객의 이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하고 이를 기반으로 고객 이탈 예측 및 이탈방지를 위한 방안을 제시하고자 한다. 해지고객들 간 양방향 통화를 갖는 네트워크를 살펴본 결과, 해지고객들 간의 무더기 이탈 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 이탈 그룹에는 그룹 이탈에 영향을 주는 이탈유발자가 존재하고 있었으며, 이러한 이탈유발자의 특징은 그룹 내에서 많은 구성원들과 연결되어 있는 핵심 연결자 역할을 하면서, 정보전달의 매개자 역할을 동시에 해내는 고객이었다. 즉 긴밀한 네트워크일수록, 이탈유발자 비중이 높고, 이들 이탈유발자와의 관계에 의한 이탈현상은 이탈유발자의 영향이 큰 것으로 볼 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고객추천지수(NPS : Net Promoter Score)를 이용하여 2019년도 이용 고객의 서비스 만족 및 품질에 대하여 모니터링하고 기관의 고객만족 개선 활동에 대한 고객의 의견을 분석하기 위함이다. 한국과학기술정보연구원의 한민족과학기술자네트워크(KOSEN : The Global Network of Korean Scientists & Engineers)는 전 세계 한인 과학기술자들을 하나로 연결하는 네트워크 서비스로 2019년 현재 70여개국 14만여 회원들로 이루어진 거대한 네트워크로 성장하였습니다. 1999년 이래 과학기술부, 교육과학기술부, 미래창조과학부, 과학기술정보통신부 지원 사업으로 한국과학기술정보연구원에서 운영해오고 있습니다. 네트워크를 통한 한인 과학기술자들의 지식 공유가 주목적이며, 연구자들을 위한 다양한 서비스를 무상으로 제공하고 있습니다. 이를 위해 서비스를 경험한 262여 명의 의사결정자를 대상으로 한민족과학기술자네트워크에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 핵심고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
최근 직장인들이 직장생활을 효과적으로 하기 위한 인맥의 필요성이 높아지는 가운데 소셜 네트워크의 중요성이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 이는 현재 직장인들이 온라인뿐만 아니라 오프라인에서도 소셜 네트워크 활동이 활발히 이루어지고 있기 때문이다. 소셜 네트워크를 통하여 지속적인 연락을 취함으로써, 두터워진 좋은 인맥은 자기에게 결정적으로 필요할 때 도움을 주기 때문에 직장인들 사이에서 소셜 네트워크 활동이 중요해 지고 있다. 소셜 네트워크는 고객을 대상으로 하는 영업사원들에게는 실적으로 바로 연계된다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영업사원이 애플리케이션을 이용해 고객을 효율적이고 능률적인 고객을 관리할 수 있도록 한다. 추가적으로 원하는 고객을 따로 관리할 수 있는 기능과 고객 정보 동기화 기능이 있는 애플리케이션을 설계 및 구현하였다.
전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Descriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.
네트워크 패러다임의 변화 속에 새로운 제품, 기술, 서비스와 더불어 비즈니스 모델을 제시하는 기업이 새로운 강자로 부상하고 있다. 기업들은 네트워크가 가져온 시공간의 제약 해결 등을 얻기 위해 기존의 비즈니스를 네트워크 공간으로 옮기기 위한 노력을 진행하였으며, 이러한 과정에서 기업들은 전에 없던 새로운 비즈니스 모델을 출현시키고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 모델 변화를 위해서는 고객이 아닌 새로운 네트워크 가입자 개념으로 비즈니스 모델에 대한 재해석이 필요함을 강조한다. 비즈니스에 대한 근본적인 변화 없이 네트워크의 특성만을 이용하고자 하는 기업들은 고객의 니즈를 잃어버리는 구조적 관성에 빠질 수 있다. 하지만, 사례 기업은 고객이 원하는 가치가 무엇인가에 주목하였으며, 이를 통해 고객을 새로운 네트워크 가입자의 개념으로 살펴봄으로써 기존 비즈니스 모델을 새롭게 변화시키고 나아가 기업간 관계 형태를 변화시켰다. 본 연구에서는 사례분석을 통해 네트워크 관점에서 비즈니스 모델의 변화과정 및 가치곡선과 고객경험사이클을 적용하여 이에 따른 성과를 설명함으로써 네트워크 관점에서의 비즈니스 모델에 대한 재해석의 필요성을 제시하였다.
본 논문에서는 국내에서는 처음으로 이용 고객의 변화를 3년간 추적하여 이용행태를 인지하고 대비하기 위해 적용한 방법으로서, 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. KISTI의 해외과학기술자네트워크(KOSEN : The Global Network of Korean Scientists & Engineers)의 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여명의 의사결정자를 대상으로 해외과학기술자네트워크 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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