• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.42-44
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• 2000

다중 데이터베이스 미들웨어 시스템은 기존에 이미 개발되어 사용되고 있는 여러 상이한 데이터베이스 시스템을 상향식 기법으로 통합하여 기존 데이터베이스 시스템에 아무런 수정을 가하지 않고도 사용자에게 단일한 인터페이스로 동시에 여러 데어터베이스에 접근할 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 데이터 통합 미들웨어 시스템은 ERP/CRM/DW/전잔상거래 등 여러종류의 데이터 저장소를 통합 접근해야 하는 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 한국통신에서 개발된 다중 데이터베이스 시스템인 MDATA를 종합망관리시스템 구축에 이용한 사례를 통하여 데이터 통합 미들웨어 시스템의 적용사례 및 그 유용성을 제시한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제15권3호
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• pp.87-106
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• 2006

The customer-focused enterprise is interested in integrating every record of an interaction with a customer. This study is to investigate the structural relationship of data integration customer analysis capability, marketing & sales capability, customer service capability, and CRM performance. 205 survey data were collected from the company which implemented the CRM package. SEM analysis shows that data integration has influence on the CRM performance through the improvement of customer analysis capability, marketing 8t sales capability, and customer service capability. The revised model for further goodness-fitting model shows that data integration has influence on the improvement of customer analysis capability, marketing & sales capability, and customer service capability. but customer analysis capability has indirect influence on CRM performance through the improvement of marketing & sales capability, customer service capability.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.58-60
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• 2002

CRM이 기업의 핵심 경영전략으로 도입되면서 기업이 보유하고 있는 고객데이터를수집, 통합, 가공, 분석하여 마케팅을 위해 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히, 기존고객의 유지 전략과 기존고객을 활용한 신상품 유도 전략이 중요한 이슈로 대두되면서 마이닝을 통한 CRM관점의 고객이탈방지는 각 통신사에서 지속적으로 추진하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 KT의 고객이탈방지 모텔 구축을 사례로 효율적인 마이닝 모델 구축을 위한 고객통합구조를 제안하고자 한다. 그러고, 고객이탈방지 모델 구축의 전처리 과정으로 고객통합구조를 적용하여 고객중심의 변수 도출, 이용행태 추적 등을 통해 의미 있는 해지변수를 찾아내는 방법과 그 효과에 대해 기술한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.213-234
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• 2001

1. Brokat Server Technologies (Channel 통합 Messging Server) 복잡한 메시지 교환을 유연하게 제어함으로써 Front-End/Back-End각각에 존재하는 다양한 채널을 RealTime으로, 유연하게 통합관리하여 채널간의 Messaging을 Smart하게 컨트롤 2. Brokat Advisor (Rulebase Management System) 복잡한 비즈니스 룰의 적용과 Non-Programming/다이나믹한 관리를 동시에 가능하게 하는 Large E Business Engine (중략)

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.85-105
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• 2001

o 대량의 데이터베이스로부터 탐색과 분석을 통하여 의미 있는 패턴이나 규칙을 찾아내는 과정 o 분류, 추정, 예측, 유사통합, 군집화, 기술 o 가설검정, 지식발견 (중략)

• 산학경영연구
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• 제15권
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• pp.79-97
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• 2002

본 연구에서는 고객 세분화를 위하여 고객프로필과 사이트 접속자료를 통합, 분석하는 분석적 CRM을 시도하였다. 실제 고객 데이터를 분석하여 고객의 특성과 기호, 방문행태 등을 이해할 수 있다면 이를 기반으로 고객 세분화(segmentation)가 가능할 것이다. 예를 들어 고객의 거주지, 재산정도, 교육수준, 연령 등 인적정보를 토대로 동일 사이트에 접속하는 고객의 공통점을 찾게 된다면 이들 고객에 접근할 수 있는 적절한 마케팅 미디어가 무엇인지, 어느 페이지에 홍보물을 게재하는 것이 효과적일 것인가 등을 결정하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 한편 웹 기반 마이닝의 핵심은 웹으로 부터의 자료를 어떻게 하면 효율적으로 수집할 것인가, 또한 이렇게 수집된 자료를 다양한 (multiple) DB와 어떻게 통합하고 분석하여 필요한 정보를 추출할 것인가 일 것이다. 본 연구에서는 실제 인터넷 사업자의 사용자 그룹의 비율에 따라 구성된 패널을 활용하여 효율적인 자료수집 방안을 모색하였다. 패널 구성원에 대한 웹 데이터를 수집함으로써 신뢰성과 대표성을 확보하면서 분석대상 자료의 양을 적절한 수준으로 유지할 수 있었다. 또한 고객자료 분석에서는 OLAP과 데이터 마이닝 기법(의사결정나무)을 동시에 사용하여 그 분석 결과를 비교함으로써 각 기법의 결과를 상호 확인하고 보완할 수 있었다. 이 결과는 데이터 마이닝 기법에 의해서 발견된 패턴을 분석하고 확인하는 작업에서 OLAP이 유용하게 사용될 수 있다는 과거 연구의 주장을 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.159-168
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• 2002

세계는 지식정보사회(knowledge information society)에 돌입하였다. 정보기술은 지식경영을 등장시킨 요인중의 하나이며 지식경영발전을 가속화시키는 원동력이라고 볼 수 있다. 그리고 최근 정보기술과 인터넷은 눈부신 발전을 해오고 있다. 따라서 본 연구는 급변하는 디지털 환경하의 방대한 인터넷 데이터에서 웹 데이터 마이닝을 통해 고객에 대한 숨겨진 지식을 창출하고, 그 지식을 지식경영프레임웍에 적용한 지식-기반디자인 패러다임을 구축하여 디지털 환경에서 실시간에 고객에 대한 유용한 지식을 창출하여 고객의 욕구를 충족시키는 디자인을 개발 할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 이론적 고찰에서 지식경영프로세스와 웹 데이터 마이닝에 관련된 다양한 사전 연구들을 살펴보고 지식경영프로세스와 웹 데이터 마이닝을 결합하여 새로운 지식-기반 디자인 패러다임(본 연구에서는 웹 데이터 마이닝과 지식경영프로세스가 통합하여 구현된 진정한 의미의 eCRM을 지식-기반 디자인패러다임이라 칭한다)을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.253-257
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• 2005

최근의 전자상거래는 유선인터넷 환경의 e-커머스와 모바일 커머스를 새로운 차원으로 확장한 u-커머스(ubiquitous)시대로 발전하고 있다. 따라서 온라인과 오프라인 매장의 상거래 데이터 연동과 유선과 무선인터넷 환경의 채널을 통합함으로써, 언제 어디서든지 고객의 모든 데이터를 수집하고 다양한 매체를 통해 고객관리를 할 수 있는 전자상거래 솔루션이 요구되어진다. 본 연구는 온 ${\cdot}$ 오프라인 매장에서 수집된 각종 데이터를 바탕으로 데이터마이닝을 통한 고객의 성향을 분석하여 고객의 요구사항을 미리 파악하고, 이를 마케팅에 적용하여 고객의 유지율을 상승시키고 해당 회사에 대한 충성심을 유도하여 이익을 증대 시킬 수 있는 시스템을 연구하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권1호
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• pp.1-16
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• 2009

최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이런 관점에서 CRM의 핵심 요소인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layer)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.