본 연구는 은행의 서비스 품질이 고객만족, 추천의향에 미치는 영향에 대해 실증적인 분석을 통해 검정하고자 하였다. 특히 PB고객 군과 일반고객 군 간의 차이에 초점을 두었다. 연구를 위해 이들 두 그룹을 대상으로 설문조사를 수행하였으며 유효한 428부를 분석 대상으로 삼았다. AMOS 23.0을 활용한 구조방정식모형으로 가설을 검정하였다. 연구 결과 은행 서비스품질 중 공감성, 신뢰성, 유형성이 고객만족에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 반응성과 확신성은 통계적으로 유의성이 검정되지 않았다. 한편, 고객만족은 추천의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이를 PB고객 군과 일반고객 군 두 집단으로 구분하여 비교 분석을 하였는데 그 결과 유의한 경로계수 상의 차이를 발견했다. PB고객 군은 유형성만이 고객만족에 정(+)의 유의한 영향을 미친 반면, 일반고객 군에서는 공감성과 신뢰성이 고객만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 두 집단 모두 고객만족이 추천의향에 정(+)의 영향 관계가 있는 것으로 분석되었다. 특히, 이 중 공감성과 신뢰성이 고객만족에 미치는 영향과 고객만족이 추천의향에 미치는 영향에 있어서 PB고객 군과 일반고객 군 간의 경로계수가 통계적으로 유의한 차이가 있는 것을 발견하였다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 SERVQUAL 요인을 활용하여 PB고객 군과 일반고객 군 간에 차이가 있음을 밝혔다는데 의의가 있으며. 실무적으로는 향후 은행에서 고객 집단별 세분화된 관리를 위해 필요한 단초를 제공하였다는 점에서 의의가 있었다.
신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.
CRM은 기업이 고객과 관련된 내외부 자료를 분석 통합해 고객 중심 자원을 극대화 하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 과정이다. 본 논문은 Enterprise 환경에서 기존에 구축되어 있는 정보시스템을 활용하여 실시간 접근이 가능한 모바일 기기와 연동을 함으로써 효율성을 증대시킨 iPad 용 MobileCRM Application을 설계하였다.
CRM (Customer Relationship Management)은 효율적 고객 관리를 통해 기업의 이익과 경쟁우위를 향상사킬 수 있는 비즈니스 전략 모델이다. 신문사도 일반 기업과 마찬가지로 신규 고객 유치와 기존 고객 유지에 다각도의 노력을 기울이고 있다. 국내 C신문사의 경우 CRM이 구축되어 고객정보의 획득과 관리가 용이해졌어도 지국이 입력한 고객정보가 온라인 마케팅을 하기엔 부적합하고, 인터넷을 통한 구독관련 셀프서비스 및 독자우대 콘텐츠를 제공하는 채널이 없었기에 그만큼 고객관리의 효용성이 떨어졌었다. 이를 해결하기 위해 고객과 직접 커뮤니케이션하면서 타사와 차별화된 혜택을 제공할 수 있는 고객 멤버십사이트를 설계 구현하였다. 이를 통해 고객 데이터의 정제는 물론 온라인 마케팅이 활발히 진행되고 고객 이탈의 억제 효과까지 나타냈다. 이는 고객관리를 활성화할 수 있는 효과적 방법으로 이용될 수 있을 것이다.
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.
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 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.