• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.515-523
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• 2012

대부분의 기업들은 고객관계관리를 통하여 기존의 고객에 대한 충성도를 향상시켜 기업의 수익성을 극대화하기 위한 노력을 실시하고 있다. 고객관계관리란 고객에 대한 정보를 바탕으로 개인에게 적합한 맞춤형 서비스를 제공함으로서 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 고객관계관리의 여러 가지 기법 중 고객을 세분화할 수 있는 RFM (recency, frequency, monetary) 방법을 적용하고자 하며, 기존의 RFM 모형에서 부동산 광고 구매 기간을 추가한 RFMP 모형을 이용하여 고객 세분화를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과로 기존의 최근성, 최빈성, 총구매액 외에 광고 상품의 구매 기간을 고려하여 회원을 세분화함으로서 기존의 RFM 모형보다 더 나은 고객세분화를 이룰 수 있으며, 이를 바탕으로 회원에 대한 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.245-255
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• 2013

본 논문은 RFM (recency frequency monetary) 모델에서 등급을 매기는 방법을 정규분포를 이용하여 6등급모델을 제안하고 NDSL (national discovery for science leaders) 자료를 이용하여 현재 많이 사용되고 있는 5등급모델과 10등급모델을 비교하였다. 제안 모델이 5등급모델과 10등급모델에 비해 고객그룹들을 쉽게 세분화할 수 있다는 사실을 알 수 있었다. 제안된 모델은 대칭적으로 등급을 부여하고, 고객분포를 이용하기 때문에 고객특성을 잘 반영함으로써 경계값들이 명확하게 구분되는 특징을 가지고 있다. 또한 등급 값을 보면 쉽게 어느 위치에 속하고 있는 지 알 수 있으며, 고객세분화 후 고객의 RFM값들의 확인으로 고객의 특성을 쉽게 알 수 있는 장점이 있다. 향후 군집분석 등의 통계적 등급부여 방법들과 비교연구와 가중치 부여 방법에 관한 연구가 필요하다.