본 연구는 2000년 인구주택총조사에 기반하여, 국내 3,516개 읍면동 단위의 소지역을 마케팅 의사결정 활용의 관점에서, 유사한 인구${\cdot}$사회${\cdot}$경제${\cdot}$소비행태를 가지는 26개의 마이크로타겟(Micro Target) 군집으로 구축하는데 그 초점을 두고 있다. 마이크로타겟 군집은 고객분류, 상권분석, 광고전략 수립, 타겟마케팅(Target Marketing)등의 마케팅 의사결정과 마케팅 전략수립에 있어 핵심적 요건으로 기능하게 된다.
데이터마이닝의 목적은 알려지지 않은 유용한 정보를 얻어 경영에 활용하려는 것이다. 데이터마이닝의 한 기법인 연관규칙도 마찬가지의 목적을 가지고 있다. 하지만 연관규칙 기법으로 생성된 결과는 모두 같기 때문에 타겟 마케팅에 적용 시 그 마케팅 전략은 같을 수밖에 없다. 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 타겟 마케팅에 적용 시에 데이터마이닝의 목적에 부합하는 새로운 규칙을 제안한다. 새로운 규칙이란 연관규칙과 같이 고객이 구매한 항목에 대해 관심을 가져 구매 항목간의 규칙을 생성하는 것뿐만 아니라 구매하지 않은 항목에 대해서도 관심을 가짐으로써 구매하지 않은 항목간의 규칙을 생성하여 타겟 마케팅에 필요한 정보를 생성하는 것을 말한다. 이러한 정보를 이용하면 타겟 항목을 바로 마케팅 하는 전략뿐만 아니라 타겟 항목을 판매하기 위하여 다른 항목을 마케팅 하는 전략도 가능하게 된다. 그 이유는 새로운 규칙 에 의해 생성된 다른 항목의 마케팅이 타겟 항목의 판매를 촉진시키기 때문이다. 본 논문에서는 타겟 마케팅에 적용하기 위한 새로운 규칙과 전략을 설명하고 예제를 통하여 실제 데이터베이스에서 기존 전략 외에 새로운 전략을 생성시키는 과정을 설명한다.
본 연구는 2000년 인구주택총조사에 기반하여, 국내 3,516개 읍면동 단위의 소지역을 마케팅 의사 결정 활용의 관점에서 유사한 인구 사회 경제 소비행태를 가지는 26개의 마이크로타겟(Micro Target) 군집을 구축하는데 그 초점을 두고 있다. 마이크로타겟 군집은 마케팅 의사결정과 마케팅 전략수립에 있어 핵심적 요건으로 기능하게 된다.
우리나라의 환적화물은 '00년 초반에만 하더라도 북중국 항만의 물동량 증가로 높은 증가세를 유지하였으나 최근 북중국 항만들의 대규모 시설개발에 따라 그 증가율이 급격히 낮아지고 있는 상황이다. 이러한 상황에서도 우리나라와 일본 항만간의 환적화물 증가율은 8~9%의 비교적 높은 증가율을 보이고 있는데, 이는 본 연구에서 분석된 부산항과 일본서안 항만간의 컨테이너 물동량 증가율에 기인한다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 일본 서안 23개 주요 항만들을 대상으로 부산항과의 교역특성, 물동량 증가율, 점유율, 변동율 등을 다양하게 분석하여 마케팅 타겟 항만을 선정하고자 하였다. 마케팅 타겟 항만 선정결과 핵심 마케팅 대상항만은 Moji항, Niigata항, Naha항, Shimonoseki항, Kanazawa항, 지속적인 마케팅 대상항만은 Hakata항, Akita항, Tokuyama항, Imari항, Ishikari항, Sakata항을 선정하였다. 부산항의 마케팅 타겟 항만으로 선정된 항만들의 공통된 특징은 물동량 규모와 성장률이 비교적 높으며, 변동성이 낮아 안정적인 교역특성을 가진 항만들이 포함되었다. 선정된 11개 항만들을 대상으로 공격적인 마케팅 전략이 필요하며, 이를 위해서는 부산항과의 전략적 협력을 통한 공동발전 모색이 중요한 전략이 될 것이다.
온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.
이메일은 다른 커뮤니케이션 채널에 비해서 비용이 저렴하며 고객에게 신속하게 접근할 수 있으며 고객과의 쌍방향 커뮤니케이션을 가능하게 하기 때문에 기존 고객 유지와 신규고객 확보 및 신상품 홍보 그리고 판촉활동에 활용되고 있다. 본 연구에서는 이메일마케팅의 특징, 주요 광고매체간 특성 및 타겟마케팅의 채널을 비교하였으며 실증적 사례로 국내 A은행에서 신용카드 회원을 대상으로 실행하였던 이메일마케팅 결과를 분석하여 이메일 개봉율, 반응율 및 이메일마케팅별 순증 이용금액을 분석하였으며 특정 이메일마케팅을 선정하여 프로모션 대상 회원과 반응회원의 특성을 살펴보았다. 본 연구는 실증연구를 토대로 이메일 채널의 효과 제고방안을 제시하고자 한다.
최근에 SNS와 온라인 매체의 영향력이 커지면서 이를 이용한 마케팅에 대한 관심이 증가하고 있다. 블로그 마케팅은 대형 포털 사이트의 키워드 검색 결과에 따라 상위 노출을 함으로서 비교적 저렴한 비용으로 마케팅의 파급효과와 정보 전달력을 높일 수 있다. 그러나 일부 특정 키워드의 검색 결과의 경우 상위에 노출되려는 경쟁이 과열될 수 있기 때문에, 블로그를 상위에 노출하기 위해서는 장기적이고 적극적인 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 블로그의 상위 노출 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 타겟 키워드의 검색 결과에 포함된 블로그 문서들을 수집하여 단어의 빈번도와 위치정보를 고려하여 연관성이 높은 키워드를 추출하고 필터링한다. 다음에 각 연관 키워드를 타겟 키워드와 비교하여 그들의 연관성, 월간 연관 키워드 검색 량, 검색에 포함된 블로그의 개수, 블로그의 평균 작성 일을 고려하여 상위 노출의 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천한다. 본 연구에서 실험을 통하여 제안된 방법이 연관성이 높은 키워드 그룹을 추천함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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