기업의 입장에서 가장 중요한 이유 중 하나는 자사에 있는 많은 고객들 중 회사에 수익을 가져다 줄 수 있는 고객이 누구인가라는 문제이다. 이러한 문제에 대한 기업의 고객 관리 전략 중 하나가 ‘교차판매(cross-sell)’ 전략이다. 본 연구에서는 국내 A손해보험사의 고객 데이터베이스를 활용하여 데이터마이닝 모형 개발이 어떻게 진행되고 있는지 실제 프로젝트를 중심으로 설명하고자 한다. 특히, 본 연구에서 목표로 하고 있는 것은 기존의 자동차보험에 가입한 보험사 고객 중에서 장기보험 및 세부 보험(상해, 질병, 암, 화제 보험 등)에 추가로 가입하는 고객의 특성을 파악하기 위한 교차판매 스코어링 모형을 개발하는 것이다.
한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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pp.76-112
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2001
Web personalization entails the creation and dissemination of person- or group-specific content -- including, but not limited to, advertising, marketing campaigns, cross- and up-sell recommendations, or service and support information. (omitted)
This research suggested the hygienic spatial composition of sell-service restaurants applying HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point System). The circulation of the food, dishes, waste, workers and customers were each fractionated and arranged according to the hygienic sequence of cooking food in kitchen and process for eating food within the customer space. The spaces were separated by the degree of cleanness(clean area, semi-clean area, contaminated area). After that, hygiene facilities to remove contamination and pass facilities intended to control moving were added at the possible points of cross-contamination in oder to prevent the cross-contamination. For hygienic spatial composition of self-service restaurant, the following should be acknowledged: In the kitchen, spaces in which the food is handled after being heated should be located in the clean area. As of the customer space, spaces where dishes are prepared, food and water is received, and the table hall should be located in the clean area. Food circulation should flow from the contaminated area to the clean area. Food, dishes, waste should be moved through pass facilities so that workers do not have to come and go between other areas of cleanness. Also lockers for private clothes and lockers for uniforms should be separated. Hygiene facilities should be easily accessible so that workers can use them whenever they enter their working area. The contaminated area where dirty dishes are dealed with should be separated from the clean area. Waste should be thrown out without crossing cooking areas. As of customer circulation, the hygiene facility for hand washing should be located near the space where dishes for self-service are placed. The customer circulation should lead customers to leave restaurants after giving back the dirty dishes in the contaminated area.
관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.
As the e-business developed fast and more firms embrace CRM as a core e-business strategy, it is getting more important to assess the firms. The CRM is approaching customer-centric. This approach focuses on the long-term relationship with the customers by providing the benefits of the customer rather than based on what the company wants to sell. How to establish the overall efficiency and effectiveness of a global enterprise becomes more and more important to the E-business. The study investigates the cross-national psychometric prosperities of the establishment in the E-business. Using a cross-national survey of customers from Korea and China to compare the Korean customers' acceptance of e-business with the Chinese customers', and compare the development of e-business in Korea with the development in China it will be found that Korea and China samples shared a somewhat similar factor structure. And there are also some differences between Korea and China. These findings suggest that the way to establish the e-business strategy is influenced by the cultural effects. So focusing on the cultural differences among the countries becomes more and more important, this study will help to analysis how to use the different cultural dimension to establish the better CRM system in the e-business field.
이 논문은 RFM 기법과 연관성 분석을 이용한 개인화된 전자상거래 추천 시스템을 제안한다. 제안된 전자상거래 추천시스템은 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicity)방법을 이용하여 고객정보와 구매이력 정보를 기반으로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 기법을 이용한 고객 세분화와 교차판매(cross-sell)관계를 찾는 연관성 분석을 이용한 개선된 시스템이다. 또한 고객군별 구매특성 분석을 통하여 효율적인 마케팅 전략과 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)방법을 제시한다. 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험 및 평가를 통해서 효용성을 입증 및 평가하여 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.
생활환경가전 렌탈구독서비스의 시장 성장에 따라, 이용자의 고객만족도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 본 연구의 차별점은 기존 구독서비스에 관한 연구가 디지털콘텐츠, OTT 서비스, 전자책, 모바일 등 온라인 구독서비스에 편중되었다면, 이 연구는 연구 대상을 생활환경가전 렌탈구독서비스로 확대했다는 점이다. 본 연구는 생활환경가전 렌탈구독서비스의 지각된 유용성, 신뢰성 및 편의성이 고객만족도에 미치는 영향을 분석하여 렌탈구독서비스 이용자의 고객만족도 요인을 분석하였다. 연구결과는 생활환경가전 렌탈구독서비스 이용자의 지각된 신뢰성과 지각된 편의성이 고객만족도에 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 유용성은 기각되었는데, 이는 고객이 느끼는 추상적이고 주관적인 부분이기 때문이다. 연구결과 시사점은 다음과 같다. 렌탈구독서비스 신뢰성을 높이기 위해 표준화된 서비스를 강화할 필요가 있으며, 제품별 특성에 맞는 정기 방문관리 시 부가서비스를 개발하여 편의성을 증대할 필요가 있다. 그리고 제품과 ICT(Information and Communications Technologies)를 융합하여 맞춤형 서비스를 제공하고, 교차판매(Cross sell)와 상승판매(Up sell)로 이어질 수 있도록 고객만족도를 높이기 위한 고객 관리가 매우 중요하다. 또한 벤처 창업기업들도 구독서비스 비즈니스 모델을 적극적으로 적용할 필요가 있다.
This paper predicted a model that indicates whether to buy a car based on primary health insurance customer data. Currently, automobiles are being used to land transportation and living, and the scope of use and equipment is expanding. This rapid increase in automobiles has caused automobile insurance to emerge as an essential business target for insurance companies. Therefore, if the car insurance sales are predicted and sold using the information of existing health insurance customers, it can generate continuous profits in the insurance company's operating performance. Therefore, this paper aims to analyze existing customer characteristics and implement a predictive model to activate advertisements for customers interested in such auto insurance. The goal of this study is to maximize the profits of insurance companies by devising communication strategies that can optimize business models and profits for customers. This study was conducted through the Microsoft Azure program, and an automobile insurance purchase prediction model was implemented using Health Insurance Cross-sell Prediction data. The program algorithm uses Two-Class Logistic Regression and Two-Class Boosted Decision Tree at the same time to compare two models and predict and compare the results. According to the results of this study, when the Threshold is 0.3, the AUC is 0.837, and the accuracy is 0.833, which has high accuracy. Therefore, the result was that customers with health insurance could induce a positive reaction to auto insurance purchases.
로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.
KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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