최근의 인터넷환경하에서 고객들과의 소통을 통한 관계의 이해와 관리 필요성이 증가하면서 고객관계관리(Customer Relationship Management, CRM)가 중요한 기능으로 고려되고 있다. CRM은 인터넷의 발달과 함께 e-CRM으로 발전되었으며, 최근 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)가 활성화되면서 s-CRM으로 변화하고 있다. SNS 는 자기를 표현하는 프로필과 사용자 간의 연결을 통한 소통으로 구성되어 있으며, 사용자간의 의견교환을 통한 자발적인 홍보와 노출뿐만 아니라 고객과 기업의 직접적인 커뮤니케이션 창구로서 CRM 마케팅을 펼치기에 적합하다. 본 연구는 SNS 중 현재 가장 많은 회원을 보유한 페이스북 팬페이지에서 e 쿠폰 발행을 매개로 소셜 네트워크 이용자들을 대상으로 충성 고객을 확보하기 위한 요인들을 분석하였다. 본 연구 결과는 페이스북 기업 팬페이지의 좋아요, e 쿠폰 발행, e 쿠폰 사용내역에서의 각 요인들의 영향을 분석하였다.
Mobile 유통은 전국에 약 3,000여개의 대리점과 7,000여개의 판매점등 10,000여개의 업체가 Mobile의 물류, 판매에 관여하고 있으며, 이동통신사업자의 매월 정책변경에 의해 가격구조의 변동이 발생하며, 타 제품군에 비해 상대적으로 변동폭이 넓어 물류 System의 정착이 이루어지지 못하고 있다. CRM측면에서도 이동통신사업자의 CRM Center에 의지하고 있으나, 고객 관리의 책임이 이동통신 대리점에 귀책되고 있어, 물류주체인 대리점과 판매점주가 사용할 수 있는 편의성이 뛰어나며 확장성이 있는 Logistics & CRM Management System의 필요성이 그간 꾸준히 제기되어 왔다. 본 논문에서는 물류와 고객 CRM의 1차 주체인 대리점과 판매점의 Logistics & CRM 통합관리 System을 e-MLBM과 e-CRM을 이용하여 설계하며, e-MLBM & e-CRM의 경제성분석을 통하여 향후 국내 이동통신 대리점들의 발전방향에 대해 논한다.
최근 들어 고객정보의 체계적인 분석과 고객의 다양한 패턴을 발견하고 분석 및 예측을 하기 위한 목적으로 많은 기업들이 eCRM을 빠르게 도입하고 있고 과거에 주로 사용되던 통계적 과정을 자동화하여 일반인들도 쉽게 양질의 결과를 추출하고 예측 할 수 있는 데이터마이닝으로 점점 대체되고 있는 추세이다. 이러한 데이터마이닝이 대표적으로 이용되고 있는 분야가 eCRM이다. 본 논문에서는 A할인점의 고객 데이터와 1년간의 매출 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 동해 이듬해 고객기여도를 예측하는 실험을 하여 실제 데이터와 예측된 데이터와의 비교를 통해 데이터마이닝이 eCRM에 얼마나 효과적인지를 입증하였다.
본 연구는 고객에게 인식된 e-CRM활동에 관한 연구로서, e-CRM활동(e-Sales활동, e-Service활동, e-System활동)이 신뢰도와 충성도에 미치는 영향관계 그리고 e-CRM활동(e-Sales활동, e-Service활동, e-System활동)과 충성도 간에 신뢰도의 매개효과를 검증하였다. 본 연구에서는 대학생들은 대상으로 하여, e-CRM활동에 대한 인식 정도, 신뢰도와 충성도에 관한 설문에 성실히 답한 336부를 최종분석에 사용하였으며, 연구결과 도출을 위해서 빈도분석, 확인적 요인분석 및 구조모형분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, e-CRM활동(e-Sales활동, e-Service활동, e-System활동)은 신뢰도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 충성도에는 직접적으로 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생들이 인식하는 신뢰도는 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, e-Sales활동, e-Service활동, e-System활동과 충성도 간에 신뢰도는 매개효과가 통계적으로 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 온라인 전자상거래가 더욱 활발해지는 스마트시대에 인터넷에 능숙한 젊은 고객층들이 e-CRM활동을 더욱 잘 인식하고 잘 활용할 수 있도록 시사점을 학계와 업계에 제공함에 그 의의가 있다고 할 것이다.
웹에서는 고객을 대상으로 하는 e-CRM을 실현하기 위해 개인의 취향과 습관을 고려하여 서비스를 제공하는 '개인화(Personalization)'가 인터넷 서비스 업체 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 즉, 개인화가 e-비즈니스(business)의 새로운 경쟁전략으로 떠오르고 있는 것이다. 본 연구에서는 인터넷상에서 고객 관계를 중요시하는 e-CRM(Customer Relationship Management)의 기본이 되는 개인화에 대해서 살펴보았으며. e-CRM(Customer Relationship Management)을 이용하여 개인화를 실현하기 위한 마케팅 전략의 발전방향에 대해서 논의하겠다. 또 이를 근간으로 본 논문에서는 현재 진행되고 있는 일대일(one-to-one) 마케팅을 기본으로 하는 개인화(Personalization)의 문제점이 무엇인지 알아보고, 보다 진보한 e-CRM구축을 위해 야후!(Yahoo.com)의 마케팅 담당 부사장인 세스고딘(Seth Godin)의 퍼미션 마케팅(Permission Marketing)을 적용한 새로운 개인화(Personalization) 기법을 제시한다.
The purpose of this study was to investigate the enforcement strategy for Consumer Service marketing of an e-Commerce shopping mall. An e-CRM for a Cosmetic e-Commerce shopping mall, Data Warehousing(DW) component, analysis of data mining of the DW, and web applications and strategies had to developed for marketing of consumer service satisfaction. The major findings were as follows: An RFM analysis was used for consumer classification, which is a fundamental process of e-CRM application. The components of the DW were web sales data and consumer data fields. The visual process of consumer segmentations (superior consumer class) for e-CRM solutions is presented. The association analysis algorithm of data mining to up-selling and cross-selling indicates an association rule. These e-CRM results apply web DB marketing and operating principles to a shopping mall. Therefore, the system applications of e-CRM to Consumer services indicate a marketing strategy for consumer-oriented management.
현재 e-CRM은 다양한 유형의 e-비즈니스에서 활용되고 있다. 이 가운데 본 연구에서는 지금까지 비교적 e-비즈니스 연구에 있어 사각지대에 놓여 있던 방송사의 온라인 커뮤니티 사이트를 활성화하기 위한 e-CRM을 연구함에 있어 성공적이면서 지속 가능한 커뮤니티를 특징짓는 요건들을 중심으로 각 방송사 사이트들을 분석하고 활성화 모형을 제시하고자 하였다. 방송사들에 대한 온라인 커뮤니티 사례를 분석한 결과 방송사들의 인터넷 사이트는 컨텐츠, 커뮤니티, 커머스의 순으로 발전하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 사례분석에 근거하여 고객관계관리 활성화 모형을 고객유치, 고객유지, 고객강화, 고객활성화의 네 단계로 구분하여 주요한 이슈들을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 고객관계관리 활성화 모형은 향후 후속연구를 위한 이론적 기반과 실무적 시사점을 제공하기를 기대한다.
고객 중심의 기업활동의 중요성이 인식되면서 e-Business에서도 지속적인 고객의 가치를 중대하기 위해 eCRM을 실현하고 있다. eCRM은 비즈니스 모델에서의 다양한 프로세스를 지원할 수 있는 여러 시스템으로 구성된다. 데이터마이닝은 eBusiness 데이터로부터 유용한 지식을 추출할 수 있는 기술로서 eCRM에서 핵심 요소로 인식된다. 본 논문에서는 eCRM의 개념적 정의와 그 구성 프로세스를 살펴보고 eCRM에서의 데이터마이닝의 역할을 연구하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출되고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 본 논문에서는 개발한 eCRM 모바일 마케팅 시스템은 기존에 기업들이 eCRM을 이용하여서 고객 마케팅하는데, 이를 보다 더 효율적으로 하기 위해서 u-LBS 기반 기술을 이용하여 eCRM 모바일 마케팅 시스템을 개발하였다.
고객 관리를 위한 CRM시스템이 인터넷 환경에서 eCRM시스템으로 발전하게 됨에 따라 보다 효과적이고 인터넷 환경에 맞는 eCRM시스템을 개발하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 CRM시스템은 고객을 분석하고 분석한 결과를 일괄적으로 캠페인에 적용하고 또한 한꺼번에 캠페인 결과를 피드백하여 분석함으로써 다음 캠페인에 이용할 수 있도록 하고 있다. 그러나 eCRM 시스템은 24시간 캠페인을 가능하게 하였고 그때 그때 수집되는 데이터를 모아 일정한 시간을 주기로 하여 피드백하여 결과에 반영하고 있다. 보다 개인화(personalization)된 eCRM을 설계하고 이를 효과적으로 이용하기 위해서는 좀더 지능적인 피드백과 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용하여 단순히 일정 시간주기가 아닌 의미있는 데이터량을 정함으로써 그 데이터량이 되었을 때 피드백을 수행하도록 하고 있다. 그럼으로써 개인화를 수행하는데 있어서 좀더 적시에 정확한 정보를 추천할 수 있도록 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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