최근에 기업은 신규 고객을 유입시키고, 신규 고객 및 기존 고객과 장기적인 관계를 갖기 위해 연결 플랫폼을 이용한 모바일 바이럴 마케팅 전략을 세우고 실행한다. 상호작용성을 가진 웹 2.0의 출현은 고객 참여의 폭발적 증가를 가져왔고, 실무자들은 고객과 가까운 관계를 구축하는데 도움이 되는 연결 플랫폼에 관심을 갖게 되었다. 그러나 기업에서 활용하는 연결 플랫폼을 이용한 다양한 고객 유입 방법들이 고객 참여 수준을 실제로 높이는지에 대한 효과성 연구는 부족하며, 따라서 이에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 Sashi(2012)의 이론적 연구에 기반하여 신규 고객을 유입시키고, 유입된 신규 고객과 장기적인 관계를 갖기 위한 목적으로 시행된 A사 오픈 마켓 쇼핑몰의 실제 모바일 바이럴 프로모션을 분석하였다. 고객 참여 유형을 분석함으로 모바일 바이럴 프로모션의 효과성에 대한 시사점을 제안한다. 첫째, 온라인 바이럴 프로모션의 즉각적인 효과를 본 결과, 프로모션은 신규 고객 유입에 있어 부분적으로 효과적이다. 둘째, 온라인 바이럴 프로모션의 장기적 효과를 보기 위해 고객의 참여 유형 변화를 살펴 본 결과, 대부분의 경우 유입된 신규 고객은 만족한 고객이 되지 못하였으며, 만족한 고객이 되기까지 시간이 걸리는 지체 현상이 확인됐다.
New and Renewable Energy Equipment Certification program has been integrated into the KS(Korean Industrial Standards) certification system as of July 29, 2015. This study is to determine whether the KS certification requirement has had a positive effect on corporate performance (e.g. quality improvement, financial result, customer satisfaction) within those that had already acquired the New and Renewable Energy Equipment KS certification. As a result, among the requirements for the KS certification, quality management, product management, and product testing have a positive impact on product quality improvement, and product testing has shown a positive influence on customer satisfaction. Although requisite for the KS certification did not have a significant effect on financial outcome such as increase in revenue, it has shown to have positive consequence to some extent on those firms that newly obtained the certification.
기업의 신제품 개발과정에서 고객참여는 중요한 전략적 역할을 한다. 본 연구는 고객참여를 고객공동개발 (customer co-development) 과 계약개발 (contract development) 로 구분하고, 고객참여 발표가 기업 가치에 미치는 영향을 이벤트 연구를 통해 분석한다. 바이오 및 제약 산업에 대한 분석을 통해, 본 연구는 계약개발 대비 고객공동 개발이 기업 가치에 미치는 영향은 기업 및 관계 변수에 의해 조절됨을 밝힌다. 특히, 본 연구는 연구개발 협력경험이 많을 때 또는 지분투자를 동반할 때, 고객공동개발이 계약개발에 비해 기업 가치에 양의 영향을 미침을 보여준다.
2002년 신용대란 전후 S카드사는 결제능력 및 신용도의 적절한 측정을 통한 리스크 관리의 효율성 제고를 위해 회원 신용평가에 있어 소득을 고려하고자 하는 새로운 시도를 하였다. 보다 개선된 리스크 관리를 위해 잠재가치, 즉 소득을 추가로 고려한 다차원 평가체계로 회원을 파악하자는 것이었다. 그 이전까지 S카드를 비롯하여 모든 카드사는 연체속성, 입회기간, 사용상태, 한도소진율 등의 내부의 행위요소(behavioral factor) 자료와 외부 신용평가사에서 획득한 회원 등급이나 금융거래 내역 등에 의존하여 한도를 부여했다. 그러나 이 같은 방식은 과거로부터 현재까지의 행동패턴에 기반한 것으로서 회원의 객관적 능력범위를 가늠하는 데 어려움이 따랐고 결과적으로 리스크 관리의 한계로 이어졌다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 회원의 소득을 추정하였고 그 결과를 어떻게 활용하는가에 대해 살펴봄으로써 금융기관 리스크 관리 정교화의 방향을 제시하고자 한다.
Purpose: The purpose of this study is to propose a new Risk Priority Number(RPN) evaluation method which analyzes value of product functions by mining customer opinions in Social Network Service(SNS). Methods: A traditional RPN is measured by three evaluation standards (Severity, Occurrence, Detection) which are analyzed by manufacturing engineers and researchers. On the other hand, these standards are analyzed by customers' viewpoints through SNS opinion mining in this research. In order to extract customer feedbacks from textual data sets, the methodology in this paper implies natural language processing, hereby collecting product related data sets and analyzing the opinions automatically. An emotional polarity of an opinion indicates severity, while the number of negative opinion shows occurrence, and the entire number of customer opinion refers to detection. Results: The results of this study are as follows; As a result of the CRPN evaluation, it is confirmed that the features evaluated as risky are highly likely to be improved in the next series. Therefore, CRPN is an effective risk assessment model that reflects customer feedback. Conclusion: Reflecting customer feedback is a useful tool for risk assessment of the product as well as for developing new products and improving existing products.
The purpose of this paper was to revise menu management in Korean restaurants of first class hotels in Cheju. This study was conducted to examine and analyze menu mixes using menu engineering and surveys of customer willingness to pay for price adjusting. The results were as follows. Those restaurants in this study need menu re-engineering and price adjustment for sales enhancement. And this paper suggested some recommendations. They have to develop new menu focusing on customer value based menu management. Furthermore, customer behavior analysis must be applied to menu engineering and new menu development.
In this report, we provide the focus on suggesting a method of estimating and measurement of CBM(Customer Behavior Model). Through the use of internet, a new trend of business for e-CRM on B2C Web Site known as EC has emerged. The purpose of this study is to identify the relationship between the customers of a shopping mall and CBM characteristics. It can be used to gain a better understanding of customers. from this we can determine trends, and so refine business toward customer's needs and target new products to particular customer groups. Result shows that there is a significant relationship between the customers pattern of shopping mall and CBM, CVM(Customer Visit Model).
As customer needs become diversified, there are many efforts to develop creative ideas on the products to satisfy the customer requirement. Also it is very important to classify the customer requirement to the product's quality. According to the previous study, the idea of the products by collecting opinions and brainstorming is mainly studied in new product development. To create the attractive quality for the product, Kano model has commonly been used. However, the brainstorming in the stage of create ideas has the problem of lower linkage between purpose and idea and lower quality of new idea. Therefore, the paper suggests a way to invent more creative ideas by comparing forced connection method to the brainstorming that is applied to the Kano model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.55-60
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2022
Churn prediction is a critical long-term problem for many business like music, games, magazines etc. The churn probability can be used to study many aspects of a business including proactive customer marketing, sales prediction, and churn-sensitive pricing models. It is quite challenging to design machine learning model to predict the customer churn accurately due to the large volume of the time-series data and the temporal issues of the data. In this paper, a parallel artificial neural network is proposed to create a highly-accurate customer churn model on a large customer dataset. The proposed model has achieved significant improvement in the accuracy of churn prediction. The scalability and effectiveness of the proposed algorithm is also studied.
In this paper, we develop a new conceptual framework for finding new business opportunities in the cloud computing environment. We propose a service model framework for cloud computing business. In the service concept of the proposed business model, we categorize customer needs and service offering value, while we analyze customer behavior for developing revenue model. In addition, we analyze cloud computing market drivers for finding an evolution path of the proposed business model. Finally, we develop cloud computing business strategies for Korean IT service industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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