Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
유용한 이메일은 소비자 구매행동에 긍정적 영향을 미치며, 온라인 상점에서 소비자를 구매로 유인하는 수단이 된다. 또한 이메일을 통해 소비자와 정기적인 접촉을 갖게 되면 고객의 충성도가 개선된다. 그러나 이메일에도 한계점이 있다. 통계에 의하면, 이메일의 절반 이상이 스팸이다. 이메일 사용자가 증가함에 따라 과거 몇 년 동안에 스팸이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 그러한 이메일 마케팅의 한계점을 극복하기 위해 온톨로지 접근법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 스팸 메일을 제거하는데 온톨로지를 활용하는 것이 아니라 개인의 특성과 흥미를 고려하여 개인화 콘텐트를 서비스하는데 온톨로지를 적용하였다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 개발하였고 기존의 FOAF도 활용하였다. 본 연구의 제안 시스템을 시나리오를 통해 검증하였다.
본 논문은 기업의 마케팅 캠페인 실행 성과를 향상시키기 위한 디지털 마케팅 모델에 대한 연구 결과를 제시하고 있다. 최근 ERP, CRM, SCM 등 비즈니스 가치 사슬 프로세스를 개선하기 위한 프로젝트를 마친 기업들은 마케팅 프로세스를 전사적으로 개선하기 위한 작업을 진행하고 있다. 기존 마케팅 기법의 한계를 극복하기 위해서 디지털 마케팅 기법을 활용하기 위한 시도가 많다. 특히 마케팅 프로세스의 실행 단계인 캠페인 수행성과를 향상시키기 위해 디지털 마케팅 기법들을 적용하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 마케팅 연구 모델과 연구 가설을 수립하고, 마케팅 전문가 설문 조사를 통한 통계적 분석 방법을 통해 검증하고자 하였다. 연구를 통해서 디지털 마케팅 모델 중에서 웹 분석, 소셜 분석, 개인 맞춤형 고객 관계 분석, 캠페인 실행 자동화, 실시간 캠페인 관리 등의 기법이 기업의 마케팅 캠페인 실행 성과에 영향을 미치는 것을 실증적으로 검증하였다.
원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
개인화된 마케팅에서 고객 만족과 마케팅 효율을 최대화하는 것은 중요하다. 개인화된 캠페인이 수행됨에 따라 여러 캠페인이 동시에 수행되곤 한다. 이 논문에서 우리는 동시에 여러 개인화된 캠페인을 수행할 때 발생하는 중복 추천 문제를 제기한다. 이는 특정 고객에게 상당히 많은 양의 캠페인이 쏟아지게 되는 문제를 말한다. 이 이슈를 해결하기 위한 다중캠페인 할당 문제를 모델링 한다. 그리고 이 문제의 해결 방법으로 동적계획법을 비롯한 여러 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 필드 데이타의 실험을 통해 제기된 문제 모델의 중요성과 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 연구는 MZ세대를 대상으로 브랜드의 맞춤형 광고의 광고 짜증, 개인정보 우려, 개인화 마케팅, 사회적 영향 등이 광고 회피와 브랜드 충성도에 미치는 영향 관계를 확인하고자 2023년 5월 10일부터 30일까지 20일간 전국의 MZ세대를 대상으로 한 400명에 대한 유효설문을 SPSS 28.0과 Smart PLS 4.0 프로그램을 활용하여 다음과 같은 결과를 검증하 였다. 첫째, 광고 짜증은 광고 회피에 정(+)의 영향을 미쳤으나 브랜드 충성도에는 영향을 미치지 않았으며 개인화 마케팅은 광고 회피에 정(+)의 영향을 미쳤으나 브랜드 충성도에는 영향을 미치지 않았다. 둘째, 개인정보에 대한 우려는 광고 회피와 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 사회적 영향은 광고 회피와 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 넷째, 광고 회피는 광고 짜증과 브랜드 회피에 유의미한 매개 역할을 하였으며, 개인화 마케팅과 사회적 영향에는 유의미한 매개 역할을 하지 않았음을 확인하였다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 광고 회피와 브랜드 충성도에 관한 연구와 브랜드의 마케팅 활동에 필요한 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있도록 하는 데 의미가 있다.
스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 스마트 디바이스의 확산은 방송과 통신의 융합을 질적으로 변화시켜 다양한 미디어를 창출하고 있다. 스마트 디바이스는 개인용 기기이기 때문에 사용자 프로파일(연령, 성별, 직업 등)과 위치를 바탕으로 고객 맞춤식 환경을 제공할 수 있고, 네트워크 기능을 가지고 있기 때문에 양방향 소통이 가능한 미디어 플랫폼이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스를 활용하여 개인화된 메시지를 전달할 수 있는 메시지 신디케이션(PMS: Personalized Message Syndication)을 제안하고 비즈니스 측면과 기술적인 측면을 분석한다. 본 논문에서 제안한 PMS는 스마트 미디어로서 소비자에게 맞춤식 정보를 제공하고 생산자에게는 소비자의 공감과 참여를 유도할 수 있는 마케팅 도구를 제공하고 있다.
스마트 커머스 시장에서 소비자는 개인 성향에 최적화된 개인화된 서비스와 소비자 취향을 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하고 있다. 즉, 소비자는 개인화된 맞춤형 서비스를 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 기업들은 메시징서비스를 소비자에게 제공하고 있지만, 각 개인에 맞춤형 서비스를 포함하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 메시징서비스에 개인화 서비스기술을 결합하여 기업용 메시징서비스의 통합 모형 및 시스템 구축방안을 제시하고, 이를 통해 마케팅 효과를 극대화하고 비용절감 효과를 분석한다. 제안된 통합 모형 작동방식은 고객 요구사항에 따라 개인화된 정보를 통해 개인화모형 적용하여 효과적인 개인화를 통한 메시징 전송 방안을 제시하고 있다. 본 연구의 개인화 통합모형은 검색서비스와 결합되었을 경우 매우 높은 효과가 있을 것으로 판단된다.
In this paper, we propose personalized recommendation techniques based on multidimensional scaling (MDS) method for Business to Consumer Electronic Commerce. The multidimensional scaling method is traditionally used in marketing domain for analyzing customers' perceptional differences about brands and products. In this study, using purchase history data, customers in learning dataset are assigned to specific product categories, and after then using MDS a positioning map is generated to map product categories and alternative advertisements. The positioning map will be used to select personalized advertisement in real time situation. In this paper, we suggest the detail design of personalized recommendation method using MDS and compare with other approaches (random approach, collaborative filtering, and TOP3 approach)
In the beginning of the Web history, the main function and importance of the Internet was focused on the content of the data. However, that focus has been switched to the search engines because of the abundant, humongous amount of data that are spread all over the globe. The Webmasters are now implying flasy, beautiful graphics and newly developed technologies to make their websites attract the Internet users. The significant change was mainly caused by the companies that thought cyber shopping malls were going to be very simple and profitable. They believed that the decreasing prices of hardware and easy-to-use software were going to attract the potential customers, resulting in a new, massive market. A website needs to be extremely captivating and attractive, in order to bring in new customers and induce them to return. The Webmaster has to devise methods to find out what kinds of contents would bring in a bigger audience, as well as checking the validity and correctness of the contents. In the thesis, the necessity and concept of a personalized Internet shopping mall will be discussed through the theoretical examination of the one-to-one marketing and the concept of the current shopping malls. The scheme of the personalized shopping mall will be presented, which will encourage the formation of loyal customers, in the ever-growing competitiveness of the marketing environment, by satisfying their wants faster and more precisely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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