본 연구에서는 다채널 전략의 의의를 고객관계관리 측면에서 분석하였다. 다채널의 도입으로 기존 고객의 구매빈도와 구매금액, 그리고 구매수량이 유의적으로 증가하였는지를 실증 분석한 결과 구매빈도와 구매금액, 구매수량 모두 유의적으로 증가한 것을 확인하였다. 이러한 결과는 다채널 전략이 고객의 생애가치 (customer lifetime value)를 높이는데 기여했음 것을 시사하고 있다. 다만, 다채널의 도입에도 불구하고 단일채널을 고집하는 고객이 여전히 많은 상황에서 이들이 다채널을 사용하도록 유도하는 전략이 주요 과제로 지적되었다.
최근 마케팅이나 기업전략 분야에서 고객관리 및 점포관리 등의 업무를 위하여 GIS 기법을 적용한 다양한 응용시스템이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 대부분 개별점포나 고객 담당자의 경험치를 이용하여 이루어져 왔으며, 특정업종이나 특정 고객들에 대한 객관적인 분석시스템이 제시되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 GIS 기법뿐만 아니라 시공간 데이터마이닝 기법을 적용한 gCRMs을 개발하였다. 본 시스템은 상권추출을 위한 새로운 시공간 데이터마이닝 기법을 개발하여 다양한 GIS 응용S/W의 개발이 가능하며, 상권에서 추출된 특성정보와 상권에서 발생하는 매출 등을 정성적, 정량적으로 평가할 수 있으며, 더 많은 다양한 지역에 적용하기 위한 일반화 기술의 원천기술을 획득하여 향후 기술을 이용한 각종 마케팅이 가능하다. 또한 도지시역의 변화를 예측하는 것과 같은 시계열분석 등의 모델링 툴을 개발하는 기초적인 기술을 제공할 수 있다.
모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.
민간기업의 양질의 고객 서비스에 익숙해 진 국민들은 공공서비스에 대해서도 같은 수준의 서비스를 기대하고 있다. 이에 따라 공공기관들은 서비스의 질을 향상시키기 위해 다각적 측면의 노력을 하고 있다. 우선 국민들의 요구를 파악하기 위한 고객 만족도 조사를 시행 후, 그 결과분석을 통해 서비스 개선 전략을 수립하고, 서비스 품질 향상을 도모하고 있으며, 직원들의 복리 개선을 위해서 직원만족도 조사를 시행하는 동의 근무환경을 개선하고자 하는 노력도 기울이고 있다. 하지만 이들의 연계한 분석은 이루어지지 않고 있으며, 고객만족도와 직원들의 KPI를 달성하기 위한 노력여부와의 연관성을 살펴 본 연구는 거의 없다. 선순환적인 공공서비스 개선을 위해서는 공공기관은 직원들에게 일방적인 고객서비스 개선만을 요구 할 것이 아니라 조직이 직원들에게 제공하는 직원서비스 개선을 동시에 도모해야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 고객만족도(CSI)조사, 직원만족도(ESI)조사를 통해 핵심성과지표(KPI)를 도출하는 방안을 제시했으며, 핵심성과지표의 목표달성도(KPI achievement)와 각 조사결과의 연계분석을 통해 공공기관의 서비스 경영혁신을 도모할 수 있는 서비스 개선 전략을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은, 의류산업 리테일 매니저의 매스커스터마이제이션 도입 의향과 의류소비자의 매스커스터마이제이션 제품 구입 의향에, 영향을 미치는 4가지 특성적 요인을 분석함에 있다. 매스커스터마이제이션 도입 의향을 결정하는 4가지 특성적 요인으로, 기업, 개인, 기술, 환경적 특성이 제시되었다. 66명의 매니저와 274명의 20대 소비자를 대상으로 설문조사하여, 제시된 가설 중 7개의 가설이 채택되었다. 매스커스터마이제이션 도입 의향에 유의한 영향을 미치는 요인으로는, 의류매장 및 매니저의 기술, 환경적 특성, 그리고 의류소비자의 개인, 기술, 환경적 특성으로 나타났다. 가장 유의한 영향을 미치는 요인으로 기술적 특성이었는데, 개인 주문생산 서비스를 실현하기 위해 소비자와 원활한 상호작용이 가능한 기술 환경적 시스템 구축이 선행되어야 할 것으로 나타났다. 이밖에 3D Body Scanning, QR, IT 기술들의 필요성 인지도 및 도입 의향과, 매스커스터마이제이션 도입 의향과는 매우 유의한 상관관계가 있었다. 본 연구의 또 한가지 결실은, CRM 도입에 대한 매니저 및 소비자의 높은 관심도였다. 의류소비자 개개인의 니즈에 맞춘 생산 설계를 통한 유연생산시스템과 함께, 고객과 직접 교류하는 소비자 중심의 경영은 메스커스터마이제이션 도입의 발판이 될 것으로 나타났다.
Existing literature on the CRM [Customer Relationship Management] has emphasized the marketing strategies between the franchisor and franchisee. In this study, we focused instead on factors involved in forging relationships based on marketing strategies between franchisee and the customers. A survey questionnaire was completed by 250 customers of Korean-style food franchises located in Seoul and Inchon. Each questions is based on a 5-point likert-type scale. After initial data recording, 41 questionnaires were deleted from the data set because of missing or insincerely answer. Finally, the sample data of 209 questionnaires were used for the statistical analysis. The data were analyzed with SPSS version 13.0 software to assess consumer satisfaction, trust, and support/reputation on flexibility and commitment. Regression analysis was performed to analyze the relationship between flexibility and commitment. Satisfaction and support/reputation significantly influenced flexibility, both satisfaction and trust significantly influenced commitment, and both flexibility and commitment significantly influenced the restaurant-consumer relationship.
인터넷을 비롯한 정보통신기술의 발달로 소비시장의 주체가 고객 중심으로 변화하면서, 고객 관리를 위한 CRM(Customer Relationship Management)이 더욱 중요시되고 있다. CRM의 부각으로 정확한 고객 정보를 획득하기 위한 인증 메커니즘이 발전하였고, 고객과 원활한 커뮤니케이션을 위해 컴퓨터와 진화가 통합된 CTI(Computer Telephony Integration)가 대중화되면서 고객 접점 채널의 역할이 증대되었다. 현재의 고객 접점 채널은 고객 정보를 획득하는 것이 쉽지 않으며, 수집된 고객 정보의 신뢰도가 떨어져서 분석데이터로 직접 사용하기에 적합하지 않은 요소를 지니고 있기 때문에 고객이 고객 접점 채널에 접근시 반복적인 인증 절차를 거쳐야 한다. 따라서 본 논문에서는 고객 접근 방식 자체를 간소화하기 위해 생체 인식 기술의 하나인 지문 인식을 이용하여 ICC(Internet Call Center)를 구축하고자 한다. 본 논문에서 구축한 지문 인식을 이용한 ICC로 기업에게는 신뢰성있는 고객 정보를 제공하고, 고객에게는 빠르고 편리한 접근 방식을 제공할 수 있다.
Premium Seles Tool은 상품의 기능이나 특징, 가격, 디자인 등을 이미지나 동영상을 이용하여 알기 쉽게 설명하는 시스템으로 제품 카탈로그와 같은 성격을 지닌다. 그러나 종이 카탈로그와 전자카탈로그는 공간적 제약과 업데이트의 한계로 사용에 불편함이 따른다. 본 논문에서 설계한 MobileCRM PST는 사진이나 동영상을 애니메이션과 유저 인터액션을 통해 제품의 품질을 높일 수 있으며, 모바일의 특성인 이동성이 확보된다. 또한 새로운 컨텐츠 업데이트 시 서버와 모바일에서 컨텐츠를 관리함으로써 사용자는 최신 컨텐츠를 간편하게 받아 볼 수 있다.
IT의 발전으로 산업사회가 정보화를 거쳐 지식화되면서 Value Chain을 규명하여 비효율적인 생산구조를 혁신하는 BPR(Business process Reengineering)이 이루어지고 이를 바탕으로 ERP(Enterprise Resource Planning) 구축이 이루어지고 있다. ERP를 확대하기 위해 SCM(Supply Chain Management)와 CRM(Customer Relationship Management)이 제조업에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 건설산업에서는 이러한 IT의 접목이 본격화되지 못 하고 있으며 정보화에 대한 인식 또한 미비한 실정으로 정부 주도의 건설CALS와 일부 대기업에서만이 기존의 업무 프로세스를 개선하고 개별 시스템을 통합하는 작업이 이루어지고 있는 실정이다. 대다수의 건설관련 기업은 기존의 조직 및 생산구조에 대한 혁신이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 건설산업의 특성상 사업수행 정보(Project Information)와 실적자료(Historical data)의 효율적 관리가 이루어져야 할 것이며, 기존의 기능 중심의 정보흐름을 프로젝트 중심의 정보흐름으로 전환할 수 있는 CIC(Computer Integrated Construction) 및 PMIS(Project Management Information System)의 개발이나 도입이 필요하다. 본 논문은 건설산업에서의 정보화의 문제점을 분석하고 정보의 발생과 흐름을 분석하여 정보화체계 구축의 핵심인 정보의 표준화·동시화·중앙집권화를 이룰 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
Case-based reasoning (CBR) has been widely used in various areas due to its convenience and strength in complex problem solving. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. Most prior studies have tried to optimize the weights of the features or selection process of appropriate instances. But, these approaches have been performed independently until now. Simultaneous optimization of these components may lead to better performance than in naive models. In particular, there have been few attempts to simultaneously optimize the weight of the features and selection of the instances for CBR. Here we suggest a simultaneous optimization model of these components using a genetic algorithm (GA). We apply it to a customer classification model which utilizes demographic characteristics of customers as inputs to predict their buying behavior for a specific product. Experimental results show that simultaneously optimized CBR may improve the classification accuracy and outperform various optimized models of CBR as well as other classification models including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural networks and support vector machines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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