마케팅을 위한 지식경영과 자료수집

목차

1. 소개

2. 정보수집작업(Data Mining Task)
(1) 종속분석(Dependency Analysis)에 의한 정보수집
(2) 분류 식별법(Class Identification)
(3) 개념 서술법(Concept Description)
(4) 2.4 일탈 추적법(Deviation Detection)
(5) 2.5 Data 시각화

3. 지식경영과정
(1) 지식경영의 issues

4. 지식기반 마케팅
(1) 고객 이력(Customer Profile)
* 구매의 빈도
* 구매의 크기
* 구매의 새로움
* 전형적인 소비자 그룹 식별
* 고객 라이프 사이클 전산화
* 전망
* 마케팅 프로그램의 성공 / 실패
(2) 일탈분석
(3) 성향(Trend) 분석
* 마케팅 프로그램이나 재화의 성과에 대한 평가
* 미래 판매의 예측

5. CRM의 연구 및 도전

6. 결론

본문내용

1.소개
최근, 정보기술(IT)의 출현은 마케팅방식과 기업의 고객관리방식을 변화시키고 있다. 새로운 정보기술에 의해 가능해진 고객 거대정보의 유용성은 비즈니스에 있어서 이윤창출의 기회를 창출하고 기존 데이터를 영향력 있게 하며 경쟁우위를 선점할 수 있게 한다. 미국 최대 소매상인 Wal-Mart사는 43 tera bytes(미국 IRS-국세청-이 소득세 부과를 위해 보유하고 있는 DB 보다 더 방대한)를 보유하고 있다. “The internet and the world”는 비즈니스에 있어서 유용한 정보 외에, 데이터를 보다 더 용이하게 수집하는 process를 만들고 있다. 한편, 많은 관련기관에서는 거대한 DB에 있어서 “지식”이 의사결정을 결정 지원을 하는 관건임을 인식하고 있다. 특히, DB로부터의 고객정보는 마케팅기능에 있어서 필수불가결한 요소이다. 그러나, 이중에서 상당부분이 인식하기 어렵게 숨겨져 있다. 다른 한편으로는 날로 격렬한 경쟁과 고객에게 주어지는 다양한 선택의 기회는 마케팅 의사 결정자에게 새로운 압력을 파생시키고 장기적인 CRM전략의 필요성을 일깨워주고 있다. 이러한 새로운 현상은 조직체계 담당자에게 일반적 가정에 의한 재화와 서비스의 공급보다는 사실적 고객선호에 기초한 재화와 서비스의 공급을 요구하고 있다. 조직이 CRM방향으로 나아감에 따라, 인터넷 고객과의 접점에 있는 마케팅 기능이 이러한 변화에 가장 많이 영향을 받는다. 고객의 선호의 진정한 인식에 기초한 CRM만이 최근에 변화에 능동적으로 대처할 수 있다. 이러한 상황 하에, 정보수집도구는 숨겨진 지식을 파헤치고, 고객을 더 많이 이해하는데, 도움을 줄 수 있으며, 한편, 체계적인 지식경영노력은 지식을 효과적으로 마케팅 전략화 하는데 도움을 줄 수 있다. 이것은 특히, 마케팅에 있어서 지식적출과 관리의 연구를 더욱더 가치 있게 만든다.
Database processing, Warehousing, Machine learning, Knowledge Management의 발전은 정보수집도구의 이해에 지대한 공헌을 하고 있다. 최근, 정보수집도구(Data Mining Tool)에 대한 연구 및 조사는 정보수집응용에 대한 이해 및 지식발견(discovery of knowledge)과정을 고도화하고

키워드

마케팅,   지식경영,   자료수집,   지식경영과 자료수집