전자상거래,제조업전자상거래,물류업전자상거래,금융업전자상거래,B2B,B2C,데이터마이닝,경영정보시스템

소개글

전자상거래,제조업전자상거래,물류업전자상거래,금융업전자상거래,B2B,B2C,데이터마이닝,경영정보시스템에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 개요

2. 제조업 & 유통업 & 물류업 분석
1) 제조업(현대자동차)
(1) 제조업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
2) 물류업(한진택배)
(1) 물류업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신한은행)
(1) 금융업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략

3. B2B & B2C 부분별 전자상거래
1) B2B(현대자동차 vaatz)
2) B2C(한진택배)

4. 소셜커머스에 대한 데이터마이닝 적용방안 & 기대효과
1) 적용방안
2) 기대효과

본문내용

해 볼 수 있다. 고객들의 주요 접속 루트에는 포털의 베너광고, 검색광고에 의한 검색된 키워드, 소셜커머스 쿠폰 모음 사이트에서 회사의 노출 빈도 등을 데이터베이스화 할 수 있다.
두 번째로 데이터베이스화 해야 할 데이터들은 각각 채널별 마케팅 비용이다. 인터넷 마케팅을 할 때 포털 별로 베너의 위치나 노출 시간에 따라 비용이 달라지고, 각각의 검색 키워드 별로 비용이 다르다.
(2) 크리닝 & 스크리닝
고객의 접속 루트 정보 중 인터넷 베너, 검색광고 외의 접속 루트는 스크리닝 하도록 한다. 채널별 마케팅 비용도 주요 포털의 베너와 검색광고 비용으로 한정하고, 그 외의 정보는 스크리닝 한다.
(3) 데이터마이닝
고객의 접속루트와 각 채널별 마케팅 비용의 데이터베이스간의 상관관계를 구하여 채널 별로 얼마만큼의 비용이 투자되고 그 비용 당 고객 유입이 데이터로 나타나게 된다. 즉, 채널 별 투자비용 당 고객 유입 건수를 구할 수 있다.
(CRM 측면 및 마케팅 측면의 적용)
◈기대 효과
1) CRM 측면
소셜커머스 시장이 확대 되고 있지만, CRM이 제대로 이루어지지 않고 있는 이유는 아직 고객이 남긴 데이터에 대한 분석이 부족했기 때문이다. 기본적인 고객프로파일이나, 제휴업체를 만을 분석한 CRM으로는 정확한 대응이 이루어지기 어렵다. 고객이 실제로 느낀 생각이나, 타인과 공유하는 이야기들은 쉽게 알 수 없기 때문이다.
하지만 인터넷이 발달하면서 고객은 곳곳에 흔적을 남기고 있기 때문에 이를 과학적으로 분석하면 고객이 무엇을 원하는 지, 무엇에 불만을 가지고 있는지 정확하게 파악할 수 있다.
예를 들어 인터넷 게시판에 글을 남기거나, 페이스북 트위터 등 소셜네트워크에 자신의 불만을 표출하고, 검색이나 거래하는 것도 모두 요구사항을 표현해 주는 데이터인 것 이다.
왜 온라인 구매자들이 자신이 원하는 상품을 찾기 위해 수 많은 시간을 허비해야 하는지에 대해 이 같은 물음에 기존의 CRM은 정확한 답을 주지 못했다. 그들의 일상생활 중 소셜네트워크나, 인터넷게시판 등에서 남기는 데이터에 대한 분석이 이루어지지 않았기 때문이다.
이 같은 데이터들을 과학적으로 분석하면 고객 요구를 정확히 파악할 수 있을 것이며, 모든 마케팅 프로세스는 이런 분석 결과를 기반으로 진행돼야 할 것이다.
CRM을 위해 먼저 소셜 미디어 채널을 모니터링 해 브랜드를 관리하고, 상품 효과를 평가 한다. 또 이 같은 평가를 기반으로 마케팅 캠페인의 미세조정, 판매 전략 설정을 실시간으로 할 수 있으며, 클레임에 대한 분석을 통해, 신규 서비스와 상품의 조정, 고객 주요 불만사항 데이터 추출을 통한 온라인 캠페인과 판촉활동을 할 수 있다.
( 위 의 CRM을 위한 데이터마이닝 그림에서 외부데이터의 종류를 소셜미디어 데이터로 확장한다면 고객과 보다 밀접한 CRM이 이루어질 것이다.)
2) 마케팅 측면
기존의 전통매체(TV, 라디오 등)와 달리 온라인에서는 데이터베이스의 발달로 인해 특정고객의 반복되는 방문을 쿠키나 TRACK USER 등을 사용하여 추적할 수 있게 되었기 때문에 개인 수준에서의 광고효과 측정이 가능해졌고, 그러한 데이터를 통해 온라인에서의 광고효과를 측정하는 일이 가능하다.
배너광고는 현재 클릭율이 평균 0.2%수준이고 시간이 지남에 따라 클릭율은 계속 감소하고 있는데, 이를 검색광고의 5%의 클릭율과 비교해보면 고객이 배너광고를 클릭할 확률은 굉장히 낮고 클릭율의 데이터 분석으로 배너광고의 효과를 평가하기는 어렵다. 박성식, ‘인터넷 검색광고의 효과분석을 위한 계층적 베이지안 모형’, 2010, P.56
또한 배너광고가 브랜드의 인지도, 기억에 긍정적인 영향을 주기는 하지만, 배너광고는 광고의 내용이 웹사이트의 내용과 일치성이 있을때만 고객의 태도에 긍정적인 영향을 미치는 경우가 많다.
따라서 배너광고 보다 키워드 광고의 효과성을 검증해 보았을때, 검색엔진에서의 키워드광고는 인터넷사용자가 검색어를 입력했을 때 나오는 광고이기 때문에, 고객의 목표를 방해하지 않고, 고객이 보고자 하는 광고를 보여준다.
소셜커머스의 광고주들은 경매방식을 통해 Google, Naver와 같은 검색엔진에서 검색광고를 살 수 있는데, 자신의 입찰 순위보다 한 순위 낮은 가격으로 낙찰을 받는 방식으로 광고 가격이 형성되게 된다.
하지만 네이버와 같은 대형 소셜에 키워드 광고를 하는 것은 분명 손님을 바로 끌수 있는 방법이지만 클릭당 최소 단가가 77원이고, 일반적으로 150원이상 하는 파워링크를 통해 수익을 내기는 쉽지 않다
따라서, 고객의 접속 루트 ( 네이버, 구글 / 소셜커머스 모음 사이트 / 직접 주소입력 / 트위터, 페이스북)에 대한 분석으로 검색엔진에 대한 의존도와 구매로 이어지는 연관성에 대한 분석을 통해 광고의 양을 조절하고, 소셜커머스의 상품을 검색할 때 계절별에 따라 소비자가 자주 검색하는 음식의 이름을 분석하는 방식으로 상품의 종류를 선택 할 수 있을 것이며, 사회적인 이슈에 따른 검색어를 통해 그에 부응하는 상품을 내 놓을 수 있다.
< 참고문헌 >
*도서
-전경련 산업조사팀, 「사례로 배우는 e비즈니스2」, 전국경제인연합회, 2007.
-최희갑, 「각국 은행업의 디지털화 현황과 과제」, 삼성경제연구소, 2001.
-이건창, 「최신 경영정보시스템」, 무역경영사, 2003. p.294.
-Seri 경영노트 제 100호 - SNS활용기업의 성공전략
-박성식, 인터넷 검색광고의 효과분석을 위한 계층적 베이지안 모형, 서울대학교, 2010
-김충영/장남식/김상욱, 인터넷비즈니스에서 효과적인 소비자 관계관리를 -위한 데이터마이닝 기법의 응용에 대한 연구, 신학경영연구, 2002
*홈페이지
-http://www.neoisys.com/mining.html
-http://www.dawinc.co.kr/html/solutions_sasmining.asp
-VAATZ 홈페이지 "www.vaatz.com"
*신문기사
-한국일보, [절대품질, 산업현장이 바뀐다] <2> 현대자동차 아산공장
-CIO비즈니스, [제조업PI⑤]현대자동차 SCM 혁신 사례
-세계일보, 이코노미 세계한진택배 '파발마' 부활

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