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목차
개인화서비스를 통한
마케팅 효과 극대화 및 비용절감 효과에 대한 연구
01. 서론
연구목표와 필요성
관련연구
02. 본론 통합모형 제시
시스템 구축
마케팅 효과 및 비용절감 효과 분석
03. 결론
별첨1-데이터시뮬레이션
별첨2-모델링
별첨3-테이블설계
마케팅 효과 극대화 및 비용절감 효과에 대한 연구
01. 서론
연구목표와 필요성
관련연구
02. 본론 통합모형 제시
시스템 구축
마케팅 효과 및 비용절감 효과 분석
03. 결론
별첨1-데이터시뮬레이션
별첨2-모델링
별첨3-테이블설계
본문내용
개인화서비스를 통한
마케팅 효과 극대화 및 비용절감 효과에 대한 연구
서론_연구목표와 필요성
• 스마트 커머스 시장에서 소비자들은 개인 성향에 최적화된 개인화된 서비스를 원하고,
소비자 취향을 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하고 있으며,
이에 따라 규레이팅 서비스 즉, 개인화된 맞춤형 서비스를 보다 요구하는 상황.
• 스마트 커머스 시장은 스마트폰과 소셜미디어 두 단어로 압축할 수 있고,
스마트 커머스 시장은 시장 형태, 시장 영역 및 경계, 소비행태 및 마케팅 변화까지 일으키고 있음.
사회적 관계에 기반하여 소비자의 쇼핑 경험을 실시간으로 공유,
소셜미디어가 커머스의 중심 플랫폼이 되는 Social 쇼핑이 확대되고,
쇼핑영역이 온라인에서 온라인과 오프라인으로 확대되고,온·오프라인이 동시에 연계되며,
모바일의 개인화와 즉시성에 의한 실시간 맞춤형 쇼핑 확대 됨.
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본 연구의 목적은 메시징서비스에 개인화 서비스기술을 결합하여 기업용 메시징서비스의 통합모형 및 시스템 구축방안을 제시하고, 이를 통해 마케팅 효과를 극대화하고 비용절감 효과를 분석하기 위함이다.
관련연구1 - 개인화 서비스
〔협업적 필터링 (Collaborative Filtering)〕
• 소비자별로 해당 소비자와 가장 선호 정보가 비슷한 소비자들을 찾아서
이들의 선호 상품을 그 소비자에게 추천하는 것.
(김병만 ․ 이경 ․ 김시관 ․ 임은기 ․ 김주연, 2004)
• 데이터가 많지 않은 경우에는 소비자와 선호 정보가 유사한 이웃을 찾기 어렵고,
소비자 수가 많은 경우 연산속도가 매우 느려지는 단점 존재.
(이용준 ․ 이세훈 ․ 왕창종, 2003)
〔내용기반 필터링 (Context-based Filtering)〕
• 소비자별로 선호 정보를 활용하지 않고,
개별 소비자 별 특정 콘텐츠 또는 상품의 속성을 학습하는 것을 기반으로 함.
• 정보검색 또는 정보추출 분야에서 활용되어 왔던 것으로
콘텐츠 또는 상품의 추천을 위해 콘텐츠 또는 상품의 내용과 사용자가 요구하는
정보간의 유사성을 계산하여 점수화하고 이를 순위화하여 나타내는 것.
• 주 이용 분야는, 음악의 장르 또는 문서의 분류 등에 제한적으로 사용되고 있으며,
이 또한 모든 콘텐츠에 대해 사용자가 개별적으로 수작업으로 분류해야 함.
(G. Ashayer, H. Leung, & H.-A. Jacobsen, 2002)
〔하이브리드 기법 (Hybrid Method)〕
• 협업적 필터링과 내용기반 필터링 단점을 극복하기 위한 기법으로
두 개의 기법을 접목. (Breese, J. S., Heckerman, D., & Kadie, C., 1998)
• 대부분의 하이브리드 기법의 연구는 협업적 필터링 기법에 기반으로 두고 있고,
내용기반 필터링 기법은 일부 활용하는 정도로 이루어짐.
• 특히 소비자의 선호 패턴에 따라 협업적 필터링과 내용기반 필터링 기법의 결과를
적절하게 조합하여 추천하는 연구방법들이 주를 이룸.
마케팅 효과 극대화 및 비용절감 효과에 대한 연구
서론_연구목표와 필요성
• 스마트 커머스 시장에서 소비자들은 개인 성향에 최적화된 개인화된 서비스를 원하고,
소비자 취향을 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하고 있으며,
이에 따라 규레이팅 서비스 즉, 개인화된 맞춤형 서비스를 보다 요구하는 상황.
• 스마트 커머스 시장은 스마트폰과 소셜미디어 두 단어로 압축할 수 있고,
스마트 커머스 시장은 시장 형태, 시장 영역 및 경계, 소비행태 및 마케팅 변화까지 일으키고 있음.
사회적 관계에 기반하여 소비자의 쇼핑 경험을 실시간으로 공유,
소셜미디어가 커머스의 중심 플랫폼이 되는 Social 쇼핑이 확대되고,
쇼핑영역이 온라인에서 온라인과 오프라인으로 확대되고,온·오프라인이 동시에 연계되며,
모바일의 개인화와 즉시성에 의한 실시간 맞춤형 쇼핑 확대 됨.
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본 연구의 목적은 메시징서비스에 개인화 서비스기술을 결합하여 기업용 메시징서비스의 통합모형 및 시스템 구축방안을 제시하고, 이를 통해 마케팅 효과를 극대화하고 비용절감 효과를 분석하기 위함이다.
관련연구1 - 개인화 서비스
〔협업적 필터링 (Collaborative Filtering)〕
• 소비자별로 해당 소비자와 가장 선호 정보가 비슷한 소비자들을 찾아서
이들의 선호 상품을 그 소비자에게 추천하는 것.
(김병만 ․ 이경 ․ 김시관 ․ 임은기 ․ 김주연, 2004)
• 데이터가 많지 않은 경우에는 소비자와 선호 정보가 유사한 이웃을 찾기 어렵고,
소비자 수가 많은 경우 연산속도가 매우 느려지는 단점 존재.
(이용준 ․ 이세훈 ․ 왕창종, 2003)
〔내용기반 필터링 (Context-based Filtering)〕
• 소비자별로 선호 정보를 활용하지 않고,
개별 소비자 별 특정 콘텐츠 또는 상품의 속성을 학습하는 것을 기반으로 함.
• 정보검색 또는 정보추출 분야에서 활용되어 왔던 것으로
콘텐츠 또는 상품의 추천을 위해 콘텐츠 또는 상품의 내용과 사용자가 요구하는
정보간의 유사성을 계산하여 점수화하고 이를 순위화하여 나타내는 것.
• 주 이용 분야는, 음악의 장르 또는 문서의 분류 등에 제한적으로 사용되고 있으며,
이 또한 모든 콘텐츠에 대해 사용자가 개별적으로 수작업으로 분류해야 함.
(G. Ashayer, H. Leung, & H.-A. Jacobsen, 2002)
〔하이브리드 기법 (Hybrid Method)〕
• 협업적 필터링과 내용기반 필터링 단점을 극복하기 위한 기법으로
두 개의 기법을 접목. (Breese, J. S., Heckerman, D., & Kadie, C., 1998)
• 대부분의 하이브리드 기법의 연구는 협업적 필터링 기법에 기반으로 두고 있고,
내용기반 필터링 기법은 일부 활용하는 정도로 이루어짐.
• 특히 소비자의 선호 패턴에 따라 협업적 필터링과 내용기반 필터링 기법의 결과를
적절하게 조합하여 추천하는 연구방법들이 주를 이룸.
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