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고객사들이 이미 DW을 구축했을 경우에 구축된 DW를 전사적 CRM 아키텍처로 통합하여 시벨의 캠페인 관리 분야의 시벨 마케팅 모듈과 연계된다.
. CRM(고객관계관리) 시장 전망
International Data Corporation사의 전 세계 주요 대륙별 CRM 시장 규모 자료
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시장이 더 활기를 띨 것으로 보인다. 또한 KT비즈메카와 데이콤의 비즈마트를 통해 CRM ASP 사업이 확산되고 있어 앞으로 CRM 시장의 전망은 밝다.
② CRM 시장의 올해 주요 이슈는 다음과 같다.
고객 정보의 효율적 분석을 통한 통합 마케팅 구현
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전략이다.
이탈 고객의 경우 특별 캠페인을 전개하여 물건을 재구매하도록 유도하는 것이 중요하다.
셋째, 성공적인 CRM을 위해서는 마케팅 자원이나 영업 채널 등을 잘 관리해야 된다는 것이다. 기업의 주요한 마케팅 자원은 사원이다. 사원
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전략 정보시스템의 기반을 제공하는 ERP시스템을 구축 완료하고, 고객에 대한 인식을 강화함에 따라 CRM 시스템을 적극적으로 도입하고 있다. 앞으로 국내 벤더들이 CRM 시장에서 두각을 나타내기 위해서는 손익중심의 어플리케이션 개발 및 서
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전략
ㆍe-비지니스 컨설팅
ㆍe-CRM 솔루션 구축 프로젝트 수행
ㆍ기존고객에 대한 로열티 제고
ㆍ고객접촉에 경로의 다양화를 통한 고객우호성 증대
ㆍ기타 자문과 이벤트 참여 등
참고문헌
○ CRM의 이론과 사례(한국능률협회, 한국 NCR CRM 컨
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CRM 도입방향 삼성경제연구소 (2000.9) "인터넷 시대의 고객관계관리
산업
부문
접근방식
도입시 기대성과
향후과제
금융
수익성 높은
VIP고객군 선별
-차별화된 고객서비스 제공
-위험관리, 수익성관리의 과학화
개인 및 가구세대별 데이터베
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CRM 도입방향 삼성경제연구소 (2000.9) "인터넷 시대의 고객관계관리
산업
부문
접근방식
도입시 기대성과
향후과제
금융
수익성 높은
VIP고객군 선별
-차별화된 고객서비스 제공
-위험관리, 수익성관리의 과학화
개인 및 가구세대별 데이터베
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고객접점을 중심으로 보다 인간적이고 감성적인 접근과 일관성 있는 고객관리 청책에 기반을 둔 캠패인 활동이 보다 필요하다. 그리고 나머지 총체적인 문제점들의 근본적인 원인은 기업 내에서 아직 CRM에 대한 인식이나 기존의 자리 잡고
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관리)의 구축방법 8
1. 조직 구성 9
2. 분석 9
3. 설계 10
4. 구축 12
5. 구현 13
6. 프로토타이핑(Prototyping) 13
7. 데이터변환(Data Conversion) 13
8. 시스템 평가 13
Ⅵ. ERP(전사적자원관리)의 도입 14
Ⅶ. 향후 ERP(전사적자원관리)의 전망 15
Ⅷ. 결론 18
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동향
4. 시장조사분석
가. 상업용 부동산 시장동향 및 추이
(1) 실물경제동향
(2) 상가오피스빌딩 수요공급동향
나. 부동산가격수준 비교분석
(1) 주요지역 지가변동 추이
(2) 향후 지가변동 예측
(3) 인근지역의 지역요인분석
(4) 계획지의
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분석사(CFA)
4. 미국공인 증권거래사(RR)
5. 공인관리회계사(CMA)
6. Microsoft의 MCP
7. IBM의 PCP
8. Novell의 공인전문가
9. Oracle의 OCP
10. Lotus의 CLS/CLP/CLI
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둘러싼 개발도상국의 의무분담 문제
2. 교토의정서의 구체적인 이행방법론에 대한 인식문제
Ⅲ. 주요국의 대응동향
1. 미국
2. 일본
3. 유럽연합
Ⅳ. 한국에의 영향
1. 국내기업의 연구 및 기술개발 현황
2. 산업계에 미치는 영향
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주요 요소로 작용하고 있는 바, 우리나라 산업경제수도를 완성하겠다는 울산광역시의 비전이 달성되기 위해서는 물류경쟁력 강화를 위한 연계교통체계, 도시고속도로가 유일한 방법이라 생각해 보았다. 서언
1. 정책사업의 동향 및 전망
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및 향후 전망 75
? 부동산학 대학원 입시지원 영문자기소개서 75
Introduction: 76
Academic Background: 76
Professional Experience: 76
Research Interests: 77
Why [University Name]: 77
Proposed Research Plan: 77
Conclusion: 78
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 7
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분석: 99
2. 현상 이해와 예측: 100
3. 실험 설계와 해석: 100
4. 오류와 불확실성 다루기: 100
5. 다양한 분야와의 융합: 100
6. 정보의 해석과 의사 소통: 100
7. 진실을 파악하는 도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정
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