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데이터가 정확하지 못하면 전체의 성향을 파악하기 어려울 뿐 아니라 개별 고객에 대한 확실한 조치 방안을 수립할 수 없다. OLAP이든 데이터 마이닝이든 분석결과가 전혀 의미 없는 경우가 발생된다. 비교적 많은 경험과 사례를 가지고 있는
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데이터웨어하우징과 OLAP. 대청미디어, 1996
채영문. 보건정보관리. 수문사, 1994
최정환. 죽은 CRM 살아있는 CRM. 한언, 2001
Berson A, Smith S, Thearling K. Building DataMining Applications for CRM. The McGraw-Hill Companies, 1999
Boardman, Anthony E, Greenberg, David H, Vining, Aidan R.
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고객창출(Customer Acquisition)
상호판매(Cross-Selling)
고객보유(Customer Retention)
고객세분화(Customer Segmentation)
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Data Mining의 개요
Data Mining Techniques
Data Mining Algoritms
Data Mining Tools
Data Mining의 구축단계
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데이타베이스 마켓팅(DataBase Market
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관계관리(CRM)
Ⅳ. 롯데백화점의 고객관계관리(CRM)
1. 전략 1 : 고객과의 약속 이행
2. 전략 2 : 커뮤니티(community) 마케팅
3. 전략 3 : 고객가치 평가에 대한 새로운 접근
4. 전략 4 : 분석을 통한 다양한 마케팅
5. 전략 5 : 데이터 인리치먼트(data
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고객관계관리(CRM)의 선행 연구
1. CRM에 관한 선행 연구
2. 서비스 품질
Ⅲ. 프로세스에 따른 CRM의 분류
1. 고객관계 효율화를 위한 운영 CRM
2. 데이터 분석을 통한 성과관리, 분석 CRM
3. 업무 일원화를 위한 협업 CRM
4. 솔루션에 따른 CRM분
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