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관계관리의 경영 전략적 접근 등
Ⅳ. 고객관계관리의 성공적 정착을 위한 제언
고객탐구 등
Ⅴ. 고객 지향(고객만족, 고객감동)의 가치경영을 향하여
<참고문헌>
ⅰ. 유비쿼터스 컴퓨팅시대의 고객관계관리, 김승욱, 형설출판사 간
ⅱ. CRM
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고객의 신뢰를 얻을 수 있고 그 고객으로부터의 신뢰는 바로 CRM 성공의 열쇠가 될 것으로 믿는다.
<참고 문헌>
-『디지털 시대의 선진 마케팅 기법 ‘CRM 고객관계관리’』
(무라야마 토오루미타니 코오지共著, 권태경양경미譯, 2000, 대청
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CRM의 성과에 영향을 미치는 요인..................13
<표 7> 기업표본의 특성.............................18
<표 8> 신뢰성 분석의 결과........................19
<표 9> 요인분석의 결과.............................20
<표 10> 상위 요인과 성과의 상관관계 분석의 결과.
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CRM 구축을 위한 솔루션-』 , 서울대학교출판부, 2001.
최유나, "은행권 CRM 성공적 도입 방안에 관한 연구- 고객 만족 제고를 중심으로-", 동국대학교 경영대학원 석사학위논문, 2000.
삼성경제연구소, 『인터넷시대의 고객관계관리(CRM)』, CEO informa
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CRM 공원 (http://www.crmpark.com)
⑤ CRM 온라인 (hrrp://www.crm.co.kr)
⑥ CSA 코리아 (http://www.csa.koea.com)
⑦ 비지넷.컴 (http://www.I-biznet.com)
⑧ CIO 매거진
⑨ 한미은행 로얄 폰 센터 (http://my.goodbank.com)
⑩ 신용경제 M&C 1. 고객 관계 관리 등장 배경
2. 고객
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CRM을 구현화 하고 실행하는데 있어 현업부서와 공감대를 형성할 수 있다.
하지만 이에 있어 단기적 매출을 위한 캠페인 진행시에는 너무 일방적인 것 보다는 고객접점을 중심으로 보다 인간적이고 감성적인 접근과 일관성 있는 고객관리 청
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고객정보를 확보해야 함
[표6] 국내기업의 산업별 CRM 도입방향 삼성경제연구소 (2000.9) "인터넷 시대의 고객관계관리
산업
부문
접근방식
도입시 기대성과
향후과제
금융
수익성 높은
VIP고객군 선별
-차별화된 고객서비스 제공
-위험관리, 수
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템이 고객관계의 관리에 구체적으로 어떻게 활용되는지를 최우선
ㆍ데이터의 축적과 관리도 중요하지만 분석된 데이터를 어떻게 해석하고 활 용할 것인가에 보다 많은 관심을 기울여야 함
2) 일부 부서만이 아닌 전사적 지원으로 CRM 성공을
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서론 1.CRM의 연구배경및 목적
2.고객관리의 중요성
1)고객경제의 시작
2)고객(자산)가치란
3)고객가치로의 필연적 이동
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고객과의 관계를 장기적으로 잘 구축한 기업은 좋은 경영성과를 거둘 수 있을 뿐만 아니라, 고객별로 차별화된 서비스를 제공할 수 있으며 이러한 기업만이 경쟁우위를 확보할 수 있다. 고객과의 관계를 효과적으로 관리하는 기법이 CRM인 것
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관리, 분석 능력 함양을 위해 노력했습니다. 1) 지원동기
2) 과거에 성공하거나 실패했던 경험을 한가지 제시하고 자신이 생각하는 성공이유와 실패이유를 구체적으로 적어주시기 바랍니다.
3) 자신의 비전에 대하여 적어주십시오
4) 강
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등 고객군을 다양하게 구분
할 수 있는 능력을 갖추지 못한다면 그 기업은 암흑 속을 항해하는 배와 같다
고 할 수 있다.
(3) e-고객관계관리(e-CRM)와 고객 충성
이러한 고객관계관리를 위한 CRM이 그 동안 그다지 성공하지 못한 이유
중의 하나는
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고객관리의 CRM 개념으로 성숙되어 있었습니다. 즉 단일화된 채널과 매스 마케팅은 도태되고 멀티 채널을 수용하여 1:1 마케팅에대한 중요성이 부각되고 있었습니다.
즉, 이는 전통적 마케팅 채널과 IT 솔루션이 접목되면서 다양한 마케팅 솔루
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고객 문의 처리 시스템과 상담 프로세스를 보조하며, 상담 데이터 관리 및 분석 업무를 수행했습니다. 이 과정에서 ERP와 CRM 시스템을 활용해 상담 내역을 체계적으로 관리하고, 상담 품질 개선을 위한 지표 분석을 직접 지원하였습니다. 또한
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고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연구계획
연구는 실제 플랫폼 기업으로부터 확보한 사용자 로그 데이터(또는 Kaggle 등 공개된 유사 데이터셋)를 전처리한 후, 이탈 고객과 유지 고객의 행동 패턴을 비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, Li
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