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한다. I. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 Data Mining
2.1.1 인공신경망
2.1.2 SVM
2.2 이탈고객관리에 관한 선행연구
Ⅲ. 연구모형
1. 연구절차
IV. 실증분석
4.1 자료 수집 및 변수 선정
4.2 이탈고객 세분화
V. 결론
참고문헌
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고객 활동이 가능합니다.
② 세일즈 주기 단축
- 기존 고객 관계성을 지속적으로 확보할 수 있습니다.
- 세일즈 업무를 병렬적으로 처리 할 수 있습니다.
③ 영업관리 능력 향상
- 팀 단위의 판매 활동이 강화됩니다.
- 고객 세분화 및 영업 진행
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데이터웨어하우스(Data Warehouse)
2.데이터마이닝(Data Mining)
3.지식경영(Knowledge Management)
4.SFA(Sale Force Automation)
5.콜센타(Call Center)
제 4 장 CRM 사례연구
제 1 절 데이터웨어하우스를 이용한 CRM성공사례
1.ING Group의 Postbank
2.Bank of Amer
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고객 활동이 가능하다.
② 세일즈 주기 단축
- 기존 고객 관계성을 지속적으로 확보할 수 있다.
- 세일즈 업무를 병렬적으로 처리 할 수 있다.
③ 영업관리 능력 향상
- 팀 단위의 판매 활동이 강화된다.
- 고객 세분화 및 영업 진행 현황 파악이
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고객의 직 간접 반응을 데이터 웨어하우스에 기록한다. 이런 과정을 통해 향후의 예측이나 고객행동 변화에 대처할 수 있게 된다. 또한 이벤트 실행 후 고객 만족도/고객 이탈 비율/수익성 등에 대한 평가, 콜센터의 효과(잠재고객에서 고객
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이용자의 정보화 역기능 실태조사 보고서\", 2003. 12
한주명, \"보험사의 e-Mail마케팅 활용\", 손해보험 2000. 11
Amail/SMC애드넷 e메일 마케팅연구소, 『e메일마케팅으로 고객을 움직이려면』, 십일월출판사, 2001. 7
Knowledge Research Group, \"금융권 CRM 추
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고객세분화에 관한 이론적 고찰 3
1. 고객세분화의 중요성 3
2. 고객세분화를 위한 방법론 5
(1) 데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의
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고객가치평가(고객생애가치, 고객자산가치, 고객점유율, RFM등)의 전략적 활용
6강 CRM 시스템
1. CRM 시스템의 역할과 구조
2. 분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과
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고객 분석을 통해 효율적인 데이터관리를 이룬 다음 이것을 캠페인 실행에 접목하는 방법론이다. 하지만 분석 CRM은 어디까지나 CRM을 위한 구성요소일 뿐 실질적인 고객관리와는 상당한 괴리감을 느끼게 했다고 볼 수 있다.기업경영에서 고객
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고객 세분화 마케팅
(2) 네트워크 기반 마케팅
(3) 감성/경험 마케팅
(4) 제휴 및 공동 마케팅
(5) 게릴라 마케팅
2) 인터넷 마케팅 단계와 사례분석
- 마케팅의 5단계 이론에 따른 단계설정과 그에 따른 사례분석
3) 구체적인 사례
- CJmall 의
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고객 세분화 모델과 이탈 예측 모델 개발에 기여하고 싶습니다. 특히 보험 이탈 고객의 패턴을 분석해 개인별 맞춤 케어 메시지를 제안하거나, 고위험 고객을 조기 발견해 건강 컨설팅 서비스를 연계하는 데이터 기반 고객관리 전략을 구상하
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고객 대응 시 친절하고 성실하게 임하며, 회사의 브랜드 가치를 높이기 위해 노력했고, 업무 중 발생할 수 있는 윤리적 문제에도 민감하게 대응했습니다.
이처럼 저는 책임감 있는 행동을 통해 회사 성장의 중요한 동력으로 자리매김할 수 있
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상술한 경험을 통해 이제까지 쌓아온 통계 분석 능력을 적극적으로 활용해 부서 업무의 process를개선시키는 동시에, 세분화된 고객층에 최적화된 B2B 마케팅 전략을 세우는 업무 등을 원활하게 수행하는 데에 기여하고 싶습니다.
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세분화된 고객층에 최적화된 마케팅 전략을 세우는 업무를 원활하게 수행하는 데에 기여하고 싶습니다. 2. 정확한 분석을 통해 복잡하게 얽힌 과제나 문제를 해결했던 경에 대해 아래 항목에 따라기술해 주시기 바랍니다.
2-1. 주어진 과제
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다.
방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이 빅데이터 기술 컨설팅과 솔루션 서비스 제공하는 사업의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
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