|
데이터 재분류
고객 세분화를 통한 차별적 마케팅 전략 전개
크로스 세일을 통한 고객가치 극대화
DM 비용의 절감
신축성 있는 가격전략
모델링을 통한 수요예측 및 신제품 개발
금융업계의 DB 마케팅
서비스업계의 DB 마케팅
|
|
|
POS를 통한 정보, 외부 통계 데이터의 적극적 활용 등 통합된 정보 개념에서의 고객관계 마케팅은 정보를 지속적으로 축적,개선하여야 할 필요가 있고, 모든 유입정보는 절대 놓치지 않는, 다시말해 각종 백화점의 이벤트, 시설, 환경,A/S, 물류
|
|
|
POS 시스템은 하드웨어적으 로 CRM과의 결합이 어렵기 때문에 장비 부분 투자가 선행되어야 한다.)
4. 우리의 결론
CRM은 각 산업분야에서 다양하게 응용되고 있습니다. 일반기업은 물론이고, 백화점 이제 호텔에서도 발전되고 있는데요, 가장
|
|
|
호텔 정보 시스템 구성요소
3. 호텔 POS System(Point of Sales System)-판매시점 정보관리 시스템
4. 호텔 ERP(Enterprise Resource Plainning)시스템-전사적 자원관리 시스템
5. 호텔 CRM(customer relationship management) 시스템
6. 호텔 정보 시스템 사례
결론
|
|
|
하겠다. 1. 월마트 소개
2. 데이터 마이닝과 웨어하우스
위성정보시스템을 경영에 활용
중앙집중적인 구매방식
POS 시스템 구축
탄력적인 공급 시스템인 QR 시스템 구축
공급자와의 파트너십 형성
3. 월마트 사례의 의미
|
|
 |
데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
|
|
|
데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
|
|
|
데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략
|
|
|
데이터화는 물론 웹서베이를 통한 조사, 데이터웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육
|
|
|
데이터마이닝 등의 표현으로 활발히 논의되고 있으며, 방대한 기능은 물론 업무전반에 대한 포괄적 감사보다는 특정 감사범위의 선택 등을 가능케 함으로서 병무비리 근절에 효율적 효과적 기제로서 활용될 수 있다.
다섯째, 적발되면 확실
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
|
(주)한국빅데이터마이닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
|
|
 |
고 활용하는 방법을 익힐 수 있었습니다.
대학원 과정에서는 기계학습과 데이터마이닝 기법을 활용한 사회적 문제 해결 연구를 수행하고자 합니다. 특히, 다음과 같은 연구 주제에 집중하고자 합니다.
- 사회적 문제 해결을 위한 데이터 분석:
|
|
 |
데이터를 분석하고 DB 설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다 . 또한 경영 IT, NIE 를 실
무에 적용했고 S/W 를 활용하고 실습했습니다 . 그리고 경영개론을 학습하며 경제데이터와 자료를
분석했고 통계를 활용하여 경영계량분석을
|
|
 |
데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다. 또한 경영IT, NIE를 실무에 적용했고 S/W를 활용하고 실습했습니다...(이하생략) 자기소개서
1.본인이 어떠한 사람인지, 어떠한 역량을 갖추어왔고 왜 신한카드에 지
|
|
 |
데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다. 또한 경영IT, NIE를 실무에 적용했고 S/W를 활용하고 실습...(이하생략) 자기소개서
자신을 자유롭게 소개하시오.
지원 직무와 관련된 경험(과제수행, 공모전, 프로
|
|
 |
데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다...(이하생략) 자기소개서
지원동기는 무엇이며, 입사 후 회사에서 실현하고자 하는 목표나 꿈을 기술하시오 (최소 500자, 최대 1,000자 입력가능)
학업 또는 직장생
|
|
메뉴펼치기
