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마케팅의 연구
1. 상품별 연구
2. 기관별 연구
3. 기능별 연구
4. 경영자적 연구
5. 경제학적 연구와 법제적 연구
6. 사회적 연구방법
7. 제도주의적 연구
8. 비용연구
9. 역사적 연구
10. 시스템즈연구
*마케팅과 인접학문과의 관계
1. 마
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저, 북넷, 2013
국제경영학 - 김신 저, 박영사, 2012
경영학원론 - Gulati Mayo 외 1명 저, 카오스북, 2016 I. 경영학의 성격
II. 경영학의 연구대상
III. 경영학의 연구방법론
IV. 경영학의 인접학문
V. 경영학의 학문적 체계
* 참고문헌
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마케팅의 기본개념
1. 경제학이 설명하기 어려운 경제활동을 설명하기 위한 학문
2. 경제, 심리, 사회, 통계학 등 인접학문
마케팅의 정의
제품, 서비스, 아이디어를 창출하고 이들의 가결을 결정, 정보를
제공, 배포하여 개
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관리, 마케팅 관리, 재무관리 등이 포함된다.
3. 글로벌 비즈니스학의 인접과학
글로벌 비즈니스학은 그 포괄적 성격 때문에 다른 인접학문과도 밀접한
관련을 맺고 있다. 예를 들면, 다국적기업과 국가주권, 신국제경제질서(new
international econo
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있다
7. 행정학을 대외에 소개ㆍ홍보하는 마케팅 기능을 강화하려는 노력도 중요하다
8. 중앙학회와 지역학회, 중앙학회와 분과학회들 간의 역할분담이 민주적이면서 효과적으로 이루어지도록 해야 할 것이다
Ⅷ. 결론
참고문헌
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마케팅.
1. 스포츠 마케팅의 정의.
1. 1 스포츠의 마케팅 (The Marketing Of Marketing).
1. 2 스포츠를 이용한 마케팅의 사업 형태 (The Marketing with Sports).
2. 스포츠마케팅은 어떤 일을 하는 것일까?
2. 1 비즈니스로서의 스포츠.
제 2절 스포츠 마케팅
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마케팅적 의미 5
4. 소비자에 대한 영향 7
III. 인터넷 쇼핑몰의 개념과 유형 8
IV. 인터넷과 고객관계경영 11
1. 고객의 중요성 11
2. 관계마케팅(Relationship Marketing) 12
3. 인터넷과 고객관계경영 (Customer Relationship Management, CRM) 14
V. 결 론 16
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마케팅 관련 전략
(1)신세계 백화점과의 공동 마케팅
(2)OK캐쉬백과 간접광고
(3)유통업의 한계에 도전하는 PB 전략
(4)의류상품의 집중 개발
(5)구매 심리 분석의 성공 및 다양한 고객 만족 전략 구사
(6)지역의 특성에 맞춘 차별화 전략
4. 현
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학문사, 2002
윤명길, 시장개방시대의 소매유통 어떻게 할 것인가, 동인출판사
윤은영, “20세기 유통혁신과 발자취,”마케팅, 2000. 1
이우용, “우리나라 유통산업의 고객만족 현황과 그 제고를 위한 방안”, 1994
“2005 유통산업의 정책방향”,
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마케팅(Relationship Marketing)이라는 명제하에 기업이 고객과의 장기적인 관계를 형성하고 유지, 발전시켜 나아갈 수 있는 방법에 대한 학문적인 관심이 높아져 가고 있다. 이들의 주장은 기업의 장기적인 수익성 목표를 달성하기 위하여 고객 만
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인접학문 기출문제 122
? 숙박 상품에 관련된 문제 129
? 관광컨벤션학과의 꼭 풀고 가야 할 핵심문제 130
? 관광경제에 관련된 기출문제 135
? "이런 면접이라면" 155
? 주요논술 주제 157
? 입학시의 추천서의 중요성 170
가. 추천서의 위력 170
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인접학문이 중요하다고 생각하기 때문에 경제학, 역사학 공부도 함께 할 생각입니다. 특히 철학은 복수전공 하는 것도 바람입니다. 모든 학문적 연구가 끝나면 그 동안 배운 민중사관을 접목시킨 통치사관을 가지고 인접 학문의 성과도 잘 접
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마케팅을 펼치고 있는 전략은 단지 눈앞의 현상만을 급급하게 좇아가는 마케터들이 배워야 할 점이 아닐 수 없을 것입니다.
따라서 저는 이 기업을 마음에 두지 않을 수 없었고, 제가 학문을 연구하기를 바라고 있는 부모님과 할아버지도 제
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인접 학문에 대한 이해를 넓히며 통합적 사고 능력을 키워왔습니다.
특히나 협업과 소통을 중시하는 태도를 갖추기 위해 다양한 대외활동에 참여했고, 이 과정에서 여러 배경을 가진 사람들과 원활하게 협력하는 법을 익혔습니다. 이러한 역
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인접 학문과의 연계를 적극적으로 시도할 예정임을 밝히는 바입니다.
시계열적으로 보자면은 석사 1학기에는 디지털 분석 기초 이론, 머신러닝과 데이터 전처리 기술을 아주 심도 있게 학습하고, 동시에 다양한 오픈 데이터를 실습 대상으로
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