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고객관계관리 ▪ 잠재고객발굴 ▪ 기존고객유지관리 ▪ 수익성증대 ▪ 고객이탈방지와 이탈고객복귀 - 구매패턴파악과 구매시점파악 즉, CRM에서의 데이터 마이닝은 필수 불가결한 도구. 의사결정트리 데이터마
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  • 등록일 2013.04.17
  • 파일종류 피피티(ppt)
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데이터를 갱신할 수는 없지만 어떠한 종류의 질문이라도 제시할 수 있다. 따라서 OLAP는 데이터마이닝에서 중요한 단계가 될 수 있다. 금융 통신 제조 유통 고객 세분화 이탈 고객 관리 표적 마케팅 장바구니 분석 고객 유지 / 유치 표적 마케
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  • 등록일 2006.05.06
  • 파일종류 한글(hwp)
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CRM은 단순한 IT 기술이 아니고 마케팅 전략과 비지니스 프로세스로 접근하여야 한다. CRM의 문제점을 인식하고 그 문제들을 자체적으로 조금씩 바꾸어 나간다면 큰 비용을 들이지 않고 CRM을 구축할 수 있을 것이다. 나아가 고객의 입장과 기업
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  • 등록일 2006.01.03
  • 파일종류 한글(hwp)
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database querying 등을 이용한다 2) Web-Mining 활용 분야 System Improvement 웹 트래픽에 관한 정보를 통해 Web Caching, Network Transmission, Load Balancing, Data Distribution 등에 관한 전략 수립 Site Modification 고객 형태에 관한 분석을 통해 Web Site의 구조 및 디자인에
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  • 등록일 2005.06.05
  • 파일종류 한글(hwp)
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관리시스템 2. 세개의 운영시스템구축 3. 1:1 서비스방향으로 CRM개선 2. 우리나라 CRM의 문제점 - 아직도 타겟 마케팅 보다는 매스 마케팅을 선호한다 - 고객별(잠재고객,우수고객, 불량고객, 철새고객등) 행동 양식, 구매 패턴, 선호도, 원인 등을
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  • 등록일 2013.06.10
  • 파일종류 한글(hwp)
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논문 334건

구매빈도, Monetary구매액) 3. 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.
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  • 발행일 2015.10.14
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트리 2.1.2 의사결정트리 2.1.3 가지치기 2.1.4 군집화 2.2 분류방법 2.2.1 AD Tree 2.2.2 J48 Tree 2.3 특수기술 2.3.1 EM 알고리즘 3. 실험 3.1 실험데이터 3.2 속성변수 3.3 전처리과정 3.4 실험도구 3.5
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  • 발행일 2015.11.17
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  • 저자
10 3. 시장세분화를 통한 포지셔닝 11 4. 기술과 정보의 개발 11 5. 데이터베이스 구축 12 6. 홍보전략 12 7. 기업과의 의사소통 13 8. 전자카달로그 14 IV. 결론 15 1. 연구 결과의 요약 15 2. 연구의 한계성과 향후 연구 방법 16 V. 참고문헌 18
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  • 발행일 2010.01.18
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자동차보험 시장의 환경변화 1. 성숙단계 진입 2. 시장점유율의 집중화 3. 가격자유화 추진 Ⅲ. 주요국의 사례와 시사점 Ⅳ. 국내 자동차고객 행위 분석 1. 손해보험사에 대한 로열티 부족 2. 직판채널을 통한 구매의사 3.
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  • 발행일 2005.06.09
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  • 저자
산업공학회, 1999. [22] 고시근, 윤훈용, “제약이론에서 제약버퍼의 크기 결정”, IE Interfaces, Vol.14, No.4, pp.334-340, 2001. [23] 한영근, 김연균, “인터넷을 통한 주문생산환경에서 실시간 생산 DBR스케줄링” , IE Interfaces, Vol. 14, No.4, pp.341-347, 2001. [24]
  • 페이지 31페이지
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  • 발행일 2014.11.03
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  • 저자

취업자료 2,270건

고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를
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  • 등록일 2025.04.10
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  • 직종구분 교육 강사직
분류기를 통해 감정에 대한 사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1.
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  • 등록일 2025.04.10
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  • 직종구분 서비스, 기타 특수직
고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를
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  • 등록일 2025.04.07
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  • 직종구분 전문직
관리 2.건축/건설현장/실내건축 3.결혼정보회사/홍보 4.비서/기획/사무 5.서버스-안내데스크 6.영업/사료영업/영업관리 7.영업직 8.영업직/영업관리 9.영업직-2 10.영업직/카마스터 11.일반사무직 12.일반사무직-2 13.총무/관리 14.연
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  • 등록일 2007.03.20
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  • 직종구분 전문직
구매 계획 수립과 공급 안정성 강화, 비용 절감 방안을 구체적으로 모색하겠습니다. 첫째, 데이터 기반 구매 의사결정 체계를 구축하겠습니다. 구매 실적, 원가, 납기 등 다양한 데이터를 통합 관리하고 분석하여, 구매 패턴과 리스크 요인을
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  • 등록일 2025.06.18
  • 파일종류 한글(hwp)
  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅

파워포인트배경 7건

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