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관리
• 사후 고객 관리 1. e-CRM과 마케팅
(1) 통합적 CRM의 구체적인 솔루션(Solution)
(2) 기업의 CRM 활용 사례 - 1/2/3
2. e-CRM의 주요 정보기술
(1) 데이터 웨어하우스
(2) 데이터 마이닝(Data Mining)
(3) 웹 로그 분석
(4) 웹
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CRM 유형 (2)
4.1 CRM 유형 (3)
4.1.1 CRM 유형 – 운영적 CRM (4)
4.1.2 CRM 유형 – 분석적 CRM (5)
4.1.2 CRM 유형 – 분석적 CRM (6)
4.1.3 CRM 유형 – 협업적 CRM
4.2.1 CRM 시스템의 기술적 아키텍처
4.2.2 DW와 OLAP (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (1)
4.3 CRM
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CRM SYSTEM 개발노력
차이점
1.데이터마이닝기법을 사용
2.지점별data base를 공유
1. 켐페인관리시스템
2. 세개의 운영시스템구축
3. 1:1 서비스방향으로 CRM개선
2. 우리나라 CRM의 문제점
- 아직도 타겟 마케팅 보다는 매스 마케팅을 선호한다
- 고객
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고객 수익성 평가는 우선 고객의 유형을 나누고 그에 따라 투자비용 수익창출, 이른바 ROI(Return ON Invested Capital)를 분석하는 것이다. e-CRM 솔루션을 구축할 때는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 고객과의 관계 개선과 장기적이고 지속적인 수익
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고객 수익성 평가는 우선 고객의 유형을 나누고 그에 따라 투자비용 수익창출, 이른바 ROI(Return ON Invested Capital)를 분석하는 것이다. e-CRM 솔루션을 구축할 때는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 고객과의 관계 개선과 장기적이고 지속적인 수익
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프로세스 관점의 측정지표
평가요소
정량적 평가지표(수치적 KPI)
정서적 평가지표
(인지적 평가요소)
CRM 순환기능
분석, 기획, 실행, 학습 활동 비율
분석, 기획, 실행, 학습 활동에 대한 인지적 수준
CRM
프로세스
관계획득
고객 접촉률, 채널
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고객을 움직이려면』, 십일월출판사, 2001. 7
Knowledge Research Group, "금융권 CRM 추진현황 보고서", 2001. 12
"2004년 이메일 마케팅 현황과 전개방향"세미나자료, 2004. 5
"2004 Consumer Email Study", DoubleClick, 2004. 10
http://www.hunet.co.kr
http://www.doubleclick.com
http://w
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CRM 도입의 전제조건
(1)고객 통합 데이터베이스 구축
(2)데이터 마이닝 도구 준비
(3)마케팅 활동을 대비하기위한 캠페인
관리용 도구
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CRM은 어디까지나 CRM을 위한 구성요소일 뿐 실질적인 고객관리와는 상당한 괴리감을 느끼게 했다고 볼 수 있다.기업경영에서 고객중심주의가 중요한 위치로 떠오른 것은 90년대부터다.
마케팅에서 고객관계관리(CRM)라는 경영기법이 강조되면
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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 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성
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관계사현황, 대차대조표, 손익계산서, 현금흐름표, 주요재무진단, 신용모니터링, 법정관리/화의, 소송계류정보 등 포함)
상호명 : (주)한국빅데이터마이닝,한국빅데이터마이닝
사업자번호 : 872-86-02***
본사주소 : (02585) 서울 동대문구 왕산로
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관계사현황, 대차대조표, 손익계산서, 현금흐름표, 주요재무진단, 신용모니터링, 법정관리/화의, 소송계류정보 등 포함)
상호명 : (주)한국빅데이터마이닝,한국빅데이터마이닝
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고객관계관리(e-CRM)와 고객 충성
이러한 고객관계관리를 위한 CRM이 그 동안 그다지 성공하지 못한 이유
중의 하나는, 고객관련 데이터가 너무 많아 이를 실제적으로 분석하여 마케
팅 전략으로 전환해줄 수 있는 능력이 부족하였으며 둘째로
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Data 분석 및 Modeling
선택의 근거 : CRM 관련 데이터 수집 및 분석을 통한 market needs 분석 희망
[SNS 상의 데이터 수집을 통한 감성분석]
R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실
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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:
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데이터와 자료를
분석했고 통계를 활용하여 경영계량분석을 했습니다 . 나아가 경영공학을 배우며 컴퓨터를 이용하
여 공정거래를 수행하고 기술을 습득했습니다 . 직접 경영을 관리하고 마케팅을 하며 관련 법을
익히고 비전을 파악했습
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관리, 경영 기획 및 능력, 통찰력을 뽑겠습니다. 저는 실무와 실습을통해서 경영 데이터를 분석하고 DB설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다. 또한 경영IT, NIE를 실무에 적용했고 S/W를 활용하고 실습했습니다...(이하생략) 자기소
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 가격 : 1,000원
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