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. 기업의 경쟁력 확보는 바로 고객을 이해하는 것에서 시작되고, 고객과의 관계를 우호적으로 유지하는 순간 기업은 성공에 이르게 된다. 1. CRM의 정의
2. CRM의 발생배경
3. CRM의 필요성
4. CRM-LTV
5. CRM과 DSS의 관계
6. CRM의 핵심
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고객에 대한 세부적인 정보를 보유하지 못하였다. 어떤 상황에서는 고객관리팀이 일반부서보다도 더 고객을 이해하지 못하는 상황이 발생하기도 하였다. 이러한 점들이 CRM의 구축이라는 타당성을 제공하게된 것이다.
고객과의 관계를 개발
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고객서비스 정책 등과의 충분한 비교·검증은 물론 차별적인 대안과 솔루션 측면을 먼저 고려해야 한다.
11장 e-CRM 솔루션 구축 프로세스
e-CRM 솔루션의 구축은 단순하게 고객정보분석시스템이나 콜센터시스템, 판매정보관리시스템을 구축한
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의사결정지원시스템(DSS)
2. 경영정보 시스템(MIS)
3. 객체지향(Object Orientied)
4. 최신컴퓨터 사양
5. 단어의 full name, 간단한 설명하시오
TCP/IP
ISDN
CRM
SQL (structured query language)
COM/DCOM
CORBA
VAN
ERP
GRID
ASP
JAVA
EJB
CDMA
IMT2000
XML
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유용한 정보가 갖추어야 할 특징을 5가지 정도 설명하시오
5. 기업에게 필요한 정보시스템은 어떠한 종유들이 있으며 이러한 종류들의 특징, 역할, 장단점, 이들 정보시스템간의 관계를 설명하시오
6. 데이터베이스 스키마는 무엇인가
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CRM 개념
1. CRM의 정의
2. CRM의 출현배경 및 발전 과정
3. CRM의 목적 및 기대효과
4. CRM의 구성요소
Ⅲ. CRM 정보 시스템
1. CRM 정보 시스템의 유형
2. CRM 솔루션 공급 업체 및 주요 제품
Ⅳ. CRM의 도입사례
1. 우리나라의 CRM 역사
2. 도입사례
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고객정보를 확보해야 함
[표6] 국내기업의 산업별 CRM 도입방향 삼성경제연구소 (2000.9) \"인터넷 시대의 고객관계관리
산업
부문
접근방식
도입시 기대성과
향후과제
금융
수익성 높은
VIP고객군 선별
-차별화된 고객서비스 제공
-위험관리, 수
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시스템이 고객관계의 관리에 구체적으로 어떻게 활용되는지를 최우선
ㆍ데이터의 축적과 관리도 중요하지만 분석된 데이터를 어떻게 해석하고 활 용할 것인가에 보다 많은 관심을 기울여야 함
2) 일부 부서만이 아닌 전사적 지원으로 CRM 성
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고객관리에서 좀더 업그레이드 된 고객관리 시스템이 나와야 된다고 생각하던 중 ecrm을 접하게 됩니다. 이 장에서는 전통적인 고객관리(crm)에서 보다 발전된 eCRM의 배경과 그 세부적인 구성 요소들을 알아 보도록 하겠습니다.
1) eCRM의 정의
eCR
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CRM 인센티브 비중, CRM 인사고과 비중
보상제도의 적절성 및 유효성
조직
구조
고객부서 커버리지, 의사결정 고객부서 비율, CRM팀 내 다양성 지수
조직의 유연성, 조직구조의 고객 지향성
정보시스템 관점의 측정지표
평가요소
정량적 평가지
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고객 등 고객군을 다양하게 구분
할 수 있는 능력을 갖추지 못한다면 그 기업은 암흑 속을 항해하는 배와 같다
고 할 수 있다.
(3) e-고객관계관리(e-CRM)와 고객 충성
이러한 고객관계관리를 위한 CRM이 그 동안 그다지 성공하지 못한 이유
중의
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CRM 전략을 글로벌 시장으로 확장하는 데 주도적인 역할을 하고 싶습니다. 이를 통해 밀버스가 글로벌 고객들과의 관계를 더욱 강하게 구축하고, 지속 가능한 성장을 이룰 수 있도록 도울 것입니다. 1. 당사에 지원한 동기는 무엇인가요?
2.
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CRM 파트에서 제 역할을 다하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 1. 지원 직무와 관련하여 경력사항 중 본인의 핵심역량을 기술해주세요. (교육이수, 자격증 취득 등 업무 외 경험 포함 가능) * 200자 이상 500자 이하로 입력하세요.
2. 입사지원서
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지원하게 된 동기를 설명하십시오.
[건강전도사]
2. 목표달성을 위한 일의 진행 도중 어려움이 있었다면 어떻게 극복하였는지 설명하십시오.
[칠전팔기+1+1]
3. 향후 자신의 장래에 대한 목표와 계획을 설명하십시오.
[건강을 판
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의사결정에 기여할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하고자 합니다.
● 관심 연구분야
소비자 행동 분석, 디지털 마케팅, 플랫폼 비즈니스 전략, 머신러닝 기반 예측모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계관리(CRM) 등.
● 연
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