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비즈니스, 정보의 시각적/구조적 표현 데이터 모델링 소개
E-R모델링 vs. 다차원 모델링
데이터 웨어하우스 모델링 vs. 데이터 마트 모델링
고객관계(CRM) 데이터모델링
모델 Repository구성 및 모델 유지/관리
모델링 Roles & Responsibilities
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CRM이란 무엇인가?‘, 출판: 월간금강사, 김세찬 2001
○‘CRM을 위한 데이터마이닝‘, 출판: 대청, 알렉스 버슨, 스테판 스미스, 커트 티어링
共著, 홍성완 외 옮김, 2004
○‘(고객관계관리(CRM)를 위한)데이터마이닝의 활용과 실습‘, 출판: 숭실
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고객만족 중심의 국내 은행의 마케팅 전략, 경희대학교 경영대학원 판매관리 석사학위논문
4) 서경(2001), CRM 사업의 성공적 정착을 위한 연구, 건국대학교 경영대학원 석사학위논문
3. 인터넷 자료
1) 삼성경제연구소 (http://www.seri.org)
2) LG경제
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데이터 관리와 사용자 수준 향상
3. 시스템 구축 및 활용효과
Ⅳ. 기업정보시스템의 CRM(고객관계관리)
1. CRM의 정의
2. CRM 도입효과
3. CRM 시스템 도입방법
Ⅴ. 기업정보시스템의 ERP(전사적 자원관리)
1. ERP의 정의
2. ERP 시스템 도입효과
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위한 OLAP 서버,1995
조재희, 박성진. 데이터웨어하우징과 OLAP. 대청미디어, 1996
채영문. 보건정보관리. 수문사, 1994
최정환. 죽은 CRM 살아있는 CRM. 한언, 2001
Berson A, Smith S, Thearling K. Building DataMining Applications for CRM. The McGraw-Hill Companies, 1999
Boardman, A
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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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CRM, 개념에서 활용까지」, LG주간경제, 2000.10.25.
2. 이상민,「인터넷시대의 고객관계관리」, 삼성경제연구소, 2000.
3. 신영석,「eCRM/CRM의 사례와 정의」, 대한상공회의소, 2000.
4. 박찬욱,「데이터베이스 마케팅」, 연암사, 1997.
5. 박찬욱,「한국적
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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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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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데이터 분석 및 시각화: 48
빅데이터와 기계 학습: 48
실험 계획법 49
비모수 통계 49
빅데이터와 머신러닝 50
데이터 분석 도구와 소프트웨어 50
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 53
? 간호학 연구를 위한 주요
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CRM 등 기존 시스템과 연계해 생산 가능량, 판매 실적, 재고 현황, 고객 주문 등을 통합 관리하고, 이를 바탕으로 생산과 판매 간 균형을 맞추는 의사결정을 지원하겠습니다. 실시간 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 시장 수요 변동에 빠르게
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위한 전략을 수립할 필요가 있다고 생각합니다. 이를 위해 SEO 및 콘텐츠 마케팅을 활용한 디지털 마케팅 캠페인을 기획하고, 빅데이터 분석을 기반으로 고객 맞춤형 솔루션을 제안하는 전략을 실행하고 싶습니다.
Q4. 입사 후 가장 먼저 수행
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위한 데이터 분석 업무를 수행하겠습니다. IoT 센서 데이터, 생산 라인 모니터링 데이터 등을 활용하여 공정 최적화, 고장 예측, 재고 관리 등을 실현하고, 생산 비용 절감과 제품 경쟁력 강화를 도모할 것입니다. 산업 현장에 데이터 중심의 혁
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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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위한 핵심 역할을 맡고 싶습니다. 특히, 자연어 처리(NLP)와 추천 시스템에서 강점을 보이는 네이버의 기술에 기여하여, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하고, 서비스 품질을 개선하는 데 중요한 역할을 하겠습니다.
제 목표는 AI 모델링과 데이터
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