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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 CRM과 데이터마이닝 (2)
4.3 CRM과 데이터마이닝 (3)
4.4 e-CRM과 웹마이
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고객과 비슷한 특성을 가진 신규고객을 획득하기 위해서는 프로파일 데이터의 분석이 필수적.
5. 또한 전자상거래 기업과 같은 경우에는 클릭스트림을 분석할수 있는 역량이 절대적으로 필요. -웹마이닝 1. 비즈니스 인텔리전스(BI)란?
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고객층의 정교한 세분화와 개인 고객과의 1:1 관계 형성을 실현하게 된다.
) 이상민, 인터넷 시대의 고객관계관리, 삼성경제연구소, 2000, pp.11∼36
<표 3> 고객관리의 시대적 변천과정
판매(1970년대)
CS(80년대)
DBM(90년대)
CRM(90년대 후반)
고
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Mining Tools from the world wide web Web Information)
웹 마이닝의 적용영역
웹 마이닝의 분류
1) Web Usage Mining
정의 : web server로부터 사용자의 access pattern를 발견하는 자동화된 마이닝
2) Web Content Mining
정의 : 웹사이트의 컨텐츠, 자료, 정보등의 관계를 분
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마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
3) Semio
4) Relevance Technologies,
4. 검색엔진 (Search Engine)
1) Northern Lig
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고객을 기다리는 것이 아니라 고객을 얻기 위한 전략적 자세를 취해야 합니다. 그래야만 다른 기업들보다 한발 앞선 고객관리가 이루어 질 것 이고 그럼과 동시에 경쟁에서 살아 남을수 있을 것입니다.
8. eCRM
지금까지는 전통적인 crm의 정의
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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 순환기능
분석, 기획, 실행, 학습 활동 비율
분석, 기획, 실행, 학습 활동에 대한 인지적 수준
CRM
프로세스
관계획득
고객 접촉률, 채널 별 리드(Lead) 수, 마케팅 응답률, 영업성공비율(Hit Ratio), 웹 방문자 수, 신규고객 수, 신규고객 획득율,
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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
ht
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고객세분화에 관한 이론적 고찰 3
1. 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
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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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마이닝에 대한 기초적인 지식을 쌓았습니다. 중복되는 패턴들을 효율적으로 찾아내는 알고리즘, 웹의 정보들을 이용한 오피니언 마이닝, 이미지 검색을 위해 이미지들의 특징점을 뽑아내는 방법 등을 중점적으로 공부하였습니다. 특히 이 중
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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 실시하고, 예측 모형을 통해 한국신
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마이닝과 회귀분석등의 통계 기법들을 실 데이터로의 적용을 해보며 간접적으로 데이터분석 실무를 접해볼 수있었습니다. 또한 태블로등의 시각화 툴들을 접해 보며, 훗날 시각화 공모전을 우승 할 수 있는 기반이 되었습니다.
OO-AI : OO대학
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관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에 당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다.
방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이
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 가격 : 1,000원
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