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.CRM은 전략으로 시작해서, Process, People, 그리고 Technology를 통합해 고객중심Business을 완성하는 경영 원칙이다. CRM 정의
CRM 비전 및 추진전략
CRM 비전 달성
CRM 구조(일반적)
CRM 구조(IT)
CRM 성공 실패비교
데이터 마이닝 활용사례
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데이터웨어하우스(Data Warehouse)
2.데이터마이닝(Data Mining)
3.지식경영(Knowledge Management)
4.SFA(Sale Force Automation)
5.콜센타(Call Center)
제 4 장 CRM 사례연구
제 1 절 데이터웨어하우스를 이용한 CRM성공사례
1.ING Group의 Postbank
2.Bank of Amer
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Data Warehouse
- OLAP
- Data Mining
- Personalizer
- SMTP Mail Server
3. 활용프로그램
- 우량고객 발굴 및 유지프로그램
- 불량고객 판별 및 유지 프로그램
- 경매 단계별 프로세스 관리
- 고객 개인별 경매공간 제공
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전개과정
6) 실패요인
2. e-CRM
1) 정의
2) 지원기술
3) CRM 과 e-CRM의 비교
4) e-CRM의 흐름
3. 분석도구
1) Data warehouse
2) Data Mining
3) OLAP
4. 사례분석
1) 삼성카드 현황
2) 적용업무
3) 구축단계
4) 도표자료
5) e-CRM도입
6) 한계
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Data Warehouse and OLAP
제 3장 : Data Preprocessiong
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
제 7장 : Classification and Prediction
제 8장
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Data Warehouse나 RFID를 통해 얻어질 수 있을 것이고, BI와 RTEs 그 분석과 활용 면에서 도움을 줄 수 있다. Ⅰ. Sysco의 SWOT분석
Ⅱ. SWOT에 기반한 시나리오 선택
Ⅲ. “Middle of the Road\" 선택의 이유
Ⅳ. BI가 필요한 이유
Ⅴ. Sysco의 미래 전
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데이터베이스 구축
3) 전국 하천망 및 일람정보 관리시스템 구축
4) 향후 추진계획
Ⅳ. 지리정보시스템(GIS)관리
1. 네트워크를 이용한 분산처리 환경
2. 통합적 데이터베이스 관리
1) 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)
2) 프레임워크 데이터(F
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데이터를 통합/저장하는 Data Warehouse, 고객분석 및 이익분석(profitability analysis)을 위하여 주제별로 구축된 Data Mart, 그리고 Data mining 및 OLAP 층이 해당되며, Frontend System에는customer service center, 전화 및 CTI 기술을 이용한 Call Center, Internet을 이용한 C
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Data Mining(DM), Data Mart(DMt), & Data Warehouse(DW)
4) 지식 수명 주기
5) 자재 소요 계획(Material Resource Planning)
6) 공급 망 관리(Supply Chain Management)
7) 고객 관계 관리(Customer Relationship Management)
5.아래의 3개 주제에 대해서 2개를 선택하여 상세하게 설명
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데이터마이닝 기법을 적용한 지능형 경영예측시스템의 개발에 있다. 그리고 본 연구가 지속됨에 따라 중소기업이 업종에 특화된 ERP시스템을 사용하는 것이 가능하게 될 수 있다.
기존의 ERP 패키지들은 국내의 중소기업에 적용되기 어려운 측
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