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한다. I. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 Data Mining
2.1.1 인공신경망
2.1.2 SVM
2.2 이탈고객관리에 관한 선행연구
Ⅲ. 연구모형
1. 연구절차
IV. 실증분석
4.1 자료 수집 및 변수 선정
4.2 이탈고객 세분화
V. 결론
참고문헌
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고객 활동이 가능합니다.
② 세일즈 주기 단축
- 기존 고객 관계성을 지속적으로 확보할 수 있습니다.
- 세일즈 업무를 병렬적으로 처리 할 수 있습니다.
③ 영업관리 능력 향상
- 팀 단위의 판매 활동이 강화됩니다.
- 고객 세분화 및 영업 진행
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고객 활동이 가능하다.
② 세일즈 주기 단축
- 기존 고객 관계성을 지속적으로 확보할 수 있다.
- 세일즈 업무를 병렬적으로 처리 할 수 있다.
③ 영업관리 능력 향상
- 팀 단위의 판매 활동이 강화된다.
- 고객 세분화 및 영업 진행 현황 파악이
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고객의 직 간접 반응을 데이터 웨어하우스에 기록한다. 이런 과정을 통해 향후의 예측이나 고객행동 변화에 대처할 수 있게 된다. 또한 이벤트 실행 후 고객 만족도/고객 이탈 비율/수익성 등에 대한 평가, 콜센터의 효과(잠재고객에서 고객
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고객 데이터를 활용하여
데이터 마이닝의 기술적 가치를 제고시킬 수 있는 응용분야들이다. 예를 들어, 수익의 안
정적인 확보와 고객 기반을 유지하기 위하여 유통업체의 고객에 대한 이탈 가능성을 예측
하기 위해서 데이터 마이닝을 실시
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이용자의 정보화 역기능 실태조사 보고서", 2003. 12
한주명, "보험사의 e-Mail마케팅 활용", 손해보험 2000. 11
Amail/SMC애드넷 e메일 마케팅연구소, 『e메일마케팅으로 고객을 움직이려면』, 십일월출판사, 2001. 7
Knowledge Research Group, "금융권 CRM 추진
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세분화에 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 개요
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고객가치평가(고객생애가치, 고객자산가치, 고객점유율, RFM등)의 전략적 활용
6강 CRM 시스템
1. CRM 시스템의 역할과 구조
2. 분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과
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고객 분석을 통해 효율적인 데이터관리를 이룬 다음 이것을 캠페인 실행에 접목하는 방법론이다. 하지만 분석 CRM은 어디까지나 CRM을 위한 구성요소일 뿐 실질적인 고객관리와는 상당한 괴리감을 느끼게 했다고 볼 수 있다.기업경영에서 고객
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고객관계관리」 2000
☞ 한국 소프트웨어 산업협회 「S/W 산업 부문별 동향조사 보고서」 2000
☞ CIO 매거진 http://www.cio.seoul.kr
☞ 파이낸셜 뉴스 http://www.fnnews.com
☞ 한동철 「고객 관계 관리 CRM 」2001 우용 출판사,
☞ 김지은「CRM 구축 방법론」,
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상술한 경험을 통해 이제까지 쌓아온 통계 분석 능력을 적극적으로 활용해 부서 업무의 process를개선시키는 동시에, 세분화된 고객층에 최적화된 B2B 마케팅 전략을 세우는 업무 등을 원활하게 수행하는 데에 기여하고 싶습니다.
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세분화된 고객층에 최적화된 마케팅 전략을 세우는 업무를 원활하게 수행하는 데에 기여하고 싶습니다. 2. 정확한 분석을 통해 복잡하게 얽힌 과제나 문제를 해결했던 경에 대해 아래 항목에 따라기술해 주시기 바랍니다.
2-1. 주어진 과제
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다.
방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이 빅데이터 기술 컨설팅과 솔루션 서비스 제공하는 사업의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습니다. 방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를파악하는 것이 고객, 상권, 판매 등 여러 분야를 관리해야 하는 ㅇㅇㅇ 사원의 필수 역량인것을 알게 되었습니다.
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고객의 실시간적인 정보가 데이터베이스에 저장되어 처리될 수 있어야 한다.
셋째로는, 수많은 고객의 거래정보를 저장, 처리, 분석할 수 있는 데이터 웨
어하우스, 데이터 마이닝의 데이터 처리 관련 기술들이 필요하다. 다양한 통
계적 분석
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