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데이터가 정확하지 못하면 전체의 성향을 파악하기 어려울 뿐 아니라 개별 고객에 대한 확실한 조치 방안을 수립할 수 없다. OLAP이든 데이터 마이닝이든 분석결과가 전혀 의미 없는 경우가 발생된다. 비교적 많은 경험과 사례를 가지고 있는
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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, Anthony E, Greenberg, David H, Vining, Aidan R.
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고객창출(Customer Acquisition)
상호판매(Cross-Selling)
고객보유(Customer Retention)
고객세분화(Customer Segmentation)
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Data Mining의 개요
Data Mining Techniques
Data Mining Algoritms
Data Mining Tools
Data Mining의 구축단계
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데이타베이스 마켓팅(DataBase Market
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관계관리(CRM)
Ⅳ. 롯데백화점의 고객관계관리(CRM)
1. 전략 1 : 고객과의 약속 이행
2. 전략 2 : 커뮤니티(community) 마케팅
3. 전략 3 : 고객가치 평가에 대한 새로운 접근
4. 전략 4 : 분석을 통한 다양한 마케팅
5. 전략 5 : 데이터 인리치먼트(data
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고객관계관리(CRM)의 선행 연구
1. CRM에 관한 선행 연구
2. 서비스 품질
Ⅲ. 프로세스에 따른 CRM의 분류
1. 고객관계 효율화를 위한 운영 CRM
2. 데이터 분석을 통한 성과관리, 분석 CRM
3. 업무 일원화를 위한 협업 CRM
4. 솔루션에 따른 CRM분
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고객사들이 이미 DW을 구축했을 경우에 구축된 DW를 전사적 CRM 아키텍처로 통합하여 시벨의 캠페인 관리 분야의 시벨 마케팅 모듈과 연계된다.
. CRM(고객관계관리) 시장 전망
International Data Corporation사의 전 세계 주요 대륙별 CRM 시장 규모 자료
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고객에게 적절한 시점에 캠페인 수행, 고객이 받고자하는 정보 선택의 가능으로 불필요한 정보 수신 방지 등 다양한 맞춤형 정보 제공이 가능하다.
관세청의 고객관계관리 시스템 구축을 통한 통합 고객정보를 기반으로 정책홍보 및 맞춤형
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고객관계관리(CRM) 및 e-CRM
2. 데이터마이닝
3. 연관성 규칙
4. SEMMA(Sampling, Exploring, Modifying, Modeling, Assessment)
5. 의사결정나무
III. 분석
1. 데이터 탐색 및 전처리(Data preprocessing ; Sampling, Exploring, Modifying)
2. 의사결정나무(Decision Tree ; Modeling)
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고객 서비스와 공동체 포럼까지 사용할 수 있다.
또한 마케팅 인력은 고객 친밀성을 추구하기 위해 데이터 채굴 결과를 적용해 봄으로써, 각자의 데이터창고 사용 기술을 가다듬고 있다. Ⅰ. 서론
Ⅱ. CRM(고객관계관리)이란
Ⅲ. CRM(고
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관계관리)의 중요성과 전제조건
1. CRM(고객관계관리)의 중요성
2. CRM(고객관계관리)의 전제조건
Ⅳ. CRM(고객관계관리)관련 용어 정리
1. CRM(고객관계관리) 4 요소
2. CRM(고객관계관리)의 3 요소
3. DW(Data Warehouse)
4. ETT(추출시스템)
5. 데이터
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