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Collaborative Commerce
e-Business 추진 방향
e비즈니스의 추진 현상태
원인 1 ~ 9
협업문화 부족: Collaborative Commerce
Road to e-Transformation
Operation Model for e-Transformed Co.
추진 전략 - eProcess
e-Commerce vs C-commerce : Basic Difference
Managerial Initiatives of Collabora
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데이터 검색시스템, 한국산학기술학회
박춘(1998) - 지능 이동 대행자를 이용한 인터넷 검색 엔진 시스템 설계와 분석, 연세대학교
윤대환(1998) - 월드와이드웹 검색엔진의 개관, 국공립대학도서관협의회
조영환 외 2명(1998) - 정보검색 시스템
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(CRM)의 점진적 방식 추진
2. 프로세스의 재정립
3. 동적 정보의 제공을 의한 IT의 활용
4. 데이터 마이닝 도입의 조건구비
5. 고객중심의 조직체계구축과 변화 관리의 지속적 활용
6. 통합과 분산의 적절한 조화
Ⅵ. 결 론
참고문헌
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database를 많이 활용할수 있어야 할 것이다. 경매 site를 보면 경매하고 나면 내가 이 물건을 얼마까지에 사겠다는 한계가격이 노출이 된다. 그러면 제조업자의 입장에서는 이 정도 가격을 맞출수 있으면 역으로 마케팅을 할수 있을 것이다.
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데이터를 마이닝 하는 것이다, 기업의 전략에 대해서 고객이 어떻게 생각하는지 분석하는 데 활용되고 이는 부정적 입소문을 구분해 필터링하고 평가해서 전략으로 활용할 수 있는 정보를 제공하는 것이다, 사람과 장소, 사물을 구분하고 데
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☞ 성공요인 – 빅데이터 활용
협업적 필터링 : 과거에 좋아했었던 선호와 비슷한 다른 사용자의 아이템을 추천
내용기반 필터링 : 과거에 선호했던 아이템과 비슷한 아이템 추천
하이브리드 : 내용기반+협업적 필터링
매출의 65% 추
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데이터 마이닝 기법을 활용하여 고객과의 관계 개선과 장기적이고 지속적인 수익성 최적하를 실현할 수 있도록 하여 다음과 같은 다양한 전략에 접근하여 수익창출의 효과를 제고해야 한다.
ㆍ신규고객 확보와 고객머물기
ㆍ컨텐츠의 유료
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협업 필터링, 콘텐츠(내용) 기반 필터링 방식을 토대로 사용돼 오다가 모델 기반 협력 필터링 시스템 그리고 딥 러닝 방식의 시스템으로 발전하고 있다는 게 선행 연구자들의 공통된 분석이다. 더불어 각 방법론의 한계를 보완한 혼합 필터링
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알고리즘을 한마디로 정의하면 데이터를 재배열하는 논리 구조다.
알고리즘은 논리와 통제의 조합이다.
협업 필터링 알고리즘이라는 규칙은 우리가 관심 가질 만한 상품을 추천해준다.
SLAM은 크게 위치인식, 지도 생성, 경로 계획 알고리
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데이터 마이닝 : 고객 행동을 예측, 가치를 측정하는 행위
(고객의 선호나 요구에 그 바탕을 둠)
□ 고객 가치 파악을 위해 고려해야 할 사항
활동 고객 인원
고객 1인당 수익
고객 유지 비율
고객 1인당 수익 증가율
신규 고객 증가율
□ CEM(
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