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데이터 베이스화 하고, 이를 일대일 고객화에 사용하여 고객만족을 달성하는 e-비즈니스의 경영 기법이다. 더 나아가서 데이터 베이스로부터 데이터 마이닝(data mining) 기법, 다변량 기법(multivariate methods) 등의 통계적 방법을 사용하여 고객에
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데이터 마이닝(data mining)은 좋은 예가 될 것이다. 이렇게 볼 때 정보기술의 확산이 정보와 지식의 생산을 촉진한다는 사실은 의심하기 어렵다. 아마도 그 점이 정보기술이 여타 테크놀로지와 근본적으로 다른 측면이기도 할 것이다.
정보기술
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데이터 마이닝 도구가 준비되어야 한다. 구축된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 마이닝 작업을 통해 고객의 특성을 분석한다. 널리 알려진 RFM(recency, frequency, monetary) 분석 방식이나 LTV(Life Time Value) 분석과는 달리 데이터 마이닝 작업은 고
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데이터의 과학적인 분석을 위하여 데이터 마이닝 기술이 매우 중요한 이슈로 부각되며, CRM의 다른 구성 요소인 운영 CRM 협업 CRM과 밀접하게 연관되어야 한다.
- CRM의 분류 -
(2) 운영 CRM
CRM의 구체적인 실행을 지원하는 시스템이다. 기존의 ERP(En
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데이터웨어하우스 & 데이터 마이닝 기법
실시간 정보 교환을 위한 EC (Electronic Commerce)
EDI (Electronic Data Interchange)
EFT (Electronic Funds Transfer)
최적화 및 개선활동에 관련된 의사결정 지원
ABC (Activity Based Costing)
ABM (Activity Based Management)
첨
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데이터베이스(RDBMS : Relational Data Base Management System)
5) 객체지향기술(OOT : Object Oriented Technology)
6) 워크플로(Workflow)
7) EDI연계
Ⅲ. ERP(전사적자원관리)의 특징
Ⅳ. ERP(전사적자원관리)의 기능
Ⅴ. ERP(전사적자원관리)의 목적
Ⅵ. ERP(전사
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9. CRM의 문제점
10. CRM의 해결방안
■ 데이터 정확도의 문제의 해결 방안
■ 고객 별 맞춤 서비스 제공/ 고객과의 관계 강화
■ 전사적인 마케팅과 영업으로 효율성 극대화
■ 데이터통합의 문제 해결방안
▣ 결론 및 향후 전망
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데이터 베이스를 작동시키는데 있어 엔진의 역할을 ks다는 의미에서 ‘데이터베이스 엔진’ 이라고도 불리며, 데이터베이스의 운용을 지원한다는 의미에서 데이터베이스 서버 라고도 불린다.
94> 데이터마이닝(Data Mining)의 개념
데이터마이
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data 이해도 및 활용도 높아짐
● 중기적인 고객관리 활동 강화
● 각종 CRM 활동으로 파급효과 발생
2) 성공요인
- 표준화 된 고객 만족도 조사를 통해 취약점을 지속적으로 개선발전시킴.
- 자동차 시승 서비스와 임대차 사업 등의 다양한 캠페
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데이터베이스마케팅과 업무 프로세스 효율화를 추구하였다. DB 마이닝을 통하여 데이터베이스를 분석함으로서 마케팅 역량강화로 인한 경쟁우위를 확보할 수 있었고 분석 도구를 이용한 업무분석으로 각종 보고서 등의 작업시간이 단축되었
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