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데이터마이닝과 그 분석방법 및 활용사례
데이터 마이닝(data mining)이란 대규모로 존재하고 저장되는 데이터 안에서 체계적이고 자동적인 과정을 통해 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 과정과 그 결과를 의미한다. 다른 말로는 데이터베이스
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데이터 마이닝 데이터마이닝(data mining) : 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하는 것으로 소비성향,모든 형태의 이동유형 등 거대한 양의 데이터에 숨겨져 있는 유형을 밝혀내는 것.
을 통해 소비자들의 성향을 분석하는
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Data Warehouse)
4. ETT(추출시스템)
5. 데이터마이닝(Data Mining)
6. OLAP(Online Analytical Processing)
7. LTV(Life time Value)
8. CTI(Computer Telephony Integration: 컴퓨터 전화통합 시스템)
9. VolP(voice over internet protocol)
10. EIP(Enterprise Information Portal)
Ⅴ. CRM(고객관계
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Database Marketing)
2.DBM과 CRM의 관계
제 3 장 CRM의 요소기술
제 1 절 정보기술의 필요성
제 2 절 CRM의 정보기술 활용
1.데이터웨어하우스(Data Warehouse)
2.데이터마이닝(Data Mining)
3.지식경영(Knowledge Management)
4.SFA(Sale Force Automation)
5.
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데이터 마이닝(data mining)이라 불리는 이 CRM 작업의 핵심은 장기간에 걸친 풍부한 자료 수집과 과학적인 분석. 이는 최근 ‘고객 맞춤형’ 점포를 통해 효율성을 극대화하려는 유통업체들이 적극 강화하고 있는 부문이기도 하다.
CRM은 고객에
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데이터베이스를 말한다. 데이터 웨어하우스는 주요 의사·결정·자원 등 정보계 시스템에 사용하며 저장 및 분석, 방법론까지 포함하여 말하는 경우도 있다. 여기서의 웨어하우스는 창고나 격납고의 의미를 뜻한다.
데이터 마이닝(Data mining)
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데이터베이스 구축
2.자체적인 CRM SYSTEM 개발노력
차이점
1.데이터마이닝기법을 사용
2.지점별data base를 공유
1. 켐페인관리시스템
2. 세개의 운영시스템구축
3. 1:1 서비스방향으로 CRM개선
2. 우리나라 CRM의 문제점
- 아직도 타겟 마케팅 보다는
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데이터마이닝(Data Mining) 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙(rule)이나 패턴(pattern)을 찾아내는 것
을 도입하여, 마케터의 경험과 감에 의해 상품과 이벤트를 기획하던 것에서 분석적인 데이터로 정확성을 높일
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데이터마이닝(Data minning)기법의 적용연구도 이루어져야 할 것이다. 1. 문제제기 및 연구목적
2. 연구방법
3. 실증분석
(1) 사이버쇼핑몰에 관련한 전반적인 결과
(2) 제품구매과정상의 이용성향과 쇼핑몰 디자인 분석 결과
4. 본 연구
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데이터로부터 출발한다. 데이터마이닝(data mining)을 통해서 필요한 자료들은 분류되고 저장된다. 이것이 정보(information)이다. 이 정보를 적재적소에 사용할 줄 아는 인적자원의 개발이야말로 현재의 조직들이 추구해야할 목표이다. Ⅰ. 서
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