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데이터마이닝
데이터마이닝은 일일 거래 데이터, 상품데이터, 고객데이터와 같은 각각의 근원 데이터를 기반으로 새로운 것을 찾아내는 기술이다. 즉 다양한 방법을 사용해서 근원 데이터를 탐색, 분석하여 원하던 정보 뿐만 아니라 예측하
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데이터마이닝(DM)을 통해 고객 분석과 그에 따른 차별화된 마케팅을 실시한다. 각 고객의 성향을 분석하고 구매를 창출할 수 있는 마케팅 전략을 수립하고, 잠재적으로 유용한 고객층과 비용의 증가를 초래하는 고객층을 분류하여 차별적 접
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데이터 웨어하우스나 데이터마이닝 등의 새로운 개념이 등장하면서 고객 정보의 체계적인 활용에 많은 관심이 모아지고 있다. 데이터마이닝이란 기업들이 데이터베이스에 축적된 고객자료를 다양한 방법으로 분석하여 고객들의 행위로부터
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마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이
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데이터마이닝 도구가 필요하다. 체계적으로 축적되고, 정제된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 지금까지 경험적이고 단편적인 자기 기업의 고객특성을 알게 된다.
마이닝 방법으로는 고객수명주기상의 가치분석과 고객 개개인의 행동 예
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데이터웨어하우스(DW) 및 데이터마이닝툴도 고도화할 방침이다. 이를 통해 고객분류를 더욱 세분화하고 더욱 정확히 고객별 행동을 예측, 이를 마케팅 프로그램과 연계한다는 계획이다.
ㅇ 특히 CRM 도입에 따른 효과를 계량화하기 위해 ‘CRM
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데이터마이닝 도구가 필요하다. 체계적으로 축적되고, 정제된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 지금까지 경험적이고 단편적인 자기 기업의 고객특성을 알게 된다.
마이닝 방법으로는 고객수명주기상의 가치분석과 고객 개개인의 행동 예
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데이터 웨어 하우스와 데이터마이닝의 차이점
데이터웨어하우스
데이터마이닝
- 조직 내. 외부 산재해 있는 데이터 중 경영진, 의사 결정가, 분석가들에게 의미 있는 정보 제공 하고 이에 데이터를 추출해 분석의 관점 초점을 두어 재설계해
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데이터를 잘 정리하고 사용하는 데에 그치지 않고 이런 데이터로 새로운 지식을 창출하는 것이 가능하게 될 것이다. 이의 이론적인 기반이 데이터마이닝 이다. 즉 데이터마이닝을 위한 기본바탕이 되는 data 가 데이터웨어하우징되어 있으면
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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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