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dc.contributor.author이승윤-
dc.creator이승윤-
dc.date.accessioned2016-08-26T12:08:57Z-
dc.date.available2016-08-26T12:08:57Z-
dc.date.issued2001-
dc.identifier.otherOAK-000000071049-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/190499-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000071049-
dc.description.abstractEnterprise following customer-centric business strategies must ensure a smooth flow of customer information around the enterprise. This requires the sharing of not only customer data (e.g., transaction histories, customer complaints, demographic or corporate data), but also customer information (e.g., current and potential profitability, loyalty and key decision drivers). This sharing of customer information needs to happen in the context of a coherent organizational strategy. Only when an enterprise is capable of sharing all these elements of the customer relationship is it in a position to manage the customer relationship. In order to obtain and use that customer information, we need to focus on the approach on how to mine such information from the customer data. In this thesis, both neural network and decision tree applied model for scoring customer profitability as well as the retention and the segmentation model detecting loyal customers and recognizing a certain but unknown pattern using decision tree and association rules are proposed. Our proposed approaches are demonstrated by practical application to an actual customer data set.;산업혁명이 시작된 이래 기업의 대 고객 행위의 유형은 다음의 여러 가지 형태로 변화되어 왔다. 대량으로 생산에서 유통시키면 무조건적으로 소비자들이 구매하던 생산자가 주도를 잡던 일반적인 시대에서 할인점 또는 프렌차이즈 편의점과 같은 대형 유통업체가 주도가 되는 시대로 이제는 고객이 중심이 되는 시대로 변화가 일어나고 있는 것이다. 즉 고객의 개개인의 입맛에 맞는 상품과 개개인의 성향에 맞는 서비스가 제공되니 않으면 더 이상 기업의 경쟁력은 기대할 수 없는 시대가 된 것이다. 개인고객 차원에서 기업의 사업적 가치가 측정될 수 있다는 것은 새로운 접근 방법이다. 이제 기업들은 하나의 판매 모델로부터 고객과의 지속적인 판매관계로 옮겨가는 것을 모색하고 있다. 어떻게 하면 출성도 높은 고객 관계를 구축하고 유지할 수 있는지를 이해하고 그러한 관계를 구축하는 데 있어 가장 수익성이 높은 방법을 찾으려고 한다. 기업들은 각각 및 모든 고객과의 관계를 관리할 필요가 있고 각각의 관계를 가능한 한 수익성 있게 만들어야 한다. 본 논문은 고객관계를 수익성 측면을 기반으로 더 의미 있는 고객관계를 찾아내는 접근방법에 관한 연구이다. 고객이 수익성 측면에서 얼마나 기여도가 있는 지를 점수화하는 customer scoring 모형에서부터 기여도가 높은 고객은 어떤 패턴을 보이는 지를 여러 데이터 마이닝 기법을 통해 모형을 구축함으로써 고객에게 다가갈 수 있는 방법을 제시하고자 한다.-
dc.description.tableofcontentsABSTRACT I. INTRODUCTION = 1 A. Research Background = 1 B. Research Objective = 4 C. Organization of Dissertation = 5 II. Customer Relation Management (CRM) = 6 A. Introduction = 6 B. Related Studies = 10 C. CRM Applications = 11 III. Data Mining Techniques for CRM = 15 A. Decision Tree = 17 B. Association Rules = 20 C. Neural Network = 24 IV. CASE STUDY = 29 A. Research Method = 29 1. Customer Scoring Model Using ANN and Decision Tree = 30 2. Customer Pattern Recognition Model Using Association Rules = 33 B. Research Development = 34 1. Data Collection = 34 2. Data Preprocessing and Description = 36 3. Variable Selection = 37 C. Experimental Results = 39 1. Customer Scoring Model Using ANN = 39 2. Customer Scoring Model Using Decision Tree = 39 3. Pattern Recognition Using Association Rules = 41 4. Practical Applications = 43 V. CONCLUSION = 45 REFERENCES = 47 APPENDIX = 50 ABSTRACT IN KOREAN = 54 ACKNOWLEDGEMENT = 55-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent530212 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleCustomer data analysis using data mining techniques for customer relationship management-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.page55 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 경영학과-
dc.date.awarded2001. 2-
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일반대학원 > 경영학과 > Theses_Master
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