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벤처기업의 고객관계관리를 위한 개인화 추천 시스템 성과 분석
노희선,김광용,한경석 한국인터넷비즈니스학회 2001 인터넷비지니스연구 Vol.2 No.2
본 연구에서는 현재 벤처기업의 고객 중심의 전략을 수립하고 벤처기업의 장기성과로 연결시킬 수 있는 개인화 추천 시스템(Personalization Recommendation System)의 성과를 가시적으로 제시하는 것이 연구목적이다. 그 성과를 측정하기 위해 고객의 충성도를 인식 충성도(Perceptional Loyalty), 거래 충성도(Transactional Loyalty), 잠재적 충성도(Complex Loyalty)로 나누어 충성도 성과를 측정하었다. 위의 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 설문 데이터뿐만 아니라 웹 상의 거래데이터를 이용하였다. 또한 솔로몬 4 집단 실험설계를 통해 개인화 추천 시스템 도입과 사용여부의 요인을 모두 고려하고 가능한 모든 외생변수를 룹제하여 보다 정확한 개인화 추천 시스템의 성과를 측정하고자 하였다. 그 결과, 개인화 추천 시스템으로 인해 인식 충성도인 만족도, 거래충성도인 교차판매, 잠재적 충성도인 LTV 성과가 증가함을 보여주었고 고객의 구매패턴이 빨라지는 것을 알 수 있었다. 이로써 개인화 추천 시스템의 정성적 성과와 정량적 성과를 제시할 수 있었고, 개인화 추천 시스템이 벤처기업의 매출 향상과 고객이 한번에 많은 량을 구매함으로써 그 배송비용을 절감시켜줌으로써 벤처기업의 수익구조의 기반이 될 수 있음을 보여주었다. This research is to study the performance of the personalized recommendation system for building the customer oriented strategy and connecting into the long-term profit of the company. For measuring the performance, customer loyalty of personalized recommendation system is divide into Perceptional Loyalty, Transactional Loyalty and Complex Loyalty. For achieving the research objectives, two different kinds of data were used, One is the perception data through the web survey and the other is the transaction data in the electronic commerce cyber book store. The methodology used is not only independent sampling T-test but also Solomon four-group experimental design, for getting more accurate result. In addition, the analysis of Return of Investment(ROI) through the Life time Value(LTV) were tried. The result shows that all of the loyalty is increased by the personalized recommendation system ; the increase of customer satisfaction in the perceptional loyalty, the increase of Cress selling in transactional loyalty and the increase of LTV in the complex loyalty. The analysis of Solomen 4 group experimental design, it also shows that the sales are per each customer increased by amount 250,000 per year. The Further research, like customer pattern analysis using the log data, should be done for the more complex and varied measure of ROI in electronic commerce.
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