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- 저자 : 진서훈(Seo-hoon Jin) (검색결과 6 건)
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진서훈,이승은,Jin, Seo-Hoon,Lee, Seung-Eun 한국CRM학회 2010 CRM연구 Vol.3 No.1
최근 청소년들은 유통업의 많은 영역에서 주된 소비층으로 자리 잡아 가고 있다. 인터넷쇼핑몰 시장도 예외는 아니어서 청소년 고객의 구매가 날로 증가하는 추세에 있다. 따라서 인터넷쇼핑몰 기업들은 청소년 고객을 대상으로 한 고객관리의 필요성을 느끼고 있으며 효과적인 관리 방안에 대해 고민하고 있다. 이에 본 연구에서는 청소년 집단의 인터넷쇼핑몰 이용 현황을 살펴보고 이를 기반으로 청소년을 대상으로 한 효과적인 고객관계관리(CRM) 방향을 고찰하였다. 청소년 고객 집단을 인터넷쇼핑몰 이용 행태에 따라 세분화하고 각 세분 집단별 적합한 CRM 오퍼를 통해 고객 관리를 수행할 때 청소년 고객 집단에 대한 효과적인 CRM의 구현이 가능할 것이다. Recently, teenagers show big purchasing power in retail industry. Online shopping malls re also in similar situation. Therefore online shopping mall companies want to manage teenager customers properly. This study is about understanding current status of teenager customers in online shopping mall industry and deriving strategy for management of teenager customers based on the status. Successful CRM for teenager customers can be achieved by building a segmentation of customers along with their behaviors and needs. Each segment should be managed by proper communication plan which is differentiated in accordance with segment characteristics.
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진서훈,Jin Seo-Hoon 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.3
고객세분화는 기업이 관계하고 있는 고객을 이해하고 그 이해를 바탕으로 효과적인 고객관리를 수행하기 위해 필수적인 요소인데 데이터마이닝이 기업의 정보관리영역에 적극적으로 활용되면서 보다 과학적이고 최적화된 형태로 개발되고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객 의 카드사용행태에 근거하여 각 고객을 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개하였다. 고객이 실제로 신용카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 개발하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미있는 내용이 될 수 있다. 고객세분화의 개발을 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균 군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 단계적으로 활용하는 이단계 군집방법을 이용하였다. To Know customers is very important for the company to survive in its cut-throat competition among coimpetitors. Companies need to manage the relationship with each ana every customer, ant make each of customers as profitable as possible. CRM (Customer relationship management) has emerged as a key solution for managing the profitable relationship. In order to achieve successful CRM customer segmentation is a essential component. Clustering as a data mining technique is very useful to build data-driven segmentation. This paper is concerned with building proper customer segmentation with introducing a credit card company case. Customer segmentation was built based only on transaction data which cattle from customer's activities. Two-step clustering approach which consists of k-means clustering and agglomerative clustering was applied for building a customer segmentation.
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공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형을 이용한 강수량 자료 분석
정지용,진서훈,박만식,Jung, Ji-Young,Jin, Seo-Hoon,Park, Man-Sik 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.6
매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다. In this study, we considered linear regression model with various spatial dependency structures in order to make more reliable prediction of precipitation in South Korea. The prediction approaches are based on semi-variogram models fitted by least-squares estimation method and restricted maximum likelihood estimation method. We validated some candidate models from the two different estimation methods in terms of cross-validation and comparison between predicted values and observed values measured at different locations.
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최병정 ( Byoung Jeong Choi ),김혜진 ( Hye Jin Kim ),김자호 ( Ja Ho Kim ),진서훈 ( Seo Hoon Jin ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2012 Entrue Journal of Information Technology Vol.11 No.1
효과적인 CRM을 위해서는 고객의 니즈를 파악하고 실제 고객이 필요로 하는 제품이나 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 그런데 최근에는 고객의 니즈가 다양해지고 복합적인 형태를 띠게 됨에 따라 이를 파악하는 것이 매우 어려워지고 있다. 게다가 경쟁이 심한 산업의 기업환경은 기업과 관계를 맺고 있는 고객에 대한 정보의 규모가 매우 커서 일일이 고객의 니즈를 파악하는 것이 불가능하다. 따라서 빅 데이터 분석(Big Data Analytics)을 기반으로 한 니즈 유형화 및 분류가 고객의 니즈 분석을 위해 필요하게 되었다. 도출된 니즈의 유형화를 기반으로 각 니즈 유형에 따른 고객 관리 전략을 수립하여 효과적인 고객관리가 가능하도록 할 수 있다. 본 연구에서는 고객 니즈의 유형화를 위한 데이터 분석 방법론을 설명하고 카드사의 고객 데이터를 이용하여 방법론을 적용한 사례를 소개한다. The key goal of CRM is to be able to identify consumers` needs effectively and accurately, in order to offer the most rele-vant products or services to the market. However, the growing diversity of today`s marketplace poses a great challenge to that objective. In addition, highly competitive business environments, advancement of industry and growth of large companies make it virtually impossible to identify customers` needs effectively. Therefore, forward-looking organizations realize the crit-ical importance of Big Data Analytics such as data mining based segmentation to accurately profile the needs of customers. This is achieved with a combination of intimate understanding of customer`s needs and opinions, and effective customer en-gagement strategy. In this study, we explore effective methodologies to better understand customer segments by applying ad-vanced data analytics on customer credit card data.
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