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      KCI등재

      사회 네트워크 분석을 이용한 충성고객과 이탈고객의 구매 특성 비교 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A76361593

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Customer retention has been a pressing issuefor companies to get and maintain the loyal customers in the competing environment. Lots of researchers make effort to seek the characteristics of the churning customers and the loyal customers using the data mining techniques such as decision tree. However, such existing researches don't consider relationships among customers. Social network analysis has been used to search relationships among social entities such as genetics network, traffic network, organization network andso on. In this study, a customer network is proposed to investigate the differences of network characteristics of churning customers and loyal customers. The customer networks are constructed by analyzing the real purchase data collected from a Korean cosmetic provider. We investigated whether the churning customers and the loyal customers have different degree centralities and densitiesof the customer networks. In addition, we compared products purchased by the churning customers and those by the loyal customers. Our data analysis results indicate that degree centrality and density of the churning customer network are higher than those of the loyal customer network, and the various products are purchased by churning customers rather than by the loyal customers. We expect that the suggested social network analysis is used to as a complementary analysis methodology with existing statistical analysis and data mining analysis.
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      Customer retention has been a pressing issuefor companies to get and maintain the loyal customers in the competing environment. Lots of researchers make effort to seek the characteristics of the churning customers and the loyal customers using the dat...

      Customer retention has been a pressing issuefor companies to get and maintain the loyal customers in the competing environment. Lots of researchers make effort to seek the characteristics of the churning customers and the loyal customers using the data mining techniques such as decision tree. However, such existing researches don't consider relationships among customers. Social network analysis has been used to search relationships among social entities such as genetics network, traffic network, organization network andso on. In this study, a customer network is proposed to investigate the differences of network characteristics of churning customers and loyal customers. The customer networks are constructed by analyzing the real purchase data collected from a Korean cosmetic provider. We investigated whether the churning customers and the loyal customers have different degree centralities and densitiesof the customer networks. In addition, we compared products purchased by the churning customers and those by the loyal customers. Our data analysis results indicate that degree centrality and density of the churning customer network are higher than those of the loyal customer network, and the various products are purchased by churning customers rather than by the loyal customers. We expect that the suggested social network analysis is used to as a complementary analysis methodology with existing statistical analysis and data mining analysis.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 사회 네트워크 분석
      • 3. 충성고객/이탈 고객 네트워크 실증 분석
      • 4. 결론
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 사회 네트워크 분석
      • 3. 충성고객/이탈 고객 네트워크 실증 분석
      • 4. 결론
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 최창현, "조직의 비공식 연결망에 관한 연구: 사회연결망분석의 적용" 서울행정학회 17 (17): 1-23, 2006

      2 변현수, "인터넷 쇼핑몰 사용자가 구축하는 연결망 구조분석을 통한 구매행동 모델링" 대한경영학회 20 (20): 2069-2091, 2007

      3 장덕진, "연결망과 사회이론" 4 : 11-61, 2003

      4 박수진, "여대생의 메이크업에 대한 행동 및 의식 조사연구-대전,충남지역을 중심으로"" 4 (4): 87-99, 2006

      5 김용학, "사회연결망 이론" 2003

      6 김용학, "사회연결망 분석" 박영사 2003

      7 손동원, "사회 네트워크 분석" 경문사 2002

      8 윤영수, "복잡계 개론"

      9 윤성준, "데이터마이닝 기법을 통한 백화점의 고객이탈예측모형연구" 한국마케팅학회 6 (6): 45-72, 2005

      10 이희연, "네트워크 분석을 통한 수도권의 공간구조 변화, 1980-2000년" 대한국토·도시계획학회 41 (41): 133-151, 2006

      1 최창현, "조직의 비공식 연결망에 관한 연구: 사회연결망분석의 적용" 서울행정학회 17 (17): 1-23, 2006

      2 변현수, "인터넷 쇼핑몰 사용자가 구축하는 연결망 구조분석을 통한 구매행동 모델링" 대한경영학회 20 (20): 2069-2091, 2007

      3 장덕진, "연결망과 사회이론" 4 : 11-61, 2003

      4 박수진, "여대생의 메이크업에 대한 행동 및 의식 조사연구-대전,충남지역을 중심으로"" 4 (4): 87-99, 2006

      5 김용학, "사회연결망 이론" 2003

      6 김용학, "사회연결망 분석" 박영사 2003

      7 손동원, "사회 네트워크 분석" 경문사 2002

      8 윤영수, "복잡계 개론"

      9 윤성준, "데이터마이닝 기법을 통한 백화점의 고객이탈예측모형연구" 한국마케팅학회 6 (6): 45-72, 2005

      10 이희연, "네트워크 분석을 통한 수도권의 공간구조 변화, 1980-2000년" 대한국토·도시계획학회 41 (41): 133-151, 2006

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      12 송기룡, "고객의 동적 선호 탐색을 위한 순차패턴 분석: ㈜더페이스샵 사례" 한국경영정보학회 10 (10): 195-209, 2008

      13 Kauffiman, S., "The Origins of Order" Oxford University Press 1993

      14 김재경, "SOM을 이용한 온라인 게임 제공업체의 고객이탈방지 방법론" 한국경영과학회 21 (21): 85-99, 2004

      15 Bonacich, P., "Power and Centrality:A Family of Measures" 92 : 1170-1182, 1987

      16 Lawrence, R.D., "Personalization of Supermarket Product Recommendation" 5 : 11-32, 2001

      17 Yeo, A., "Modeling the effect of premium changes on motor insurance customer retention rates using neural networks" 390-399, 2001

      18 Sarwar, B., "Item_based collaborative filtering recommendation algorithm" 285-295, 2001

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      27 Sarwar, B., "Application of Dimensionality Reduction in Recommender System A case study" 2000

      28 Sarwar, B., "Analysis of recommendation algorithms for e-commerce" 158-167, 2000

      29 Song, H., "A personalized defection detection and prevention procedure based on the self-organizing map and association rule mining:Applied to online game sit" 21 (21): 161-184, 2004

      30 Cho, Y.H., "A personalized Recommender System based on Web Usage Mining and Decision Tree Induction" 23 : 329-342, 2002

      31 Kim, Y., "A dynamic procedure for defection detection and prevention based on SOM and a Markov chain" 141-148, 2003

      32 Anderson, C., "A Spatial Network Explanation for a Hierarchy of Urban Power Laws" 345 : 227-244, 2004

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      2018-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
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      2016 0.59 0.59 0.62
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.63 0.63 0.998 0.07
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