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    제품 네트워크 분석을 이용한 고객의 구매제품 특성 비교 연구

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    As development of information technologies, customer retention has been an important issue in the competing environment. A lot of researches focus on prediction of the churning customers and seeking their characteristics. However, relationships among customers or products have not been considered in existing researches.
    In this study, product networks are proposed and analyzed to investigate the differences of network characteristics of products purchased by potential churning customers and those of loyal customers. The product networks are constructed from real product purchase data collected from a Korean department store. We investigated the characteristic differences, such as the degree centrality, degree centralization, and density, of two product networks constructed by potential churning customers and the loyal customers. The results indicate that degree centrality, density and degree centralization of the product network of the loyal customers are higher than those of the potential churning customers. And the promotional products of the department store are resulted to be effective in attracting the loyal customers.
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    As development of information technologies, customer retention has been an important issue in the competing environment. A lot of researches focus on prediction of the churning customers and seeking their characteristics. However, relationships among ...

    As development of information technologies, customer retention has been an important issue in the competing environment. A lot of researches focus on prediction of the churning customers and seeking their characteristics. However, relationships among customers or products have not been considered in existing researches.
    In this study, product networks are proposed and analyzed to investigate the differences of network characteristics of products purchased by potential churning customers and those of loyal customers. The product networks are constructed from real product purchase data collected from a Korean department store. We investigated the characteristic differences, such as the degree centrality, degree centralization, and density, of two product networks constructed by potential churning customers and the loyal customers. The results indicate that degree centrality, density and degree centralization of the product network of the loyal customers are higher than those of the potential churning customers. And the promotional products of the department store are resulted to be effective in attracting the loyal customers.

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    목차 (Table of Contents)

    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 사회 네트워크 분석
    • 3. 충성고객의 제품 네트워크/잠재적 이탈고객의 제품 네트워크 실증 분석
    • 4. 결론
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 사회 네트워크 분석
    • 3. 충성고객의 제품 네트워크/잠재적 이탈고객의 제품 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 김용학, "사회연결망 이론" 박영사 2003

    3 김용학, "사회연결망 분석" 박영사 2003

    4 김재경, "사회 네트워크 분석을 이용한 충성고객과 이탈고객의 구매 특성 비교 연구" 한국경영과학회 26 (26): 183-196, 2009

    5 손동원, "사회 네트워크 분석" 경문사 2002

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

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

    8 Bonacich, P, "Power and Centrality : A Family of Measures" American Journal of Sociology 92 : 1170-1182, 1987

    9 Lawrence, R.D, "Personalization of Supermarket Product Recommendatio" Data Mining and Knowledge Discovery 5 (5): 11-32, 2001

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

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

    2 김용학, "사회연결망 이론" 박영사 2003

    3 김용학, "사회연결망 분석" 박영사 2003

    4 김재경, "사회 네트워크 분석을 이용한 충성고객과 이탈고객의 구매 특성 비교 연구" 한국경영과학회 26 (26): 183-196, 2009

    5 손동원, "사회 네트워크 분석" 경문사 2002

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

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

    8 Bonacich, P, "Power and Centrality : A Family of Measures" American Journal of Sociology 92 : 1170-1182, 1987

    9 Lawrence, R.D, "Personalization of Supermarket Product Recommendatio" Data Mining and Knowledge Discovery 5 (5): 11-32, 2001

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

    11 Agrawal, R, "Fast algorithms for mining association rules" 487-499, 1994

    12 Trubik, E, "Developing a model of customer defection in the Australian banking industry" Managerial Auditing Journal 15 (15): 199-208, 2000

    13 Raghavan, N, "Defection Detection : Using Online Activity Profiles to Predict ISP Customer Vulnerability" 506-515, 2000

    14 Ng, K, "Customer retention via data mining" Artificial Intelligence Review 14 (14): 569-590, 2000

    15 Barnes, J, "Class and committees in a Norwegian island parish" Human Relations 7 : 39-58, 1954

    16 김상용, "CRM 고객데이터 분석을 통한 이탈고객 연구" 한국마케팅학회 7 (7): 21-42, 2005

    17 Berson, A, "Building data mining applications for CRM" McGraw-Hill 2000

    18 Sarwar, B, "Application of Dimensionality Reduction in Recommender System-A case study" 2000

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

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

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    2010-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
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    1998-07-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    2016 0.66 0.66 0.69
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.69 0.66 1.157 0.2
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