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[데이터베이스] 웹개인화(Personalization)

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레포트 > 공학계열
2004.12.15
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소개글

[데이터베이스] 웹개인화(Personalization)에 대한 자료입니다.

1. 서문
2. 개인화의 정의
3. 개인화의 특성
4. 개인화의 효과
5. 개인화 방법
6. 개인화 플로우차트
7. 웹 개인화 주요 유형
8. 개인화 계획
9. 개인화와 사생활 보호
10. 개인화 실행의 주의점
11. 결 론
12. 참고 문헌 및 자료 출처
13. 주

[ 표 1. 개인화의 장점 - 운영자의 입장 ]----------------------------------- 9

[ 표 2. 개인화의 장점 - 사용자의 입장 ]----------------------------------- 9

[ 표 3. 협업 필터링 ]------------------------------------------------- 14

[ 표 1. 개인화의 장점 - 운영자의 입장 ]---------------- 9

[ 표 2. 개인화의 장점 - 사용자의 입장 ]---------------- 9

[ 표 3. 협업 필터링 ]------------------------------- 14

[ 그림 1. 개인화의 부정적인 면과 긍정적인 면 ]------------ 5

[ 그림 2. 규칙기반 필터링의 예 ]---------------------- 11

[ 그림 3. CASE 시스템의 예 ]------------------------ 12

[ 그림 4. 바람직한 개인화 방법 결정하기 ]--------------- 16

[ 그림 5. 네이버의 개인화 사례 ]---------------------- 18

[ 그림 6. 옥션의 개인화 사례 ]----------------------- 19

[ 그림 7. 싸이월드의 개인화 사례 ]------------------- 20

[ 그림 8. KTF의 개인화 사례 ]---------------------- 21

[ 그림 9. 목표 설정 단계 ]--------------------------- 22

[ 그림 10. 규칙 정의의 요소 ]----------------------- 23

[ 그림 11. 단계적 개인화 과정 ]--------------------- 24

본문내용

1. 서 문
데이터베이스 기초 기말 발표 보고서 - -

인터넷은 급속도로 발전하며 확산되고 있다. 이러한 인터넷의 변화에 따라, 웹상의 모든 정보는 그 중요성을 더해가고 있다. 또한 전자상거래나 여러 콘텐츠 사이트가 급속도로 늘어나고 있고, 그 규모 또한 더욱 커져 가고 있다. 이 같은 상황에서 인터넷에서의 고객의 목소리는 매우 중요하다. 이제 웹에서 고객으로만 일방적으로 정보가 이동하던 시대는 끝났다고 말해도 과언이 아닐 것이다.

기업들은 그 경쟁력과 생존성을 높이기 위해 각 사이트들의 고객 맞춤 즉, 개인화 서비스에 관심을 가지고 접근하고 있다. 개인화는 고객의 신상 정보와 인터넷 상점 내에서의 구매 행위 등을 바탕으로 고객 취향을 반영한 상품이나 서비스를 추천한다. 이러한 개인화 추천 기술은 고객 측면에서는 원하는 상품을 찾기 위한 수고와 시간을 줄여주고 인터넷 상점 입장에서는 고객의 충성도 증대, 판매 증대, 광고의 수익성 증대 등의 이익을 가져다준다.

따라서 개인화의 중요성은 각각의 사이트 마다 대두 되고 있다. 우리는 웹 사용자가 아닌 한명의 제작자의 입장에서 이 개인화는 필수적으로 알아야할 사항이다.

우리는 이러한 개인화에 대해 좀 더 자세히 알고자 개인화의 정의, 개인화의 방법, 적용분야 등에 주제를 다루 고자 한다.

2. 개인화의 정의

Harris Kravatz에 의하면 개인화(Personalization)란 초기 웹 페이지의 내용과 화면구성을 웹 이용자에게 맞도록 맞춤 제작하는 것으로써, 인터넷 경험과 검색 능력이 떨어지는 이용자라도 개인화 된 웹 페이지에 오래 머물게 하여, 1:1 마케팅의 기회로서 활용하는 방법이다. 이경우/최덕원, "개인화", ┏한국경영과학회지┛, 춘계공동학술회(2001), pp446.

개인화를 통하여 개개인에게 가장 적합한 서비스를 제공하고, 개별 고객이 모든 일을 스스로 처리할 수 있도록 한다. 즉 기업에게는 조직과 종업원에게 들어가는 비용을 절감시켜 주고, 고객에게는 자신에게 딱 맞는 서비스를 제공하여 '자신만을 위한 사이버 비서'가 존재한다는 느낌을 줄 수 있는 것이다.

개별 고객에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 그 개별고객에 대한 파악과 고객 데이터에 대한 분석이 있어야 한다. 그런데 방대한 고객 데이터 전체를 분석 및 관리한다는 것은 거의 불가능하므로, 일정 기준에 의해 고객을 세분화 혹은 그룹화 하는 작업이 필요하다. 고객 데이터를

참고문헌

1) 참고 문헌
[1] 김성남, ┏Personalization on the Net using Web Mining┛,
숭실공과대학교 산업/정보시스템공학과 생산관리 연구실, 2001.
[2] 김형택/민옥길, ┏효과적인 인터넷 마케팅을 위한 웹 로그 분석┛, 도서출판 비비컴, 2001.
[3] 박용준, ┏One-to-One 웹 마케팅┛, (주)온빛시스템, 2000.
[4] 이경우/최덕원, "개인화", ┏한국경영과학회지┛, 춘계공동학술회(2001), pp446-449.
[5] 정귀녀, ┏클릭스트림 분석을 위한 웹 서버 시스템의 설계 및 구현┛,
부경대학교 병렬운영체제 및 데이터마이닝 연구실, 2003.
[6] Ward Hanson, ┏워드 핸슨의 인터넷 마케팅┛, 영진.com, 2001.

2) 자료 출처

[ 표 1 ] 박용준, ┏One-to-One 웹 마케팅┛, (주)온빛시스템, 2000, pp34.
[ 표 2 ] 박용준, ┏One-to-One 웹 마케팅┛, (주)온빛시스템, 2000, pp33.
[ 표 3 ] Ward Hanson, ┏워드 핸슨의 인터넷 마케팅┛, 영진.com, 2001, pp263.

[ 그림 1 ] 박용준, ┏One-to-One 웹 마케팅┛, (주)온빛시스템, 2000, pp59-60.
[ 그림 2 ] 2004.11.21, 샵바인더(www.shopbinder.com).
[ 그림 3 ] 2004.11.21, 샵바인더(www.shopbinder.com).
[ 그림 4 ] Ward Hanson, ┏워드 핸슨의 인터넷 마케팅┛, 영진.com, 2001, pp264.
[ 그림 5 ] 2004.11.09, 네이버(http://naver.com).
[ 그림 6 ] 2004.11.09, 옥션(http://auction.co.kr).
[ 그림 7 ] 2004.11.09, 싸이월드(http://cyworld.com).
[ 그림 8 ] 2004.11.09, KTF(http://

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