고객정보가 은행에서 데이터마이닝(Data Mining) 기법으로 사용되는 것이다! 데이터마이닝기법을 수업시간에 배워서 인지 더욱 흥미롭게 느껴졌다. 수많은 고객정보 중에 대학을 졸업하거나 사회인이 되었을 나이의 고객정보만을 추출하여 이용하는 것이다. 이렇듯 기업에서는 현재 데이터마이닝기법
데이터마이닝을 사용한다.
데이터마이닝의 기법과 도구들은 일반적으로 여러 분야에 적용 가능하다.
경영학 관점에서 데이터마이닝기법 적용 시 제기되는 몇 가지 공통된 의문점
첫째, 수많은 가망고객 목록 중 어느 고객이 반응할 가능성이 가장 높은가?
- 인구통계학 데이터 및 기타 데이터들
고객들이 과거에 주문한 품목을 모두 외우고 있어서, 그 자료를 바탕으로 손님들이 무엇을 원하는지 정확하게 파악했기 때문이었다. 심지어, 밀러씨는 고객자신보다도 더 잘 고객이 원하는 것을 알았다. 가르시아부인이 원하는 것이 말썽을 부리는 거실의 촛불모양의 전구임을 알고 있었다.
(Discovering
데이터마이닝은 흔히 Knowledge Discoverty in Database(정보발견)라고도 불리우며 그외에 Knowledge Extraction(지식추출), Information Havesting(정보추수), Data Archeology(정보고고학), Data Pattern Processing(자료패턴처리) 등으로도 불리운다.
기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객데이터, 상품 데이터 혹은 각종 마케
정보의 중요성에 대한 인식이 확산됨에 따라 대량의 데이터에서 정보를 캐내는 데이터마이닝 기술이 주목을 받게 되었다. 이 기법은 기업의 생산성 제고와 새로운 패러다임인 데이터베이스 마케팅(Database Marketing), 고객관계관리 (CRM(Customer Relationship Management)), 위험관리(Risk Management)등의 중요성이 크게