1장. 데이터마이닝의 개요
데이터마이닝(Data Mining)이란 대규모의 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했던, 그리고 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델로 미래에 실행가능한 정보를 추출해내어 중요한 의사결정에 이용하는 과정이다.
전세계적으로 데이터마이닝은 5년 전쯤에 등장했다
경영의 질을 높이기 위한 전략, 프로세스 및 기술상의 과정을 의미한다. 기존의 단순 판매만을 위한 마케팅이 아니라 고객으로부터 실질적 이윤을 창출하는데 그 목적을 두고 있다. 기업은 CRM을 통해 고객에 대한 정보를 수집하고 수집된 정보를 효과적으로 활용해 매출과 수익을 증대시킬수 있고, 매
고객 지향적 마케팅이라 부른다. 과거에 비해 고객 수가 많이 증가했음에도 불구하고 오늘날 개별 고객과의 관계 형성이 가능한 것은 정보기술의 발달로 인해 고객 정보의 수집 및활용이 가능해 졌기 때문이며, 이것은 CRM(고객관계관리), DBM(데이터베이스 마케팅)등의 수단을 통해 구현되고 있다.
방안으로 CRM을 도입하고 있지만, 과연 진정한 의미의 CRM을 알고, 어떻게 기존 시스템과 연계하여 사용할 것인지가 화두가 되고 있다. 그러한 의미에서 본 논문의 목적은 업계에서 다양하게 진행되고 있는 CRM을 이해하여 효율적으로 적용하기 위한 방법 및적용사례를 고찰함으로써 CRM에 대한 마케팅적
및 추적 관리를 하게 되었으며, 표적집단을 파악함으로써 기업에게는 효과적인 과학적 마케팅 계획과 활동을 가능하게 하였다.
이를 이용한 요소 가운데에서 인터넷 마케팅의 특성, 고객의 특성, 인터넷 마케팅의 구성요소분석, 전자상거래의 추이 및 기업의 경영운영 방안으로 인터넷 마케팅 경영 전
활용된 빅 데이터의 사례
빅 데이터는 현실이 되고 있다. 빅 데이터는 경제학적으로 80억 달러 이상의 시장 잠재력이 있으며, 매년 두 자릿수 이상의 성장이 예상되어 빅 데이터 시대로 다가온다는 것은 엄청나게 많은 새로운 형태의 데이터가 나타나고 있음을 의미한다. 이로 인해 과거에는 불가능했
데이터량 기준에 대해 산업분야에 따라 상대적이며 현재 기준에서는 몇 십 테라바이트에서 수 페타바이트까지가 그 범위이다.”라고 설명한다.
Gartner(2012)는 빅데이터를 “향상된 시사점(Insight)과 더 나은 의사 결정을 위해 사용되는 비용 효율이 높고, 혁신적이며, 대용량, 고속 및 다양성의 특성을
데이터마이닝을 사용한다.
데이터마이닝의 기법과 도구들은 일반적으로 여러 분야에 적용 가능하다.
경영학 관점에서 데이터마이닝 기법 적용 시 제기되는 몇 가지 공통된 의문점
첫째, 수많은 가망고객 목록 중 어느 고객이 반응할 가능성이 가장 높은가?
- 인구통계학 데이터및 기타 데이터들
및 문제점 개선방안 ]
우리사회는 정보통신기술의 급속한 발달과 디지털 기기 간의 융합에 힘입어, 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대로의 진전을 이루고 있다. 자율적인 정보의 유통이 가능한 기기와, 사물들을 통한 실시간 정보 분석과 이를 바탕으로 한 각종 서비스가 이루어질 전망이며, 그 핵심 인프라가