정보의 중요성에 대한 인식이 확산됨에 따라 대량의 데이터에서 정보를 캐내는 데이터마이닝기술이 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
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
데이터마이닝을 통해 이것들을 구분할 수가 있는 것 입니다. 회원의 나이와 성별, 직업에 따라 관심을 가질 제품을 구분하여 필요한 사람에게 필요한 정보만을 전달한다면 경제적, 시간적 그외 여러 측면에서 훨씬 효율적인 비즈니스가 이루어질 수 있는 것입니다. 이것이 데이터마이닝의 핵심입니다.
1-4) 의료분야의 CRM
① 의료 CRM의 필요성
- 경영환경의 변화 : 의료환경의 큰 변화가 있었고, 의료시장의 개발, 고객 중심으로의 경영환경이 변화했다.
- 정보기술의 발전 : 하드웨어 용량증가로 고객의 다양한 데이터 확보가 가능하다. 또한 데이터웨어하우스와 데이터마이닝을 활용하여 미래
고객에게도 그중에 매출 기여도가 높아질 잠재력이 있는 고객들을 뽑아 지속적으로 편지를 보내면서 끊임없이 구애의 눈길을 보낸다. 또한 WINNeT이라는 고객정보데이터에 기반한 [Total Rewards Card]라고 불리는 카드를 고객들에게 사용하게 함으로써 고객의 모든 것에 대해 완벽하게 파악한다. 고객은 그
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 데이터 및 기타 데이터들
정보가 축적,
수집, 관리되어 정보가 연동됨. 주민등록번호로 기업의 특정소비자
정보 얻을 수 있고 정보관리가 쉬움.
CS⇒DBM⇒CRM
데이터마이닝(Data mining)
여러 정보의 상관관계를 분석
정보패턴을 찾아내는 기술.
글로벌 기업들의 경우
축적된 고객정보를 조합
정보의 소유와 사용에 대한 법적인 규제가 미약하기에 개인의 정보 사용에 대한 통제를 생각하지 않을수 없다. 모든 것이 네트워크로 연결된 시대에는 정보가 모든 곳으로 이동하고 이 정보들은 편리함과 위험성을 동시에 가지고 있다. 기술의 발전으로 인해 경계란 개념이 사라져 가고 있다. 모든 시
구분하여 필요한 사람에게 필요한 정보만을 전달한다면 경제적, 시간적 그 외 여러 측면에서 훨씬 효율적인 비즈니스가 이루어질 수 있는 것이다. 광고학 등에서 나오는 개별마케팅의 개념과도 관계되는 것이다. 이런 것이 데이터마이닝이다.
직면한 현상을 기술하기 위해서는 모델이 필요하다.
기술지원을 포함 할 것이기 때문에 MKIS개발을 빠르게 할 수 있고 예산안에서 계획을 실행하도록 할 수 있다.
CRM구성요소
CRM구성요소로는 통합 고객데이터베이스, 데이터마이닝 도구, 캠페인 관리 시스템,
영업 지원시스템, 고객지원 시스템
통합고객데이터 베이스
- 고객정보 보관하는 데이터