[A+] 마케팅을 위한 지식경영과 자료수집에 관해서

SuperKIZ > 문서박스 > 경영/경제 | 2008/05/05

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소개글

마케팅을 위한 지식경영과 자료수집

IT기술의 확산으로, 비즈니스 업계는 거대한 양의 고객정보를 Data Base에 저정할 수 있는 용량을 갖추게 되었다. 그러나, 그러한 고객정보에는 고객성향이나 구매방식을 파악할 수 있는 유용한 정보는 숨겨져 있다. 최근 Customer Relationship Management(CRM)에 대한 강조는 마케팅 기능을 의사결정을 위한 정보수집도구(Data Mining Tool)의 사용에서 거대한 이윤이 창출되는 응용분야로 발전시키고 있다. 정보수집과 지식경영기술을 이용한 체계적 방법론은 마케팅 지식을 관리하고 의사결정을 지원하는 모형을 제시하고 있다. 이러한 방법론은 CRM의 기반을 고도화하는 기초가 될 수 있다.

1.소개

2.정보수집작업(Data Mining Task)
2.1 종속분석(Dependency Analysis)에 의한 정보수집
2.2 분류 식별법(Class Identification)
2.3 개념 서술법(Concept Description)

일탈 추적법(Deviation Detection)
Data 시각화

3.지식경영과정
3.1 지식경영의 issues

4.지식기반 마케팅
4.1 고객 이력(Customer Profile)
4.2 일탈분석
4.3 성향(Trend) 분석

5.CRM의 연구 및 도전

6.결론

본문내용

2.정보수집작업(Data Mining Task)
정보수집은 은연중에 내포된 그러나, 잠재적으로 유용한 정보를 찾기 위해 데이터를 검색하고 분석하는 일련의 과정이다. 그것은 과거에 알려지지 않았던 그러나, 궁극적으로 유용한 거대한 정보를 선택하고, 검색하고, 모형화하는 일련의 작업과 연관된다. 정보수집은 통계적 분석, 의사결정모형, 중추적 네트워크, 귀납법칙, 고도화, 그래프 시각화 및 중추적 네트워크의 탐험적인 도구에 힘입어 더욱 매력적이고 실용적으로 되어가고 있다. 표본(Pattern)적출은 정보수집활동에 있어서 중요한 요소이고 데이터 하부구조 간 관계를 규명한다. 정보수집작업은 방대한 정보set으로부터 표본을 적출하는데 쓰인다. 다양한 정보수집작업은 크게 5가지 범주로 요약할 수 있다. 이 분류법은 최근 부각되고 있는 정보시각화(data visualization)를 별도의 정보수집작업으로 분류한 것이다. (비록 그것이 다른 정보수집작업을 지원하는 기능일지라도) 다양한 정보수집작업은 작업에 의해 적출하는 지식의 종류에 따라 분류된다. 다양한 데이터 사이에서 pattern의식별은 유용한 마케팅정보습득 및 중요한 마케팅정책 결정에 있어서 첫 단계이다. 정보수집작업은 고객의 분류나 지식경영의 핵심인 시장정보(market knowledge)를 생성시킨다.
2.1 종속분석(Dependency Analysis)에 의한 정보수집
종속지식의 주요형태는 최소한의 지정된 위치로 표현되는 items간의 분류이다. 이는 시장 바구니 분석(market basket analysis)이라고 불리기도 하고, 소비자에 의해 구매된 다양한 재화, 서비스 간의 관계를 제시한다. 이러한 종속지식은 소비자 심리에 있어서 의존관계를 갖는 재화의 판촉을 위한 마케팅전략 발전에 유용할 수 있다. 예를 들면, 앞선 시점에 소시지를, 뒷 시점에 겨자를 판매한 사람이 소시지, 겨자와 함께 판매할 items을 결정하는데 도움을 줄 수 있다.
2.2 분류 식별법(Class Identification)

참고자료

참고자료 없음

학교정보

2주간 다운받은 학생의 학교정보를 보여줍니다.(5P 소요)



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