데이터마이닝을 이용한 인터넷 쇼핑몰 고객세분화에 관한 연구

목차

제1장 서 론
1.1 연구배경및 의의
1.2 연구목적
1.3 연구방법 및 절차
제2장 고객세분화에 관한 이론적 고찰
2.1 고객세분화의 중요성
2.2 고객세분화를 위한 방법론
2.2.1 데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화
2.2.2 신경망을 이용한 고객세분화
제3장 데이터마이닝을 이용한 고객세분화
3.1 데이터마이닝의 개요
3.2 연구방법
3.2.1 자료의 구성
3.2.2 실험데이터의 기초 분석
3.3 변수선정
3.4 신경망 모형의 구성
3.5 실험결과와 분석
3.5.1 신경망 결과
3.5.2 로지스틱 회귀분석
3.5.3 실험 결과비교
제4장 결론 및 추후연구과제

본문내용

본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰 기업들 중 신생기업들을 대상으로 이들의 기업환경에 맞는 데이터베이스 마케팅 방법론을 제시하고자 한다. 신생 인터넷 쇼핑몰 기업들은 많은 양의 정보를 가지고 있지 못하기 때문에 많은 누적된 정보가 필요한 기존의 데이터베이스 마케팅 방법론들은 적절하지가 않다. 본 연구대상 기업과 같이 누적된 정보가 1년정도 밖에 안되는 인터넷 쇼핑몰 기업의 경우 기존의 데이터베이스 마케팅 방법론에 비해 시간이 많이 단축되는 데이터마이닝을 이용하는 것이 좋다.
그러므로 본 연구에서는 데이터마이닝(data mining)방법론 중의 하나인 분류 규칙(classification)을 이용하여 기존고객을 세분화한 다음 고객 개개인의 특성에 맞는 마케팅 프로모션을 하게 하고 신규고객을 획득할 때는 신규고객의 특성을 미리 예측하여 세분화함으로써 고객의 평생가치(LTV:Life Time Value)를 촉진하여 기업과 고객과의 관계성을 높여서 기업은 안정된 고객층으로부터의 수익을 창출하고 고객들은 해당 기업으로부터 더 많은 혜택을 받게 하는 것이다

참고 자료

없음