총 616개
-
CRM을 도입한 기업들의 사례 분석2025.05.101. CRM의 개념 CRM은 소비자 각각의 개성이 두드러지게 나타나는 현대사회의 특징에 초점을 맞춘 기업의 전략이다. 단순하게 시장에서 상품을 거래하는 것으로 관계가 종료되는 것이 아니라 소비자의 다양한 특성에 관한 정보를 종합하여 관계를 형성하고, 이를 토대로 판매 전략을 수립하는 것이다. CRM의 궁극적인 목적은 한 번 구매를 경험한 소비자를 평생 고객으로 이끄는 것이다. 2. 아마존의 CRM 적용 사례 아마존은 웹 사이트에 접속하는 순간 자신이 구매했던 내역, 그리고 검색했던 내역을 바탕으로 추천 상품을 가장 첫 화면에 노출시...2025.05.10
-
경영정보시스템 과제(마이클포터 5세력 모형, 정보시스템 역할)2025.05.071. 마이클포터의 5세력 모형(5 Force Model) 마이클포터는 산업구조 분석의 기본 틀을 경영학에 적용하여 기업의 경쟁력에 영향을 미치는 요인들에 대해 설명하였으며, 5세력 모형은 산업분석의 기본 모델로 이용되고 있다. 5세력 모형은 전통적 경쟁자, 신규 진입자, 대체상품, 구매자, 그리고 판매자의 5가지 세력을 고려해야 한다고 설명하며, 이 다섯 가지 경쟁요인이 산업 전체의 장기적인 수익성을 결정짓는다고 하였다. 이 모델은 산업 내 경쟁자들이 강하더라도 다른 네 가지 세력이 약하면 기업은 경쟁력을 갖출 수 있으며, 반대로 ...2025.05.07
-
(A+ 자료) HY 경영대학 MBA 상법 및 계약법 사외이사 제도의 문제점과 해결방안2025.01.121. 사외이사 제도의 정의 사외이사는 이름 그대로 회사 밖에 존재하는 이사이다. 기업의 의사결정 기구인 이사회의 일원이지만 경영진에는 속하지 않는다. 다시 말해 회사의 외부인을 이사로 선임하는 것이다. 이사회가 내부인으로만 구성될 때 이사의 역할 수행에 대한 감독이 어렵기 때문에 독립적인 지위를 갖는 사외이사를 통해 기업 지배구조의 투명성을 높이는 것이다. 2. 사외이사 제도의 기대효과 사외이사제도를 통해 (i) 경영진이 독단적인 경영을 하지 못하도록 감시・견제할 수 있고, (ii) 지배주주만의 이익 또는 전문경영인의 이해관계가 아...2025.01.12
-
정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
-
빅데이터를 의사결정에 활용하여 경쟁우위를 창출한 성공기업의 사례와 주의점2025.05.121. 빅데이터의 정의 및 특성 빅데이터는 기존의 관리, 분석 시스템으로는 포괄할 수 없는 거대한 규모의 대용량 데이터의 집합이며, 저장, 수집, 공유, 분석, 검색, 시각화 등의 기술과 도구를 포함한다. 빅데이터는 규모(volume), 다양성(variety), 데이터의 증가 속도(velocity)라는 3V의 특성을 가지며, 변화를 뜻하는 변동성(variability)과 복잡성(complexity)이 추가되기도 한다. 2. 신한카드의 빅데이터 활용 사례 신한카드는 2200만 명의 고객 카드 실적 데이터를 분석하여 고객을 18개 군으로...2025.05.12
-
인공지능의 기본 개념과 원리 및 일상생활과 교육 분야에서의 활용 사례2025.01.181. 인공지능의 기본 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능적 작업을 수행할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 설계하고 개발하는 학문 분야입니다. AI는 기계 학습, 자연어 처리, 로보틱스 등 다양한 하위 분야를 포함하며, 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫째, 기계 학습은 데이터를 이용하여 컴퓨터가 학습하고 예측 모델을 만드는 과정입니다. 둘째, 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 계층적으로 처리하고, 복잡한 패턴과 관계를 학습하는...2025.01.18
-
인공지능 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.201. 아마존(Amazon) 아마존은 AI 기반의 추천 시스템, 물류 및 공급망 관리, 음성 인식 비서 Alexa 등을 통해 경쟁우위를 확보하고 있다. 추천 시스템은 고객의 구매 이력과 검색 패턴을 분석하여 맞춤형 상품을 추천함으로써 매출 증대에 기여하고 있다. 물류 관리 시스템은 창고 운영 최적화, 배송 시간 단축, 재고 관리 효율화를 통해 운영 효율성을 높이고 있다. Alexa는 스마트 홈 기술의 중심에 있으며, 사용자에게 편리한 음성 제어 기능을 제공하여 사용자 경험을 향상시키고 있다. 2. 구글(Google) 구글은 AI 기반...2025.01.20
-
4차 산업혁명을 선도할 주요 기술에 대한 조사2025.04.261. 인공지능의 발전 인공지능은 기계나 알고리즘, 시스템이 인간의 행동과 지능을 모방하는 능력을 가진 기술이다. 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장하며, 이런 기술이나 방법, 응용프로그램을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학이다. 인공지능은 탄생 이후 이론과 기술이 나날이 발전되고 있으며, 응용 분야도 확대되고 있다. 미래의 인공지능 기술은 다양한 과학 기술 제품에 인류 지혜의 지혜를 담당할 것이라고 예상할 수 있다. 2. 인공지능의 활용 인공지능은 이미 점차 우리 생활에 들어와 다양한 분야에 응용되고 있다. 자율주행차, ...2025.04.26
-
우리 주변 머신러닝의 대표적인 혁신(편리성 등) 사례 연구2025.01.181. 문화공간과 전시관의 머신러닝 활용 문화공간과 전시관에서는 머신러닝을 활용한 관람객 맞춤형 서비스가 도입되고 있습니다. 예를 들어, 런던의 대영박물관은 머신러닝을 통해 방문객의 관심사를 분석하고, 맞춤형 투어 경로를 제공합니다. 이를 통해 관람객은 자신이 선호하는 전시물에 집중할 수 있으며, 보다 풍부한 관람 경험을 얻을 수 있습니다. 2. 매장 디스플레이에서의 머신러닝 활용 소매업체들은 머신러닝을 활용하여 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이에 맞춰 매장 디스플레이를 최적화합니다. 예를 들어, 아마존 고(Amazon Go) 매장은...2025.01.18
-
운동생리학 ) 에너지대사 시스템을 정의하고 시스템에 적합한 운동추천2025.05.161. 에너지 대사 시스템 에너지 대사는 안정시 에너지 소비량, 식이유발성 열생산, 활동대사량 세 가지로 나타난다. 에너지 대사 시스템은 무산소성 과정인 인원질 과정(ATP-PCr)과 무산소성 해당과정(젖산과정), 그리고 유산소 과정으로 구분할 수 있다. 이 세 가지 에너지 시스템은 운동 강도와 지속시간에 따라 다르게 작용한다. 2. 줄넘기 운동 줄넘기 운동은 고강도 운동 후에 가볍게 실시하면 근육 및 혈액 내 축적된 젖산 제거에 도움이 되며, 본 운동으로 실시하면 짧은 시간 내에 충분한 운동량을 실시할 수 있어 기초 체력 향상에 효...2025.05.16
2 / 62
