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마케팅에 있어서 RFM 모형은 고객 평가를 위한 가장 효과적인 평가 방법 중 하나이다. 높은 매출을 창출하는 동시에 고비용의 서비스를 요구하는 고객을 평가할 때 그 고객의 수익성은 높지 않을 수 있다. 매출은 높지만 그에 대한 이익이 낮거나, 심지어 마이너스일 수 도 있다. 고객 가치를 평가할 때 수익성 높은 고객을 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 RFM 모형을 이론화하여 정리해보고 실제 데이터를 이용하여 원데이터와 세분화 시킨 변수가 포함된 데이터의 예측 모형을 비교해보겠다.
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한컴오피스
최초등록일 2010.07.15 최종저작일 2007.08
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    소개

    마케팅에 있어서 RFM 모형은 고객 평가를 위한 가장 효과적인 평가 방법 중 하나이다. 높은 매출을 창출하는 동시에 고비용의 서비스를 요구하는 고객을 평가할 때 그 고객의 수익성은 높지 않을 수 있다. 매출은 높지만 그에 대한 이익이 낮거나, 심지어 마이너스일 수 도 있다. 고객 가치를 평가할 때 수익성 높은 고객을 찾아내는 것이 중요하다.
    본 논문에서는 RFM 모형을 이론화하여 정리해보고 실제 데이터를 이용하여 원데이터와 세분화 시킨 변수가 포함된 데이터의 예측 모형을 비교해보겠다.

    목차

    요약

    제 1장 서 론
    1.1. 연구 목적 및 배경
    1.2. 연구내용 및 구성

    제 2장 본론
    2.1. RFM의 개념
    2.2 과거의 RFM 모형
    2.3. RFM 채점 시스템의 정의
    2.4. RFM 점수산출
    2.5. RFM 모델 구축하기

    제 3장 실제 자료를 이용한 분석 예
    3.1. 데이터 소개
    3.2. Recency 분류
    3.3 Frequency 분류
    3.4 Monetary 분류
    3.5. RFM 값
    3.6. 로지스틱 회귀분석
    (1) 회귀분석을 위한 분석흐름도
    (2) Assessment Tool 윈도우
    (3)Lift Chart 윈도우

    제4장. 결론

    본문내용

    제 1장 서 론

    1.1. 연구 목적 및 배경

    일반적으로 사람들은 통계를 생각한다면 분석 결과가 숫자로 요약되어 숫자로만 사용이 된다고 많이들 생각을 한다. 그러므로 통계학을 배우려고 하는 사람들은 통계 숫자로 요약이 되는 자료해석에 어려움을 느낄 수 있다. 그러나 통계 숫자 대신 간단한 그래프를 이용하여 분석 결과를 시각적으로 표현하면 설사 통계에 문외한이더라도 시각화 된 자료를 통하여 자료의 추이를 훓어보고 직관적으로 이해할 수 있다.


    1.2. 연구내용 및 구성

    본 연구에서는 실제로 높은 예측력을 보이고 있기 때문에 상당히 광범위하게 사용되고 있는 RFM 모형에 대해 이론적 측면을 문헌을 통해 정리하고 RFM 모형에 대해 좀 더 통계적인 방법에서 접근하여 RFM 모형이 얼마나 높은 예측력을 보이는지 검증해보고자한다.
    본 연구는 모두 4장으로 구성되어 있다. 제 1장 서론에서는 연구의 배경 및 목적, 내용 및 구성에 대해 설명하고 제 2장 본론에서는 이론적측면의 RFM 모형을 알아보고, 제 3장에서는 실제 데이터를 이용하여 RFM 모형의 예측력을 알아보고자한다. 제 4장 결론에서는 RFM에 대해 간단한 정의와 실제 데이터를 이용하여 RFM 모형의 예측력을 알아본 결과를 제시하고자 한다.



    제 2장 본론

    2.1. RFM의 개념

    RFM은 가치있는 고객을 추출해내어 이를 기준으로 고객을 분류할 수 있는 매우 간단하면서도 유용하게 사용될 수 있는 방법으로

    참고자료

    · 없음
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