Effective eCRM using prediction function of Data Mining

Data Mining의 예측기능을 이용한 효과적인 eCRM

  • Kang Rae-Goo (Dept of Computer Science & Statistics. Chosun University) ;
  • Kim Seung-Eon (Dept of Health Medical Information. Seokang College) ;
  • Jung Chai-Yeoung (Dept of Computer Science & Statistics. Chosun University)
  • 강래구 (조선대학교 전산통계학과) ;
  • 김승언 (서강정보대학 보건의료정보과) ;
  • 정채영 (조선대학교 전산통계학과)
  • Published : 2006.05.01

Abstract

Because many corporations computerize process figure enemy who is introducing eCRM fast and are used mainly at past by purpose to detect and analyze and forecast systematic analysis of customer information and various pattern of customer recently, ordinary peoples are trend that is alternated gradually by data mining that can drawand forecast result of good quality easily. Field that this data mining is used representatively is eCRM. In this treatise customer data of A discount store and sale data of 1 years experimenting that forecast customer contribution to base next year through data mining actuality data and data mining through comparison with predicted data are how effective to eCRM prove.

최근 들어 고객정보의 체계적인 분석과 고객의 다양한 패턴을 발견하고 분석 및 예측을 하기 위한 목적으로 많은 기업들이 eCRM을 빠르게 도입하고 있고 과거에 주로 사용되던 통계적 과정을 자동화하여 일반인들도 쉽게 양질의 결과를 추출하고 예측 할 수 있는 데이터마이닝으로 점점 대체되고 있는 추세이다. 이러한 데이터마이닝이 대표적으로 이용되고 있는 분야가 eCRM이다. 본 논문에서는 A할인점의 고객 데이터와 1년간의 매출 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 동해 이듬해 고객기여도를 예측하는 실험을 하여 실제 데이터와 예측된 데이터와의 비교를 통해 데이터마이닝이 eCRM에 얼마나 효과적인지를 입증하였다.

Keywords