Abstract
Recently, According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in automotive market with data mining using association rule and basic statics methods. With 4he help of information technology.
최근 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙(association rule)에 따라 분석하였다. 본 논문에서 제시하고자 하는 바는 기존 고객에 대한 분류 및 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 연관규칙을 수행하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다. 본 논문의 분석 사례를 통하여 자동차 분야의 특성에 따라 효과적인 분석 및 의사결정과 더 나아가 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 분석할 수 있는 사례로 활용될 수 있다.
