최근의 비즈니스 세계에서 고객 중심의 관점은 점점 더 중요해지고 있다. CRM의 개념은 성공적인 비즈니스를 위하여 제품의 개별적인 판매뿐만 아니라 고객과의 관계를 인식하는 것이라는 사실로부터 출발한다. 성공적인 CRM을 위하여, 고객세분화는 매우 중요한 과제이며, RFM점수는 고객세분화의 기준으로써의 가치가 기대된다. RFM점수는 가장 최근에 구입한 것이 언제인가에 대한 최근성과 구입의 빈도, 그리고 구입에 사용한 금액에 근거한다. 본 논문에서는 RFM점수와 더욱 상세한 행동자료 각각에 대하여 마케팅 캠페인의 반응에 있어 고객의 성향을 분석하였다. 이 연구는 SPSS사의 ...
최근의 비즈니스 세계에서 고객 중심의 관점은 점점 더 중요해지고 있다. CRM의 개념은 성공적인 비즈니스를 위하여 제품의 개별적인 판매뿐만 아니라 고객과의 관계를 인식하는 것이라는 사실로부터 출발한다. 성공적인 CRM을 위하여, 고객세분화는 매우 중요한 과제이며, RFM점수는 고객세분화의 기준으로써의 가치가 기대된다. RFM점수는 가장 최근에 구입한 것이 언제인가에 대한 최근성과 구입의 빈도, 그리고 구입에 사용한 금액에 근거한다. 본 논문에서는 RFM점수와 더욱 상세한 행동자료 각각에 대하여 마케팅 캠페인의 반응에 있어 고객의 성향을 분석하였다. 이 연구는 SPSS사의 Data Mining 도구인 Clementine 6.5를 이용하여 이루어졌다.
최근의 비즈니스 세계에서 고객 중심의 관점은 점점 더 중요해지고 있다. CRM의 개념은 성공적인 비즈니스를 위하여 제품의 개별적인 판매뿐만 아니라 고객과의 관계를 인식하는 것이라는 사실로부터 출발한다. 성공적인 CRM을 위하여, 고객세분화는 매우 중요한 과제이며, RFM점수는 고객세분화의 기준으로써의 가치가 기대된다. RFM점수는 가장 최근에 구입한 것이 언제인가에 대한 최근성과 구입의 빈도, 그리고 구입에 사용한 금액에 근거한다. 본 논문에서는 RFM점수와 더욱 상세한 행동자료 각각에 대하여 마케팅 캠페인의 반응에 있어 고객의 성향을 분석하였다. 이 연구는 SPSS사의 Data Mining 도구인 Clementine 6.5를 이용하여 이루어졌다.
In the modern business world, customer focus is increasingly important. The concept of customer relationship management arises from the fact that to be successful, businesses must manage not only the processes of production and distribution but also the customer relationships themselves. For success...
In the modern business world, customer focus is increasingly important. The concept of customer relationship management arises from the fact that to be successful, businesses must manage not only the processes of production and distribution but also the customer relationships themselves. For successful CRM, customer segmentation takes a matter seriously, and RFM scores are expected to be the value as a basis of segmentation. RFM scores are based on the Recency of the most recent purchase, the Frequency of purchases, and amount of Money spent. This paper analyzes customers' propensity to respond to a marketing campaign using both RFM scores and more detailed behavioral data. For doing the research, We have used Clementine 6.5 that is a data mining software of SPSS
In the modern business world, customer focus is increasingly important. The concept of customer relationship management arises from the fact that to be successful, businesses must manage not only the processes of production and distribution but also the customer relationships themselves. For successful CRM, customer segmentation takes a matter seriously, and RFM scores are expected to be the value as a basis of segmentation. RFM scores are based on the Recency of the most recent purchase, the Frequency of purchases, and amount of Money spent. This paper analyzes customers' propensity to respond to a marketing campaign using both RFM scores and more detailed behavioral data. For doing the research, We have used Clementine 6.5 that is a data mining software of SPSS
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.