본 연구에서는 고객 관계 관리(Analytical CRM)의 고객 세분화 기법 중 가장 널리 사용되는 RFM 모형을 국내 패션 기업의 고객 등급 분류에 적용하였다. RFM 모형이란 고객의 구매 최근성(Recency), 구매 횟수(Frequency), 구매 액(Monetary)를 변수로 하여 고객의 구매 행동 패턴을 분석하는 것을 말한다. 본 논문의구성은 다음과 같이 진행 되었다. 패션 기업의 구조를' 전사 -브랜드 사업 군- 브랜드 - 유통 채널 별 매장'으로 분류하고, 분류된 기업 구조에 따라 고객 데이터를 기업의 ...
본 연구에서는 고객 관계 관리(Analytical CRM)의 고객 세분화 기법 중 가장 널리 사용되는 RFM 모형을 국내 패션 기업의 고객 등급 분류에 적용하였다. RFM 모형이란 고객의 구매 최근성(Recency), 구매 횟수(Frequency), 구매 액(Monetary)를 변수로 하여 고객의 구매 행동 패턴을 분석하는 것을 말한다. 본 논문의구성은 다음과 같이 진행 되었다. 패션 기업의 구조를' 전사 -브랜드 사업 군- 브랜드 - 유통 채널 별 매장'으로 분류하고, 분류된 기업 구조에 따라 고객 데이터를 기업의 데이터 웨어하우스 솔루션(Sagent)과 데이터베이스 서버로부터 SQL문의 코딩을 거쳐 추출하였다. 추출한 고객 데이터를 분석을 위하여 데이터 변형과정을 거친 후 패션 기업의 구조 별 고객 데이터의 상관성을 통계적인 기법을 통해 검증 하였다. 또한, 패션 기업의 가장 핵심 적인 관리 모듈이라 할 수 있는 브랜드의 회원 고객 데이터를 바탕으로 RFM 고객 세분화 모형을 브랜드 고객의 R, F, M 값의 요인 별 분포에 따라 최적 등급을 도출 하였다. 나아가 R, F, M 요인 별로 결정된 등급으로부터 최종 고객 등급을 도출 할 수 있는 모형 설계 방법을 제시 하였다.
본 연구에서는 고객 관계 관리(Analytical CRM)의 고객 세분화 기법 중 가장 널리 사용되는 RFM 모형을 국내 패션 기업의 고객 등급 분류에 적용하였다. RFM 모형이란 고객의 구매 최근성(Recency), 구매 횟수(Frequency), 구매 액(Monetary)를 변수로 하여 고객의 구매 행동 패턴을 분석하는 것을 말한다. 본 논문의구성은 다음과 같이 진행 되었다. 패션 기업의 구조를' 전사 -브랜드 사업 군- 브랜드 - 유통 채널 별 매장'으로 분류하고, 분류된 기업 구조에 따라 고객 데이터를 기업의 데이터 웨어하우스 솔루션(Sagent)과 데이터베이스 서버로부터 SQL문의 코딩을 거쳐 추출하였다. 추출한 고객 데이터를 분석을 위하여 데이터 변형과정을 거친 후 패션 기업의 구조 별 고객 데이터의 상관성을 통계적인 기법을 통해 검증 하였다. 또한, 패션 기업의 가장 핵심 적인 관리 모듈이라 할 수 있는 브랜드의 회원 고객 데이터를 바탕으로 RFM 고객 세분화 모형을 브랜드 고객의 R, F, M 값의 요인 별 분포에 따라 최적 등급을 도출 하였다. 나아가 R, F, M 요인 별로 결정된 등급으로부터 최종 고객 등급을 도출 할 수 있는 모형 설계 방법을 제시 하였다.
This study is designing RFM model that is one of the customer segmentation methods on analytical CRM for domestic Fashion Business. R, F, M is stand for Recency, Frequency, Monetary. Each variable is used to estimate customer behavior and targeting of marketing campaign. The outline of this study is...
This study is designing RFM model that is one of the customer segmentation methods on analytical CRM for domestic Fashion Business. R, F, M is stand for Recency, Frequency, Monetary. Each variable is used to estimate customer behavior and targeting of marketing campaign. The outline of this study is as follow. First step in this study is choosing one of domestic Fashion Business the type of corporation. Fashion Business as point of structural view is consists of Enterprise, Brand Business Unit, Brand, Shops. Following this structural basis, data to analysis is sampling from Customer Database though two different methods. One is used Data Warehouse solution (so called Sagent). Another method is direct coding to SQL(Structured Query Language). After customer's data sampling, raw sampling data is transformed suitable for analytical objective. And then, It is analyzed relationship of each business module's customer data though statistical Data mining methods. Brand is a major center for fashion business management module. As a second step of this study is sampling customer data under control of outdoor sports brands to design for RFM customer segmentation model. Each variable value on RFM model is analyzed to optimization of score. Moreover, this study is suggested method to final customer grade from optimized score of each variable.
This study is designing RFM model that is one of the customer segmentation methods on analytical CRM for domestic Fashion Business. R, F, M is stand for Recency, Frequency, Monetary. Each variable is used to estimate customer behavior and targeting of marketing campaign. The outline of this study is as follow. First step in this study is choosing one of domestic Fashion Business the type of corporation. Fashion Business as point of structural view is consists of Enterprise, Brand Business Unit, Brand, Shops. Following this structural basis, data to analysis is sampling from Customer Database though two different methods. One is used Data Warehouse solution (so called Sagent). Another method is direct coding to SQL(Structured Query Language). After customer's data sampling, raw sampling data is transformed suitable for analytical objective. And then, It is analyzed relationship of each business module's customer data though statistical Data mining methods. Brand is a major center for fashion business management module. As a second step of this study is sampling customer data under control of outdoor sports brands to design for RFM customer segmentation model. Each variable value on RFM model is analyzed to optimization of score. Moreover, this study is suggested method to final customer grade from optimized score of each variable.
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