원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
One to one Marketing (a.k.a. database marketing or relationship marketing) is one of the many fields that will benefit from the electronic revolution and shifts in consumer sales and advertising. As a component of intelligent customer services on Internet storefront, this paper describes technology ...
One to one Marketing (a.k.a. database marketing or relationship marketing) is one of the many fields that will benefit from the electronic revolution and shifts in consumer sales and advertising. As a component of intelligent customer services on Internet storefront, this paper describes technology of providing personalized advertisement using the market basket analysis, a well-Known data mining technique. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customer's data. However, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed Knowledge base. In this paper, using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store.
One to one Marketing (a.k.a. database marketing or relationship marketing) is one of the many fields that will benefit from the electronic revolution and shifts in consumer sales and advertising. As a component of intelligent customer services on Internet storefront, this paper describes technology of providing personalized advertisement using the market basket analysis, a well-Known data mining technique. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customer's data. However, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed Knowledge base. In this paper, using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store.
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문제 정의
본 논문에서 제시된 장바구니 분석을 활용한 광고 제공 기법의 타당성을 보이기 위해서 프로토 타이프 인터넷 상점 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 Window NT 환경에서 자바 웹서버를 사용하였다.
장바구니 분석 기법을 사용하여 교차 판매를 위한 상품 판매간의 연관성 규칙들을 도출하고, 이들 연관성 규칙과 고객의 과거 구매 데이터를 활용하여 개인화된 상품 추천이 가능하다. 본 논문에서는 연관성 규칙의 도출을 위한 단계로, (1) 연관성 규칙의 생성, (2) 연관성 규칙의 필터링, (3) 규칙 베이스에 저장을 제시하였다. 또한 이들 연관성 규칙을 활용한 개인화 상품 추천 알고리즘과 프로토타이핑을 제시하였다.
본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서 원투원 마케팅을 실현하기 위한 한 방안으로, 개인화된 광고 제공기법을 제시한다. 인터넷 쇼핑몰에서 원투원 마케팅을 위해서는 이메일, 푸쉬 기술(Push Technology), 개인화된 카탈로그 등을 통해서도 개인화된 상품 정보의 제공이 가능하다[12][http5].
본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서의 원투원 마케팅의 일환으로 광고를 제공하기 위한 데이터 마이닝 기법의 응용, 특히 장바구니 분석 기법의 응용 방안을 제시하였다. 장바구니 분석 기법을 사용하여 교차 판매를 위한 상품 판매간의 연관성 규칙들을 도출하고, 이들 연관성 규칙과 고객의 과거 구매 데이터를 활용하여 개인화된 상품 추천이 가능하다.
3장에서는 장바구니 분석 기법이 어떻게 규칙 기반 추천에 활용될 수 있는지를 검토한다. 즉, 장바구니 분석 기법을 활용한 마케팅 규칙의 추출과 추출된 규칙을 활용한 개인화된 광고 선정 방안에 대하여 살펴본다. 4장에서는 인터넷 상거래에서 개인화된 광고를 제공하는 프로토 타이프 시스템에 대해 소개하고 5장에서는 결론을 제시한다.
가설 설정
또한 로그 테이블의 '웹페이지(L_URL)' 컬럼에 해당하는 페이지의 내용은 와 같다고 가정하도록 한다.
장바구니분석 알고리즘의 구체적인 프로토타입 시스템의 절차를 설명하기 위하여, 예제로 음악CD를 판매하는 가상상점을 가정한다. 또한 로그 테이블의 '웹페이지(L_URL)' 컬럼에 해당하는 페이지의 내용은 <표 2>와 같다고 가정하도록 한다.
제안 방법
서블릿은 Java언어가 지닌 플랫폼 독립적인 성격을 그대로 유지한다. 따라서 개발된 시스템은 서블릿과 JDBC를 사용하여 플랫폼 독립적이고 데이터베이스 독립적인 시스템이 되도록 개발하였다. 개발된 인터넷 상점은 CD 상점을 예제로 개발되었으며, 상품 선정, 장바구니에 물건 추가 및 삭제, 구매 행위 등의 기본적인 상거래 기능과 고객 프로파일 등록과 수정 등의 고객 관리를 위한 기능들이 개발되었다.
본 논문에서는 연관성 규칙의 도출을 위한 단계로, (1) 연관성 규칙의 생성, (2) 연관성 규칙의 필터링, (3) 규칙 베이스에 저장을 제시하였다. 또한 이들 연관성 규칙을 활용한 개인화 상품 추천 알고리즘과 프로토타이핑을 제시하였다.
인터넷 쇼핑몰에서 원투원 마케팅을 위해서는 이메일, 푸쉬 기술(Push Technology), 개인화된 카탈로그 등을 통해서도 개인화된 상품 정보의 제공이 가능하다[12][http5]. 하지만 본 논문에서는 고객이 인터넷 쇼핑몰을 방문 시 접하는 광고를 장바구니 분석을 이용하여 실시간에 선정하여 광고를 제공하는 기법에 초점을 맞추기로 한다.
대상 데이터
고객 A가 등록시 프로파일에 선호하는 장르를 클래식, 영화음악/모음곡, 대중가요 중 영화음악/모음곡을 선택하고, 조성모, 유승준, 약속을 구입했다. 그러면 다음과 같은 연관성 규칙이 적용되어, 다음 방문 시에 임창정, 부에나비스타 소셜클럽, 엽기적인 그녀 OST의 광고가 제공된다.
이론/모형
개발된 시스템은 Window NT 환경에서 자바 웹서버를 사용하였다. 서버 측면의 프로그램은 CGI(Common Gateway Interface) 대체 기술인 서블릿(Servlet, JSDK, Java Servlet Developer Kit 1.1)을 사용하였다[http7]. 관계형 데이터베이스로는 마이크로소프트 SQL server 6.
성능/효과
따라서 개발된 시스템은 서블릿과 JDBC를 사용하여 플랫폼 독립적이고 데이터베이스 독립적인 시스템이 되도록 개발하였다. 개발된 인터넷 상점은 CD 상점을 예제로 개발되었으며, 상품 선정, 장바구니에 물건 추가 및 삭제, 구매 행위 등의 기본적인 상거래 기능과 고객 프로파일 등록과 수정 등의 고객 관리를 위한 기능들이 개발되었다. 하지만 고객 인증이나 구매 행위시의 전자 지불에 대한 부분은 연구의 성격상 생략되었다.
후속연구
실제로 인공지능 기술의 하나인 의사결정 나무 추론 기법을 활용한 마케팅 규칙 추출에 대한 연구가 실행되었으며, 유용성을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 타 데이터 마이닝 기법에 대한 활용 가능성에 대한 검토와 함께, 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 통합적으로 활용하고, 이들간의 효과성을 비교 분석하는 연구가 계속적으로 필요하다. 또한 선호도 점수법이나 Collaborative Filtering 기법과의 통합적 활용 방안에 대한 모색도 필요하다.
본 연구에서 제시한 장바구니 분석 기법 이외에도 다양한 데이터 마이닝 기법들이 인터넷 쇼핑몰에서 개인화 광고 선정을 위해 활용될 수 있을 것으로 보인다. 실제로 인공지능 기술의 하나인 의사결정 나무 추론 기법을 활용한 마케팅 규칙 추출에 대한 연구가 실행되었으며, 유용성을 갖는 것으로 나타났다.
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