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NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.15 no.12, 2010년, pp.227 - 235
진병운 (한국전자통신연구원) , 조영성 (동양공업전문대학 전산정보학부) , 류근호 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
This paper proposes the recommendation system which is advanced using RFM method and Association Rules in e-Commerce. Using a implicit method which is not used user's profile for rating, it is necessary for user to keep the RFM score and Association Rules about users and items based on the whole pur...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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고객 세분화는 무엇인가? | 고객 세분화는 많은 고객들을 유사한 특성을 가지고 있는 고객들의 집단들로 분류하는 작업을 말한다. 고객세분화는 새로운 고객을 유치하고, 기존 고객을 유지하여 수익을 창출하는 것에그근간을두고있다. | |
연관 규칙은 어디에 많이 이용되나? | 연관 규칙(Association Rules)은 사건들 사이의 상호 관련성 분석에 많이 이용된다. 연관성 측정방법은 어떤 특정문제에 대한 예측을 위해 상품 혹은 서비스의 거래에서 연관성이 많은 아이템 등을 분류하여 그것들과의 관계를 획득하는 것이다. | |
교차 판매에서 중요한 것은 무엇인가? | 기존 고객에 대한 구매 행태 데이터를 가지고 시작하게 되며, 대부분의 교차 판매는 단일 아이템 고객 획득을 위해 필요한 분석과 크게 다르지 않다. 중요한 것은 모든 고객에 대해 아이템 제안을 최적화하고 그렇게 함으로써 고객이 받은 제안이 구매자와 판매자 모두에게 최대의 이익을 줄 수있다는 것이다. 데이터 마이닝 프로세스의 결과로 생성되는 모델은 새로운 제안을 수락할 확률을 예측하게 되며, 고객들의 예측된 확률을 통해 고객 등급을 결정함으로써 새로운 아이템에 대한 최적의 잠재고객을 확인할 수 있게 된다. |
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