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문제 정의
- 검증지향적 데이터 마이닝은 발견된 패턴을 이용하여 비정상적인 또는 유의적인 상태를 발견하는 데 목적이 있다. 이들 절차적 관점의 데이터 마이닝은 (그림 1)과 같이 여러 가지 용도에 따라 더욱 세분화될 수 있다.
- 따라서 데이터 마이닝은 단순한 정보기술이 아닌 의사결정의 한 부분으로서 사람, 기술, 절차가 복합된 형태로 이해하는 것이 올바르다. 따라서 데이터 마이닝은 여러 각도에서 조명하는 것이 가능한데 본 연구에서는 고객 세분시장 획득을 위한 기법의 지원이라는 목적에 따라 절차적 관점, 사용자 관점 그리고 기술적 관점에서 데이터 마이닝을 창의적으로 재분류하고 설명한다.
- 본 연구가 추구하고 있는 고객관점 시장 발견을 위한 데이터 마이닝 기술의 활용을 논하기 전에 기존의 계량적, 통계적 기법들에 대한 문헌 조사를 통해 상황변수와 대체가능성 관련 변수, 그리고 그룹화, 기법들을 요약하고자 한다.
- 본 연구는 많은 장점을 지니고 있으면서도 마케팅조사의 어려움으로 실제적 활용이 힘든 고객관점 세분시장의 발견을 위해 데이터 마이닝의 활용가능성을 검토하였다. 세분시장 발견을 위해 적합한 분석방법은 시장의 특성에 따라 선택되고, 연쇄적으로 분석방법에 따라 알맞은 데이터 마이닝 기법이 선택된다.
- 원자재, 생산과정, 신상품 등, 시장의 동적인 변화를 줄 수 있는 요소들이 개입되었을 때 시간의 흐름에 따라 변화과정을 이해하고자 하는 분석 방법이다. 이 방법은 기술대체의 자취와 시간적 과정은 보통 S자형을 따르는 것으로 가정하고 자취를 실제와 합치시키는 데 오차를 줄이는 것을 목표로 하고 있다.
- 지금까지 본 연구는 고객지향 시장 세분화 방법과 데이터 마이닝 기술들을 분류하고 정리하였다. 이 절에서는 고객 관점 시장 세분화를 위한 여러 방법론과 데이터 마이닝 기술과의 정합성을 고려해서 여러 각도에서 효과적인 데이터 마이닝의 활용을 살펴본다.
- 이에, 본 연구는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 고객관점 상품시장을 파악하는 것을 효과적으로 지원하는 데 그 목표를 두고 있다. 이와 같은 연구 목표를 달성하기 위해 본 연구는 고객 관점 세분시장 발견을 위한 계량화된 기법들을 기존 연구에서 찾아 체계적으로 정리한다.
- 이에, 본 연구는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 고객관점 상품시장을 파악하는 것을 효과적으로 지원하는 데 그 목표를 두고 있다. 이와 같은 연구 목표를 달성하기 위해 본 연구는 고객 관점 세분시장 발견을 위한 계량화된 기법들을 기존 연구에서 찾아 체계적으로 정리한다. 그리고 데이터마이닝 기법을 기존 분류방법에서 탈피하여 창의적으로 재분류한 후 고객 관점 세분시장 발견을 위한 적용방안을 제시한다.
- 일시적 데이터 마이닝은 현 상태에 대한 스냅샷을 얻는 방법이다. 즉 시간적 추이나 결과변수보다는 통제 가능한 변수, 비통제 가능한 변수들에 대한 현재 값을 구하는 데 목적이 있다. 이 데이터 마이닝은 운영계층을 지원해 줄 수 있다.
- 지속적 데이터 마이닝은 일정시간 동안 비통제 변수나 통제변수 또는 결과변수의 변화를 파악하는 데 그 목적이 있다. 예를 들어 “1/4분기 동안 고객의 세일즈 추세는 어떻게 변화할 것인가?”라는 물음에 대한 해답을 구하는 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.