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생활양식 분류를 위한 고객 자료 마이닝

전문가 제언: ○ 소매 영업 부문에서 경쟁이 심해짐에 따라서 기존 고객 유지가 중요하고 생활양식이 바뀜에 따라서 정보의 원천이 달라졌다. 결론적으로 회사는 제품/서비스 위주의 전략에서 고객 중심의 전략으로 유도되었다. 이에 대응하여 DM을 통한 기법을 통해서 본 논문에서는 고객 분할의 방법을 제안한다. 기본적인 정보는 구매 정보에서 얻고 크러스터링 기법을 통해서 고객의 생활양식에 따라서 분류한다.

○ 초기의 분할 방법은 대부분 지역적 요소에서 발생했다 추후에 사회경제적 지표인 연령, 성, 연봉 또는 직업 등이 분할 기준이 되었다. 마케팅 분류는 판매량 기반의 방법인데 구매량이 많은 고객은 다른 사회경제적 특성이 있어 생활양식 분류가 대두되었다. 최근의 경향은 다양한 고객의 요구에 부응해야 되기 때문에 기존의 분류 방식이 아닌 거래 기록이나 조사에서 추론되는 고객의 행동에 기반을 두고 있다.

○ ScienceDirect의 computer science 분야에서 segmentation이 retail 분야에 적용되는 사례를 검색하기 위해서 이들 교집합을 검색한 결과 465편의 논문이 발견되었다. 흥미로운 사실은 대부분의 논문이 과거 10년간에 집중되어 retail 분야에서 segmentation 기법이 적용된 것은 근래의 동향임을 알 수 있다. 또 하나의 사실은 본 논문에서 예로서 거론한 retail chain에 관한 사례도 많다는 것이다.

○ 분야를 다시 축소하여 retail segmentation의 두 가지 주류인 market과 customer를 보면 각각 407편과 409편이 나와서 두 가지 모두가 분류의 기준으로서 동등한 비중을 가짐을 알 수 있다. customer의 409편 중에는 32편의 한국인 논문이 있어서 본 논문에서 인용된 것은 없으나 고객 중심의 시장 분할에 대한 연구는 국내에서 활성화 되고 있음을 알 수 있다. 다시 lifestyle로 축소하면 36편의 논문이 있는데 이중에도 3편의 한국인 논문이 있어 그 접근 방법도 본 논문과 유사한 것이 발견되어 시장 분할에 대한 국내 연구의 다양성이 확인되었다.

저자: V.L. Migueis, A.S. Camanho, Joao Falcao e Cunha
자료유형: 학술정보