KR20110062063A - 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법 - Google Patents

전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20110062063A
KR20110062063A KR1020090118643A KR20090118643A KR20110062063A KR 20110062063 A KR20110062063 A KR 20110062063A KR 1020090118643 A KR1020090118643 A KR 1020090118643A KR 20090118643 A KR20090118643 A KR 20090118643A KR 20110062063 A KR20110062063 A KR 20110062063A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
customer
information
target
personalized
service
Prior art date
Application number
KR1020090118643A
Other languages
English (en)
Inventor
이성웅
Original Assignee
주식회사 하나은행
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 하나은행 filed Critical 주식회사 하나은행
Priority to KR1020090118643A priority Critical patent/KR20110062063A/ko
Publication of KR20110062063A publication Critical patent/KR20110062063A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0254—Targeted advertisements based on statistics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
    • G06Q30/0271—Personalized advertisement

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

전자 고객 관계 관리 시스템을 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법은 인터넷 채널을 통한 웹 로그 정보를 개별 고객 단위로 수집하고, 웹 로그 정보와 데이터베이스를 통해 수집한 고객 정보를 기초로 고객들의 성향을 분석하여 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성하고, 생성한 분석 데이터를 기초로 타겟 고객 그룹의 선정과 타겟 고객 그룹을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정하며, 설정한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 타겟 고객 그룹의 맞춤 상품/서비스를 추천하여 인터넷 채널을 통해 상기 타겟 고객 그룹에 제공한다.
개인별 맞춤형 상품/서비스 추천, CRM, eCRM, 웹 로그 정보

Description

전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법{Eelectronic Customer Relationship Management System and Method for Recommending Individualized Product Using The Same}
본 발명은 금융 상품을 분석하여 다양한 마케팅을 고객에게 제공하는 고객 관계 관리(Customer Relationship Management) 시스템에 관한 것이다.
현재 금융 기관에는 타겟이 되는 고객에 대한 특화된 상품 제공 없이 고객 전부에 대해 해당 금융 기관이 보유한 상품 라인업 전체를 제공할 뿐 특정 고객에 대한 특화된 금융 상품을 제공되고 있지 못하고 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 고객 관계 관리(Customer Relationship Management, CRM)라는 개념이 도입되었다. 여기서, CRM은 기업이 고객 관계를 관리해나가기 위해 필요한 방법론이나 소프트웨어를 의미하며 현재의 고객과 잠재 고객에 대한 정보를 정리 분석해 마케팅 정보로 이용하는 고객 중심의 경영 기법을 의미한다.
현재의 고객들은 전자 금융 서비스를 제공하는 인터넷 뱅킹 시스템을 이용하여 조회, 이체 등 다양한 금융 거래 서비스를 이용하고 있다.
그러나 금융기관은 고객이 금융 상품을 구매하기 위해 인터넷 뱅킹 사이트를 방문하는 경우, 해당 고객이 원하는 특화된 금융 거래 서비스를 제공하지 못하고 있다. 또한, 오프라인 영업점에서는 인터넷 뱅킹 사이트의 정보를 전혀 알지 못하여 이를 활용한 고객 맞춤 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서, 현재 금융 기관은 인터넷 등 비대면 채널에서 전술한 CRM의 개념이 활성화되어 있지 않고 단순한 브랜드 홍보나 은행 거래의 편의성 제공에 그치고 있으며 오프라인 영업점에서 인터넷 뱅킹 사이트와의 유기적인 정보 교환이 이루어지지 않아 고객에 대한 맞춤형 서비스를 제공하지 못하고 있는 실정이다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 인터넷 채널을 통한 온라인 마케팅 업무를 지원하기 위한 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법을 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 전자 고객 관계 관리 시스템은 인터넷 채널을 통한 개별 고객 단위의 웹 로그 정보를 수집하는 웹 로그 분석 시스템; 상기 웹 로그 정보와 데이터베이스를 통해 수집한 고객 정보를 기초로 고객들의 성향을 분석하여 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성하는 고객 정보 분석 시스템; 및 상기 생성한 분석 데이터를 기초로 타겟 고객의 선정과 상기 타겟 고객을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정하 며, 상기 설정한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 상기 타겟 고객의 맞춤 상품/서비스를 추천하여 상기 인터넷 채널을 통해 상기 타겟 고객에 제공하는 개인 맞춤형 정보 제공 시스템을 포함한다.
본 발명의 특징에 따른 전자 고객 관계 관리 시스템을 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법은 인터넷 채널을 통한 웹 로그 정보를 개별 고객 단위로 수집하는 단계; 상기 웹 로그 정보와 데이터베이스를 통해 수집한 고객 정보를 기초로 고객들의 성향을 분석하여 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성하는 단계; 상기 생성한 분석 데이터를 기초로 타겟 고객 그룹의 선정과 상기 타겟 고객 그룹을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정하는 단계; 및 상기 설정한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 상기 타겟 고객 그룹의 맞춤 상품/서비스를 추천하여 상기 인터넷 채널을 통해 상기 타겟 고객 그룹에 제공하는 단계를 포함한다.
전술한 구성에 의하여, 본 발명은 전자 고객 관계 관리(Eelectronic Customer Relationship Management) 시스템을 이용하여 맞춤 상품/서비스를 고객에게 추천하는 방식으로 금융 상품 판매 증진에 도움을 줄 수 있다.
본 발명은 고객 그룹을 마케팅 목표에 맞게 구분하여 타겟 고객에 대해 온라인 또는 오프라인 지점에서 맞춤 상품/서비스를 추천할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명 이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전자 고객 관계 관리(Eelectronic Customer Relationship Management, eCRM) 시스템의 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 eCRM 시스템은 웹 로그 분석 시스템(100), 고객 정보 분석 시스템(110) 및 개인 맞춤형 정보 제공 시스템(120)을 포함한다.
웹 로그 분석 시스템(100)은 고객이 인터넷 뱅킹에 남긴 다양한 웹 로그 정보를 개별 고객 단위로 수집한다. 여기서, 웹 로그 정보는 페이지별 방문수, 방문자수, 페이지 뷰수, 로그인수, 체류 시간, 검색어, 유입 경로, PC 사용 환경을 포함한다.
본 발명의 실시예에서는 설명의 편의를 위해 인터넷 뱅킹의 웹 로그 정보로 한정하고 있지만 인터넷 뱅킹에 국한하지 않고 모바일 뱅킹, 인터넷 홈페이지 등과 같은 비대면 채널과 콜 센터와 같은 대면 채널을 포함하는 로그 정보일 수 있다.
웹 로그 분석 시스템(100)은 수집한 웹 로그 정보에 대하여 고객의 성별, 연 령, 고객 등급, 직업에 따른 필터 기능을 제공하여 마케터가 원하는 특정 집단의 인터넷상 행위 속성을 파악할 수 있도록 도와준다. 다시 말해, 웹 로그 분석 시스템(100)은 필터링 그룹 단위 또는 개인 단위로 월 평균 방문, 월 평균 페이지뷰, 월 평균 로그인, 최다 클릭 상품, 최다 검색어, 최다 이용 거래, 최다 이용 콘텐츠 등의 정보를 제공하여 필터링 그룹 또는 개인의 속성을 파악할 수 있도록 도와준다.
고객 정보 분석 시스템(110)은 마케팅 마트(112) 및 비정형 분석 시스템(114)을 포함한다.
마케팅 마트(112)는 웹 로그 분석 시스템(100)으로부터 웹 로그 정보를 수신하고, 은행 내 타 데이터베이스로부터 고객 기본 정보, 고객 계좌 정보, 고객 분석 정보, 고객 자산 정보, 고객 등급 정보를 수신하여 저장한다.
비정형 분석 시스템(114)은 온라인 분석 프로세싱(Online Analytical Processing, OLAP) 툴을 이용하여 데이터베이스(마케팅 마트(112))와 대화형 방식을 통해 원하는 데이터를 입체적으로 조합하여 분석하며, 주기적인 고객 방문 현황을 포함한 정형 보고서와 주제별 비정형 보고서와 같이 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성한다. 예를 들어, 비정형 분석 시스템(114)은 월요일 6시 이후의 저녁 시간에 상품 가입을 많이 하는 고객 리스트를 분석하여 분석 데이터를 생성한다.
비정형 분석 시스템(114)은 실제로 인터넷 뱅킹을 이용하여 금융 상품을 가입하고자 하는 고객들의 성향을 분석하여 타겟 고객 정보에 대한 분석 데이터를 생 성한다. 예를 들어, 분석 데이터는 인터넷 뱅킹을 이용하여 금융 상품을 가입한 고객들은 40대, 자산 3억 이상, 32세 ~ 42세, 여자, 주부인 고객이다.
개인 맞춤형 정보 제공 시스템(120)은 운영 마트(122) 및 개인화 마케팅 시스템(124)을 포함한다.
운영 마트(122)는 비정형 분석 시스템(114)으로부터 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 수신하고, 수신한 분석 데이터를 이용하여 타겟 고객 그룹을 선정하며, 선정한 타겟 고객 그룹을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스추천 룰을 설정한다.
개인화 마케팅 시스템(124)은 운영 마트(122)에서 정해진 개인별 맞춤형 상품/서비스 추전 룰에 따라 맞춤 상품/서비스를 추천하고, 해당 고객이 온라인에 접속할 경우, 미리 준비된 맞춤 상품/서비스를 제공한다. 예를 들어, 타겟 고객 그룹이 인터넷 뱅킹으로 들어오면, 팝업창을 열어 '홍길동' 고객님 오랜만에 오셨군요. 고객님의 자산대에 맞추어 1억 이상의 금리가 높은 PB 상품을 추천드립니다.와 같이 미리 준비된 맞춤형 상품/서비스를 추천한다.
또한, 개인화 마케팅 시스템(124)은 인터넷 뱅킹, 홈페이지, 모바일 뱅킹을 포함한 비대면 채널을 통해 실시간으로 웹 로그 정보를 수집하여 오프라인 지점에 맞춤 상품/서비스 추천을 위한 방문 데이터로 제공한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 eCRM 시스템을 이용한 온라인 고객을 위한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
웹 로그 분석 시스템(100)은 인터넷 뱅킹, 홈페이지, 모바일 뱅킹 등 비대면 채널을 통해 웹 로그 정보를 개별 고객 단위로 수집하여 마케팅 마트(112)로 전송한다(S100).
마케팅 마트(112)는 웹 로그 분석 시스템(100)으로부터 수신한 웹 로그 정보와 함께 은행 내 타 데이터베이스로부터 고객 정보(고객 기본 정보, 고객 계좌 정보, 고객 분석 정보, 고객 자산 정보, 고객 등급 정보)를 수신하여 저장한다(S102).
비정형 분석 시스템(114)은 OLAP 툴을 이용하여 마케팅 마트(112)에 있는 정보들을 분석하며, 비대면 채널을 통해 금융 상품을 가입하고자 하는 고객들의 성향을 분석하여 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성한다(S104).
운영 마트(122)는 마케팅 마트(112)로부터 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 수신하고, 비정형 분석 시스템(114)를 통해 도출한 분석 데이터를 기초로 타겟 고객 그룹의 선정과 타겟 고객 그룹을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정한다(S106).
개인화 마케팅 시스템(124)은 운영 마트(122)에서 정해진 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 타겟 고객 그룹의 맞춤 상품/서비스를 추천하여 비대면 채널을 통해 타겟 고객 그룹에게 제공한다(S108). 또한, 개인화 마케팅 시스템(124)은 검색한 맞춤 상품/서비스의 제공시 타겟 고객의 비대면 채널이 활성화되지 않는 경우, 단문 메시지 서비스나 이메일을 통해 맞춤 상품/서비스를 제공한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 eCRM 시스템을 이용한 오프라인 고객을 위한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
개인화 마케팅 시스템(124)은 오프라인 지점에서 활용할 웹 로그 정보를 실시간으로 수집하기 위해 개별 고객 단위로 웹 로그 수집 룰을 설정한다(S200).
개인화 마케팅 시스템(124)은 설정한 웹 로그 수집 룰을 이용하여 인터넷 뱅킹, 홈페이지, 모바일 뱅킹 등 비대면 채널을 통해 개별 고객 단위로 웹 로그 정보를 수집한다(S202).
개인화 마케팅 시스템(124)은 실시간으로 수집된 웹 로그 정보를 맞춤 상품/서비스 추천을 위한 방문 데이터로 활용할 수 있도록 오프라인 지점에 제공한다(S204).
오프라인 지점은 개인화 마케팅 시스템(124)에서 제공된 방문 데이터를 기초로 방문 고객에게 맞춤 상품/서비스를 제공하여 판매 증진을 수행한다.
예를 들어, 특정 고객이 오늘 아침 9시에 인터넷 뱅킹에 들어가 A 상품을 상세히 읽고, 오프라인 지점에 방문한 경우, 이미 시스템을 통해 전술한 정보를 전송받아 알고 있는 영업점 직원은 'A 상품에 관심 있으시군요.' 'A 상품의 장점은 무엇입니다.'와 같이 맞춤 상품/서비스를 추천하는 것이다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전자 고객 관계 관리(Eelectronic Customer Relationship Management, eCRM) 시스템의 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 eCRM 시스템을 이용한 온라인 고객을 위한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 eCRM 시스템을 이용한 오프라인 고객을 위한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.

Claims (8)

  1. 인터넷 채널을 통한 개별 고객 단위의 웹 로그 정보를 수집하는 웹 로그 분석 시스템;
    상기 웹 로그 정보와 데이터베이스를 통해 수집한 고객 정보를 기초로 고객들의 성향을 분석하여 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성하는 고객 정보 분석 시스템; 및
    상기 생성한 분석 데이터를 기초로 타겟 고객의 선정과 상기 타겟 고객을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정하며, 상기 설정한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 상기 타겟 고객의 맞춤 상품/서비스를 추천하여 상기 인터넷 채널을 통해 상기 타겟 고객에 제공하는 개인 맞춤형 정보 제공 시스템
    을 포함하는 전자 고객 관계 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 고객 정보 분석 시스템은,
    상기 데이터베이스로부터 고객 기본 정보, 고객 계좌 정보, 고객 분석 정보, 고객 자산 정보 중 하나 이상의 정보를 수신하는 마케팅 마트; 및
    상기 마케팅 마트와 연동하여 상기 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성하는 비정형 분석 시스템
    을 포함하는 전자 고객 관계 관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 개인 맞춤형 정보 제공 시스템은,
    상기 생성한 분석 데이터를 기초로 특정 성향의 타겟 고객 그룹을 선정하고, 상기 타겟 고객 그룹을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정하는 운영 마트; 및
    상기 운영 마트에서 정해진 상기 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 상기 타겟 고객 그룹의 맞춤 상품/서비스를 추천하고 상기 타겟 고객 그룹이 온라인에 접속할 경우, 상기 추천한 맞춤 상품/서비스를 상기 타겟 고객 그룹에 제공하는 개인화 마케팅 시스템
    을 포함하는 전자 고객 관계 관리 시스템.
  4. 제3항에 잇어서,
    상기 개인화 마케팅 시스템은 상기 인터넷 채널을 통해 실시간으로 상기 웹 로그 정보를 수집하여 상기 맞춤 상품/서비스를 추천을 위한 방문 데이터로 오프라인 지점에 제공하는 전자 고객 관계 관리 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 웹 로그 분석 시스템은 모바일 뱅킹, 인터넷 뱅킹 및 홈페이지를 포함 한 비대면 채널과 콜 센터의 대면 채널로부터 상기 웹 로그 정보 또는 로그 정보를 수집하는 전자 고객 관계 관리 시스템.
  6. 인터넷 채널을 통한 웹 로그 정보를 개별 고객 단위로 수집하는 단계;
    상기 웹 로그 정보와 데이터베이스를 통해 수집한 고객 정보를 기초로 고객들의 성향을 분석하여 특정 성향의 고객 그룹에 대한 분석 데이터를 생성하는 단계;
    상기 생성한 분석 데이터를 기초로 타겟 고객 그룹의 선정과 상기 타겟 고객 그룹을 대상으로 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 설정하는 단계; 및
    상기 설정한 개인별 맞춤형 상품/서비스 추천 룰을 이용하여 상기 타겟 고객 그룹의 맞춤 상품/서비스를 추천하여 상기 인터넷 채널을 통해 상기 타겟 고객 그룹에 제공하는 단계
    를 포함하는 개인별 맞춤형 상품 추천 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 타겟 고객 그룹에 제공하는 단계는,
    상기 타겟 고객 그룹의 각 타겟 고객 중 온라인에 접속하지 않아 상기 비대면 채널이 활성화되지 않은 경우, 단문 메시지 서비스나 이메일을 통해 상기 추천한 맞춤 상품/서비스를 상기 각 타겟 고객으로 제공하는 단계
    를 더 포함하는 개인별 맞춤형 상품 추천 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 타겟 고객 그룹에 제공하는 단계는,
    상기 오프라인 지점에서 활용할 웹 로그 정보를 수집하기 위해 웹 로그 수집 툴을 설정하는 단계;
    상기 설정한 웹 로그 수집 룰을 이용하여 상기 인터넷 채널을 통한 웹 로그 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 웹 로그 정보를 상기 맞춤 상품/서비스를 추천을 위한 방문 데이터로 오프라인 지점에 제공하는 단계
    를 더 포함하는 개인별 맞춤형 상품 추천 방법.
KR1020090118643A 2009-12-02 2009-12-02 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법 KR20110062063A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090118643A KR20110062063A (ko) 2009-12-02 2009-12-02 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090118643A KR20110062063A (ko) 2009-12-02 2009-12-02 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20110062063A true KR20110062063A (ko) 2011-06-10

Family

ID=44396314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090118643A KR20110062063A (ko) 2009-12-02 2009-12-02 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20110062063A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10769703B2 (en) 2017-07-13 2020-09-08 Sk Planet Co., Ltd. Method for providing service of personalized recommendation based on E-mail and apparatus therefor

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10769703B2 (en) 2017-07-13 2020-09-08 Sk Planet Co., Ltd. Method for providing service of personalized recommendation based on E-mail and apparatus therefor

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11893593B2 (en) Sales prediction systems and methods
Liu et al. An investigation of brand-related user-generated content on Twitter
Verma et al. Big data analytics: Challenges and applications for text, audio, video, and social media data
US20160171540A1 (en) Dynamic Omnichannel Relevant Content And Services Targeting In Real Time
Tamaddoni Jahromi et al. Modeling customer churn in a non-contractual setting: the case of telecommunications service providers
Bawm et al. A Conceptual Model for effective email marketing
US20160063520A1 (en) System for Analyzing Patterns
US20150046256A1 (en) Audience matching network with performance factoring and revenue allocation
US20140136104A1 (en) Systems and methods for route prediction
US20050166233A1 (en) Network for matching an audience with deliverable content
Kursan et al. Business intelligence: The role of the internet in marketing research and business decision-making
US20160063547A1 (en) Method and system for making targeted offers
US20100185519A1 (en) System and method for presenting relevant contextual advertisements in microblogging services
US20160063546A1 (en) Method and system for making timely and targeted offers
Achimba et al. Innovation in banking industry: Achieving customer satisfaction
Beauvisage et al. Mobile consumers and the retail industry: the resistible advent of a new marketing scene
Malhotra et al. Leveraging cofollowership patterns on social media to identify brand alliance opportunities
KR20080109689A (ko) 고객관계관리를 이용한 마케팅 시스템 및 방법
Ilin et al. Features of Big Data approach and new opportunities of BI-systems in marketing activities
KR20170121589A (ko) 온라인 통합 관리 시스템
US10679227B2 (en) Systems and methods for mapping online data to data of interest
KR20110062063A (ko) 전자 고객 관계 관리 시스템 및 이를 이용한 개인별 맞춤형 상품 추천 방법
US20160092896A1 (en) Method and system for determining political affiliation and attitude trends
Chao et al. Determining technology trends and forecasts of CRM through a historical review and bibliometric analysis of data from 1991 to 2005
KR20100078493A (ko) 웹사이트 기반의 세일즈 통계 분석 및 산출 서비스 시스템 및 그 방법과 그 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록매체

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application