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인터넷 쇼핑몰을 위한 맞춤형 고객구성평가 프레임웍

초록

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최근 인터넷 쇼핑몰의 규모가 커지면서 고객의 수는 기하급수적으로 증가하게 되었고, 체계적인 고객관리가 인터넷 쇼핑몰의 효율적인 운영과 수익성 확보를 위한 중요한 요인으로 부각되었다. 체계적인 고객관리를 위해서는 고객구성에 대한 과학적인 평가 정보가 전략적으로 매우 중요한 역할을 한다. 여기서 고객구성이란 쇼핑몰에서 구매행위를 하는 고객의 구성 형태를 말한다. 그 동안 고객구성평가를 위한 방법들이 제시되었으나 다양한 상점의 특성을 반영하지 못하고 있어 분석 결과의 실효성이 떨어진다는 문제가 제기되었다. 본 논문에서는 고객구성 평가를 위한 데이터 분석을 실시하기 이전에 상점이 지니고 있는 고유 특성을 추출하여 상점 특성에 따른 맞춤형 인터넷 쇼핑몰 고객구성을 평가하는 프레임웍을 제시하고자 한다. 맞춤형 고객 분석을 통해 전문 인력이 부족한 상점에게 전문적인 지식과 관리기법을 제공할 수 있고, 이를 통해 효과적인 고객관리 및 경쟁력 강화가 가능하게 될 것이다. 또한 본 프레임웍은 축적된 고객구성평가 데이터베이스를 기반으로 유사한 인터넷 쇼핑몰이 당면한 문제를 해결하고 예상되는 고객관리의 위험요소에 대해 보다 전향적으로 접근할 수 있도록 지원할 수 있다.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 이론적 연구
  2.1 RFM분석에 관한 연구
  2.2 인터넷 쇼핑몰 고객특성에 관한 연구
  2.3 인터넷 쇼핑몰 특성에 관한 연구
 3. 기존 인터넷 고객구성평가 방법
  3.1 고객구성평가 프레임웍
  3.2 고객구성평가 요인
  3.3 고객구성평가 프레임웍 적용사례
 4. 맞춤형 인터넷 쇼핑몰 고객구성평가
  4.1 맞춤형 고객구성평가 프레임웍의 필요성
  4.2 상점특성추출표(SC-CST)의 정의
  4.3 맞춤형 고객구성평가 프레임웍
  4.4 맞춤형 고객구성평가 프레임웍의 구조
 5. 결론 및 향후 연구과제
 참고문헌

저자정보

  • 박광호 한양대학교 경상대학 경영학부
  • 김윤형 한양대학교 일반대학원 e-business 경영학과
  • 안윤지 한양대학교 일반대학원 e-business 경영학과
  • 장지현 한양대학교 일반대학원 e-business 경영학과
  • 정선화 한양대학교 일반대학원 e-business 경영학과
  • 김정석 한양대학교 경상대학 경영학부

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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