고객유지

목차

I. 고객유지에 관한 이론적 고찰
1. 고객유지전략
(1) 고객유지전략의 네 가지 요소
(2) 기존 고객유지와 신규고객
(3) 기존 고객유지로부터 얻을 수 있는 이점
(4) 고객유지의 중요성
(5) 평생고객가치(Life Time Value) 분석
(6) RFM분석

II. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화
1. 데이터마이닝의 이해
(1) 데이터 마이닝의 개요
(2) 데이터마이닝 과정과 방법
(3) 데이터마이닝의 응용
(4) 데이터 마이닝의 목적
(5) 데이터 마이닝 기법들
2. 데이터마이닝 기법과 사례
(1) 연관성분석(Association Analysis)
(2) 군집분석: K-평균 군집화
(3) 의사결정나무(Decision Tree)
(4) 인공신경망(Neural Network)

※ 참고문헌

본문내용

1. 고객유지전략

(1) 고객유지전략의 네 가지 요소
기업의 고객유지전략에는 크게 네 가지가 있다. 각 전략마다 나름대로의 장점이 있으며, 그 효과는 기본 고객층과 기업의 역량에 따라 다르게 나타난다. 그 전략을 낮은 순서부터 분류하면 다음과 같다.
① 최우수 고객 인식
특별대우로 최우수 고객을 인식하라. 이 방법은 특히 고급 대인 서비스업에 효과적이다. 고객 인식 프로그램은 개별적이고 현실적이어야 한다. 고객 인식 프로그램에서 빠지지 않는 사업 관행 중에는 소위 `고객 최우선(best-interests)`마케팅이라는 것이 있다. 이것은 현재 시행되고 있는 어떤 정책이나 마케팅 프로그램보다도 고객의 이익을 최우선으로 하는 관행이다. `고객 최우선` 마케팅은 모든 고객을 상대로 시행되어야 마땅하지만, 개별적인 관심이 필요하기 때문에 최우수 고객 이하의 고객에게 적용하는 것은 비현실적인 경우가 많다.
② 우수 고객 보상 프로그램을 통한 고객 충성도
충성도를 높이는 대표적인 방식은 마일리지 프로그램이다. 마일리지가 축적될수록 보상이 커지기 때문에 고객의 충성도를 높이는 데 아주 효과적이다. 대부분의 대기업들은 고객이 크게 줄면 본능적으로 우수 고객 보상 프로그램을 실시하려고 한다. 그러나 전술적인 차원에서 보면 장기적으로는 큰 효과가 없을 수도 있다. 경쟁업체가 따라 하기 쉬운 데다가 고객에게는 싸구려 마케팅 판촉으로 보일 수 있기 때문이다. 장기적으로 보면, 고객의 충성도를 높이기 위해 우수고객 보상 프로그램을 실시하는 것은 신규 고객 유치를 위해 가격을 인하하는 것과 다르지 않다.

<중 략>

(6) RFM분석
고객 데이터베이스는 그 자체가 목적이 아니라, 이를 마케팅정보로 전환하여 현상을 기술하고 미래를 예측하는데 그 가치가 있다. 이는 수집된 정보에 대한 양적인 분석을 통해 이루어질 수 있다. 따라서 원활한 데이터베이스의 활용을 위해 통계적 분석과 다변량 분석에 관한 지식이 요구된다.
성공적인 데이터베이스 활용의 요체는 기존고객 및 잠재고객 가운데서 가장 고객가치가 높은 고객을 발견해 내고, 또한 이들의 특성을 알아내는데 있다고 할 수 있으며, 따라서 데이터베이스에 대한 분석도 이에 초점을 맞추고 있다.
데이터베이스 마케팅에서 유용하게 이용되는 분석방법으로는 RFM 점수분석 (Recency, Frequency, Monetary Score analysis)과 세분화 분석(Segmentation analysis)이 있다.

참고 자료

없음