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박혜서, 오윤희, 이정은, 임연길
2021 / 한국웰니스학회지
최정화, 이나영
2019 / 한국식품영양학회지
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This study explored and compared the key issues between customers with and without paid membership in e-commerce. Using text mining techniques (LDA topic modeling and word frequency analysis) with customer review data, the results showed that paid members focused on membership, purchased products, events, and payment methods, while non-members focused on membership and purchased products. These findings can contribute to developing tailored marketing strategies for each customer group.
Data analysis and data mining : an Introduction
Data mining techniques : for marketing, sales, and customer relationship management
사지 않고 삽니다 : 나만의 라이프스타일을 완성하는 구독경제 소비생활
멤버십 이코노미 : 4차 산업혁명 시대의 새로운 멤버십 전략
Mastering data mining : the art and science of customer relationship management
Handbook of research on narrative advertising
(숫자를 돈으로 바꾸는) 데이터 읽기의 기술
Digital transformation : challenges and opportunities : 16th Workshop on e-Business, WeB 2017, Seoul, South Korea, December 10, 2017 : revised selected papers
Freemium economics : leveraging analytics and user segmentation to drive revenue
해방 이후 한국 사회와 가톨릭교회 : 여성운동
Effective CRM using predictive analytics
아마존을 넘어서다 : 프라인 황제 월마트의 AX DX 전략 바이블 =
Data mining techniques in CRM : inside customer segmentation
Data engineering and intelligent computing : proceedings of IC3T 2016
Plunkett's e-commerce & Internet business almanac 2010 : the only comprehensive guide to the e-commerce & internet business
Improving the user experience through practical data analytics : gain meaningful insight and increase your bottom line
Applications of data mining to electronic commerce
Buyer personas : how to gain insight into your customer's expectations, align your marketing strategies, and win more business
Quantity food purchasing
Data mining cookbook : modeling data for marketing, risk and customer relationship management
Woo Youran; Lee So-Hyun; Choong Cheang Lee · 2020
The Journal of Internet Electronic Commerce Resarch
Hu L.,Ma H.L.,Wang L.,Liu Y. · 2023
Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
Hu L.,Zhang Y.,Chung S.H.,Wang L. · 2022
Electronic Commerce Research and Applications
Zhang J.,Zhang J.,Zhang M. · 2019
Decision Support Systems
Guo F.,Liu Y. · 2023
Journal of Marketing
이지수, 이승환 · 2025
유통연구
Hu L.,Du S.,Wang L.,Tang W. · 2023
International Journal of Production Research
Fu, D.; Hong, Y.; Wang, K.; Fan, W. · 2018
Electronic Commerce Research
Tang, Z.; Hua, G.; Li, X.; Cheng, E.T.C. · 2025
Journal of Systems Science and Complexity
김결상, 류미현 · 2026
소비자학연구
杜少甫; 杨延伟; 胡立; 朱扬光; DU Shao-fu; YANG Yan-wei; HU Li; ZHU Yang-guang · 2023
管理科学学报 / Journal of Management Sciences in China
王晓欢; 王欣欣; 赵庆力; 樊治平; WANG Xiaohuan; WANG Xinxin; ZHAO Qingli; FAN Zhiping · 2024
管理工程学报 / Journal of Industrial Engineering and Engineering Management
김지은, 김장현, 서용구 · 2025
유통경영학회지
Hu L.,Sun X.,Yu H.,Chung S.H. · 2022
IEEE Transactions on Engineering Management
Liao, Xiyue · 2020
North American Actuarial Journal
남지연; 나종연 · 2020
디지털융복합연구
Li Hu; Xiahui Sun; Hu Yu; Sai Ho Chung · 2022
IEEE Transactions on Engineering Management
김재휘, 조단비 · 2022
한국심리학회지: 소비자·광고
Lee D.,Nam K.,Han I.,Cho K. · 2022
Information and Management
刘君 · 2017
艺术科技 / Art Science and Technology
전선 / 대학원
마케팅 애널리틱스는 마케팅 매니저들이 데이터에 기반한 최적의 의사결정을 내리는데 핵심이 되는 방법론들을 학습하고, 사례를 기반으로 분석 실습을 수행하여 방법론들을 체득하는 데 그 목적을 두는 과목이다. 마케팅 애널리틱스에서 다룰 큰 주제는 1)신상품 애널리틱스, 2)디지털 애널리틱스, 3)수요 애널리틱스 및 마케팅믹스 모형, 4)고객 애널리틱스로 구성된다. 구체적인 방법론으로는 기초통계분석, 선형회귀분석, 의사결정나무, 컨조인트분석, 기여도모형, Bass 신상품 확산모형, 고객생애가치모형 등이 있고, 이를 실제 사례기반 실습을 통하여 배운다. 수강생들은 데이터와 마케팅 애널리틱스에 기반한 의사결정과 마케팅 관리를 광범위하게 이해하여, 이를 실제에 적용하는 능력을 체득하게 될 것이다. 또한, 빠르게 변화하는 디지털, 퍼포먼스, 데이터 기반의 마케팅 환경에 대한 통찰력을 얻게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목의 목적은 데이터베이스 마케팅의 기본 이론을 소개하고 실무에서 활용하고 있는 여러 데이터베이스마케팅 기법들을 연구하는 데 있다. 주요 주제로 정보가치의 측정, 고객 일생가치의 측정, 교차판매 및 추가판매 모형, 이탈고객 관리 등을 다룬다.전선 / 학사
마케팅 분야에서는 마케팅 의사결정문제에 대한 최적 해법의 판별을 위해서 매우 다양한 수학, 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 본 과목은 마케팅 의사결정을 지원할 목적으로 개발된 여러 계량적 마케팅 모형을 검토하고, 이를 이용한 최적 마케팅의사결정을 위한 접근방법에 대하여 심층 학습을 하는 데 그 목적이 있다. 구체적으로 4P(상품, 가격, 커뮤니케이션, 유통)를 중심으로 전체시장, 세분시장 및 고객개인 수준의 다양한 마케팅 의사결정 문제를 검토한다.전선 / 대학원
마케팅 활동의 효과를 높이는 방향의 하나로서 데이터에 기반한 과학적인 마케팅 실행에 대한 필요성이 지속적으로 높아지고 있는데, 데이터 사이언스 및 인공 지능 분야의 핵심 요소 중의 하나인 머신 러닝 기법들이 이러한 과학적이며 효과적인 마케팅 프로그램을 실행하는데 있어 매우 유용한 도구로서 활용될 수 있을 것이다. 본 과목에서는 마케팅 의사 결정의 품질을 높이기 위해 머신러닝의 다양한 분석 기법을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 학습하는데, 마케팅 의사 결정의 종류가 다양하고 또한 이들 종류별로 필요한 데이터와 적절한 분석 기법이 상이하므로 마케팅 의사 결정 종류별로 어떠한 데이터를 어떠한 기법을 통하여 분석할 것인지에 대한 체계를 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
서비스 마케팅과 제품 마케팅의 차이를 논의하고 서비스 연구의 여러 가지 모형을 검토함으로써, 서비스 마케팅의 이론적인 틀을 이해하도록 한다. 고객관리, 수요관리, 서비스 포지셔닝 등 서비스 마케팅의 기본 전략을 다룬 후 서비스 마케팅 믹스관리를 연구한다. 나아가 서비스 생산성, 서비스 품질측정, 서비스 기업 조직 등의 전략적 이슈를 다룬다.전선 / 대학원
서비스마케팅과 제품마케팅과의 차이를 논의하고 서비스연구의 여러가지 모형을 검토함으로써 서비스 마케팅의 이론적 틀을 이해하도록 한다. 고객관리, 수요관리, 서비스 포지셔닝 등의 서비스 마케팅의 기본전략을 다룬후 서비스마케팅 믹스관리를 연구한다. 나아가 서비스 생산성, 서비스품질측정, 서비스 기업조직 등의 전략적 이슈를 다룬다.전선 / 대학원
본 과목의 목표는 식품 관련 소비자의 행동에 영향을 주는 정보가 무엇인지를 연구하는 것이다. 식품 포장, 라벨, 인증, 광고, 홍보 등의 정보 요소가 소비자들의 식품 선택, 구매, 섭취 행동에 어떤 영향을 주는 지를 다양한 연구들을 리뷰 함으로써 그 경향을 파악한다. 또한 인터넷에서의 식품 소비자 정보 탐색 연구를 통해 다양한 환경에서의 소비자의 인지, 심리, 행동에 관한 이해를 한다.전선 / 대학원
본 과목은 마케팅에 있어서 새롭게 등장하는 주제나 이슈들에 대한 학습에 그 목적이 있다. 그러므로 논의될 주제와 과목구조는 강의담당자와 학생들의 관심에 따라 달라진다.전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
가격과 판매 촉진 활동과 관련하여서 기업 내부의 여러 부문과 고객들로부터 매우 다양한 대안과 요구가 제시되는데 경영자는 이러한 다양한 대안을 추려서 가장 최적의 선택을 하여야 하며, 이를 위하여 필요한 정보를 수집하여 합리적인 의사 결정에 도달할 수 있는 체계적 분석 도구가 필요하다. 본 교과목은 이러한 체계적 분석 도구를 제공하는 데 다음의 세 가지 주요 학습 목표에 초점을 두고 가격 및 판매 촉진 전략을 공부한다. 첫째, 고객들에게 맞춤형 가격을 제공하는데 있어 이용되는 다양한 가격 및 판매 촉진 전략들이 어떻게 상호 연관되어있는가를 살펴 가격과 판매 촉진 전략 전반을 아우르는 근본적 원리를 이해한다. 둘째, 고객 가치를 창조하고 소통하고 획득하는 과정에서 가격 및 판매 촉진 활동들이 어떻게 전략적으로 활용되어져야 하는가를 고찰한다. 셋째, 좀 더 나은 가격 및 판매 촉진 의사 결정을 위해 어떠한 정보를 어떻게 분석할 것인가를 공부한다. 본 교과목에서는 강의 및 사례 연구와 더불어 실제 자료를 개념적 모형에 적용하는 실습을 실시할 것이다.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 기업 이익과 가장 직결된 경영의사결정 사항인 가격 결정을 과학적으로 접근하는 틀을 공부하는 데 있다. 이를 위해 마케팅의 3C인 비용(cost), 고객(customer), 그리고 경쟁자(competitors)를 중심으로 가격을 바라보고자 한다. 또한 이 세 가지 기초이론을 바탕으로 비선형가격(nonlinear pricing), 단수가격(odd pricing) 등 보다 구체적인 가격전략을 공부한다전선 / 대학원
이 과목은 촉진관리에 관련된 여러 마케팅 커뮤니케이션 이론, 개념, 연구 및 실제 적용을 소개한다. 광고, 판매촉진, PR, 인적 판매 등 촉진믹스의 여러 요소를 심층적으로 다루며, 인터넷 광고 등 최근 연구동향도 아울러 분석하여 변화하는 마케팅 커뮤니케이션 환경의 전략적 시사점을 제시하고자 한다.전선 / 대학원
소비자복지와 관련한 정보부족 등 시장실패, 반독점활동, 정보제공요구, 광고규제, 규제기관과 관련한 문제와 정책의 연구들이 특정이익 혹은 공익을 보호할 수 있는 차원에서 고찰된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 현재의 E-Business 산업과 하이테크산업에서 중요시 되는 핵심 기술들에 대해 알아보고, 이러한 기술들이 창출해 내는 기업 경쟁력과 새로운 사업기회에 대해 연구한다. 이를 위해서 본 과목에서는 우선 각각의 핵심 기술에 대하여 기술 선도 기업들을 선정하여 그들이 해당 기술을 어떻게 경쟁우위요소로 이용하고 있는지를 실제 사례를 가지고 분석한다. 본 과목의 수강생은 각각의 핵심기술에 대한 추세 및 미래 발전방향을 예측함으로써 기업의 지속적인 경쟁우위확보를 위한 전략 및 새로운 사업기회에 대한 전략적 선택 등을 할 수 있게 될 것이다. 주로 BPM, BPR, 변화관리 등의 내용을 논하게 된다.전선 / 학사
거시적으로는 시장구조와 유통경로를 분석하고 미시적으로는 개별기업의 가격관리, 유통, 광고, 판매촉진 등 마케팅 전략을 이해함으로써 소비자들에게 상품이 제공되기까지의 각 단게를 살펴보고 이를 통해 소비자복지 향상을 위한 시장환경 개선방안을 모색한다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 소비자 행동과 관련된 이론과 연구결과들을 살펴본다. 학생들로 하여금 심리학, 경제학, 사회학 그리고 인류학 등의 소비자행동관련 연구를 학습하게 하고, 얻은 지식을 다양한 마케팅 문제에 적용하는 능력을 갖추게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 학사
데이터마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 데이터마이닝은 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등 중요한 응용에 활용되고 있다. 본 과목에서는 데이터마이닝을 위한 중요 알고리즘과 이론을 설명한다. 주요 학습 주제로 mapreduce, 유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등을 다룬다.전선 / 대학원
패션마케팅에 관련된 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고, 우리나라 패션산업의 현황을 국내외적으로 파악한다. 패션산업의 발전을 위하여 해결하여야 하는 문제점을 통찰력을 가지고 관찰하여, 패션마케팅이론에 근거한 해결방안을 모색한다. 특히 상품기획과정에서 패션정보와 소비자정보의 수집, 분석 및 상품화 과정의 문제에 중점을 둔다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 학생들이 전자상거래에 대한 기술적, 전략적 지식을 습득함에 있다. 수강 후 학생들은 전자상거래 기술들을 경영적 통찰력을 가지고 어떻게 경영에 활용에 활용할 수 있는지를 알게 된다. 이를 위하여 수업에서는 소셜네트워크, 프리미엄 비즈니스 모델, 그로우스 해킹 등 전자상거래의 신경향에 대하여 분석하고 토의한다. 그 외에도 다양한 경영 사례들이 수업시간 다루어질 예정이다.