개인화_기법,종류,사례,적용,제안

소개

개인화(Personalization)는 고객의 니즈(Needs)를 바탕으로 고객 개인의 특성 또는 기호에 맞는 정보를 제공하여 기업의 비즈니스적인 가치를 증대시키는 활동을 의미한다. 고객과의 끊임없는 커뮤니케이션을 통한 관계구축으로 대 고객서비스의 만족을 극대화하고 이를 통한 매출증대와 비용감소를 이루는데 주요 목적을 두고 있다. 또한 개인화는 고객과의 양방향적인 지속적 커뮤니케이션을 통해 획득한 다양한 정보를 이용 개별 고객의 관심영역, 환경, 특성에 따라 기업 내부의 프로세스 및 정보를 효율적으로 처리하여 다양한 고객접점 수단을 통해 적시적소에 제공함으로써 고객의 만족도를 증대시키기 위한 시스템이다.

목차

Ⅰ. 서론
- 주제 선정 동기

Ⅱ. 본론
1. 개인화 정의
2. 개인화의 효과
3. 개인화 계획
4. 개인화 기술
1) 규칙기반 필터링(rule-based filtering)
2) 협업 필터링(collaborative filtering)
3) 선호도 기반 필터링(preferred filtering)
5. 개인화 유형
6. 개인화 트렌드 분석
1) Amazon.com
2) igoogle
3) Washingtonpost - trove

Ⅲ. 결론
- 개인화를 통한 성공 방향 제시
1) 개인에 대한 정보 수집
2) 유저 인터페이스
3) 사용자 공유

- 부록
(협업 필터링 알고리즘, 학습 에이전트, 지능형 에이전트, 개인화의 취약점, 개인화 기술 구현 단계)

본문내용

Ⅰ. 서론
- 주제 선정 동기
흔히 우리가 살고 있는 집 근처에는 ‘단골가게’라 부르는 친숙한 가게들이 있다. 오랜 시간 동안의 거래를 통해 그 곳의 주인 혹은 점원과 신뢰감을 형성하고 있는 가게들이다. 이 곳에서는 상점의 주인이나 점원이 단골 개개인의 취향을 기억하고 있다가 이에 적합한 서비스를 제공하는데 이 것은 가장 널리 이용 되어온 소규모 상점들의 훌륭한 마케팅 전략이다.
이처럼 단골손님이 얼마 되지 않을 때에는 가게 주인이 일일이 손님들의 취향을 기억하고 있다가 서비스를 제공하면 된다. 하지만 손님의 수가 점점 많아지고 취급하는 물건의 종류가 다양해 질수록 그와 같은 수준의 서비스를 유지 하기 위해서는 점원의 수를 늘려야만 한다. 따라서 유지 비용은 눈덩이처럼 불어나게 되어 스스로 경쟁력을 잃게 된다.
그러나 인터넷을 이용한 전자상거래가 보편화 되어가면서 인터넷의 고유의 특성은 새로운 기회를 가져다 주었다. 즉 무한한 가상 공간과 디지털이 갖는 신속성, 그리고 편리함 때문에 거의 제한 없이 다양한 서비스를 제공 할 수 있게 된 것이다. 인터넷 쇼핑몰에서 모든 거래 행위는 자연스럽게 데이터베이스로 축적될 수 있고, 이러한 강점을 이용해 상점들은 과거에 가장 효과적으로 이용되었던 ‘마케팅 전략’을 다시 손 쉽게 구사 할 수 있게 되었다.
고객의 모든 정보를 이용, 분석하여 해당 고객에게 적합한 서비스를 선별적으로 제공 할 수 있게 되었기 때문에 취급 상품의 종류와 고객의 수는 아무리 많더라도 이제 그러한 것들은 심각한 제약이 될 수 없게 되었다.

인터넷은 ‘일대일 마케팅’이 만개될 수 있는 환경을 조성해 주고 있으며 그 것의 중요한 전제가 바로 ‘개인화(personalization)’이다.

참고자료

· - 참고문헌 및 사이트
· 1. 인터넷 사이트 참고
· 네이버지식사전
· http://woon.blog.me/140013182000
· http://blog.daum.net/b2bmarketing/4751678
· http://www.wizpia.com/documents/i-biznet/personalization.html
· http://opinion.inews24.com/php/news_view.php?g_serial=1794&g_menu=049004&itab=0
· http://dblab.ewha.ac.kr/hsyong/teach/etc/seminar2000-2-report/esora1.htm
· http://www.kbench.com/hardware/?no=75613&pr=1&cc=34
· http://worldcup.tistory.com/2460202
· http://googler.pe.kr/wordpress/index.php/archives/1693
· http://blog.chosun.com/blog.log.view.screen?logId=5314603&userId=hkoh
· 2. 논문 참고
· 박용준. 웹 사이트 개인화, One-to-One 웹 마케팅. (주)온빛시스템 2000.
· 김성남. 개인화, Personalization on the Net using Web Mining.
· 박영용. 사용자 성향의 시간적 변화를 고려한 협업 필터링 알고리즘에 관한 연구 2002.
· 이호영. 온라인 평판 시스템의 순기능 제고 방안. 정보통신정책연구원 2009.
· 김지혜. 전자상거래를 위한 데이터 마이닝 기반 상품 추천 시스템 개발 순천향대학교 산업기술연구소 2003
· 김유성. 웹 사이트의 개인화 서비스 사례분석 연구 및 설계 : flowershop 쇼핑몰 설계 구축 중심으로. 연세대학교생활환경대학원 2005
· 양정모. 인터넷 전문쇼핑몰에서 개인화 서비스의 효과분석 2003