데이타마이닝 성공/실패 사례

소개

데이타 마이닝의 실제 적용사례

목차

- 목 차 -


1. Datamining 활용분야
1.1 Datamining활용분야
1.1.1마케팅(Marketing)
1.1.2 소매업(Retail)
1.1.3 금융업 / 은행, 증권, 보험(Banking, Insurance, Investment)
1.1.4 유통(Transportation)


2. Datamining 활용분야별 적용사례 (프로세스중심)
2.1 통신회사 사례

2.2 금융업 사례

2.3 그 외 국내 사례


3. Datamining 사례분석
3.1 성공사례 분석

3.2. 실패사례 분석


4. 결론

본문내용

1. Datamining 활용분야
1.1 Datamining활용분야
1.1.1마케팅(Marketing)
데이터마이닝이 가장 많이 사용되는 분야가 마케팅이다. 기업이 가지고 있는 고객 정보의 데이터베이스를 중심으로 데이터 마이닝 기법을 사용하여 데이터베이스 마 케팅에서의 주제에 응용되고 있다. 첫째로, 고객의 인구 통계 자료나 구매패턴의 정보를 기반으로 고객을 세분화하고 그 특성을 요약하여, 그 결과를 바탕으로 Tarket 마케팅에 활용함으로써 적은 비용으로 최대의 효과를 얻기 위해 활용할 수 있다. 둘째로, 고객들의 성향을 파악하여, 경쟁 업체로의 전환 가능성이 있는 고객 혹은 더 이상 우리의 제품이나 서비스를 이용하지 않는 고객들을 분류하여 고객 유 지율을 향상시키고 이탈한 고객들을 다시 우리의 고객으로 되돌릴 수 있는 방안을 모색함으로써 고객과의 지속적인 관계를 유지해나가는데 이용한다. 셋째로, 마케팅 활동의 결과에 대한 효과분석을 함으로써 데이터베이스 마케팅에 활용할 수 있다. 이를 정리하며 다음과 같다.

* 인구 통계적 데이터를 바탕으로 소비자들의 일반적 행위 패턴을
발견한다.
* 기존 고객의 구매 행위를 파악한다.
* 광고유형에 대한 고객별 잠재적인 반응을 예측한다.
* 텔레비전, 라디오, 신문, 다이렉트 메일 등등
* 제품 관리자를 지원하기 위한 의사결정 지원
* Mailing campaigns의 응답을 예측한다.
* Market basket analysis

1.1.2 소매업(Retail)
가장 큰 활용 범위는 시장바구니 분석이 있다. 즉, 생산품들의 각 구매 시점을 이 용하여 생산품간의 관련성을 찾아내고, 이익을 극대화하기 위한 전략을 세우는데 활용이 된다. 활용의 예로는 일시적인 유행이나 구매 행동을 읽을 수 있는 순차적 인 패턴을 탐지하여 판매 전략을 세울 수 있다.

1.1.3 금융업 / 은행, 증권, 보험(Banking, Insurance, Investment)
잠재된 신용카드의 도용의 패턴을 탐색해 내는데 쓰이고, 이자율이나 유통시장에 서의 환율 변동의 예측에 데이터 마이닝 기법이 쓰여 지고 있다. 또한, 주식과 채 권의 포트폴리오 관리에서도 응용이 되고 있으며, 신용 위험 관리와 기업대출에서 의 도산 예측도 데이터 마이닝 기법으로 훌륭한 결과를 얻고 있다.

참고자료

· 없음