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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.4
- 수록면
- 446 - 449 (4page)
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Numerous sites are in business on the internet and the number of sites are increasing at a higher rate. In order to acquire competitive advantage under this environment, we need to adopt effective and differentiative marketing strategy. One to one
marketing is considered one of the possible alternatives. It is very crucial to collect information about the customer activities on the internet and to manage the database obtained through these data collection activities.
Click stream data shows the customer activity paths on the internet. It contains the information about what paths they followed to reach a specific site, what kind of pages they browsed through, what advertisement icons they clicked, and which customer
eventually ended up with actual purchases. Therefore, click stream data is a very fertile source of information that can be used to the promotion of marketing, customer loyalty, and can be utilized to increase the rate of actual purchase.
In this paper, we applied data mining techniques on the click stream data to discover association rules. A clustering algorithm has been deployed to develop strategies as to how to personalize each web pages that will lead to the most efficient marketing
activities, ensuring higher customer retention rate, higher customer loyalty, and eventually leading to higher ratios of actual purchases to visit.
marketing is considered one of the possible alternatives. It is very crucial to collect information about the customer activities on the internet and to manage the database obtained through these data collection activities.
Click stream data shows the customer activity paths on the internet. It contains the information about what paths they followed to reach a specific site, what kind of pages they browsed through, what advertisement icons they clicked, and which customer
eventually ended up with actual purchases. Therefore, click stream data is a very fertile source of information that can be used to the promotion of marketing, customer loyalty, and can be utilized to increase the rate of actual purchase.
In this paper, we applied data mining techniques on the click stream data to discover association rules. A clustering algorithm has been deployed to develop strategies as to how to personalize each web pages that will lead to the most efficient marketing
activities, ensuring higher customer retention rate, higher customer loyalty, and eventually leading to higher ratios of actual purchases to visit.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 개인화
4. 웹 마이닝과 웹 개인화
5. 상품 추천 시스템
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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