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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
297 - 305 (9page)

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현재까지 기업에서는 정형화된 데이터를 주 대상으로 고객을 세분화하고 관리하고 있는 실정이나, 최근에 들어 텍스트에서 의사결정에 수렴할 만한 가치 있고 유용한 정보를 찾아내는 작업의 중요성이 부각되고 있다. 텍스트 데이터는 수치 데이터와 달리 자연어로 구성된 비구조적 데이터로 이루어져 있어, 텍스트 간의 잠재된 정보를 찾는 방법이 텍스트 마이닝이다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 사용하여 패션회사 고객의 Claim건에 대해 텍스트 간의 연관성을 토대로 분류 및 군집화한 결과를 나타내었다. 분석 결과에 따르면 제품에 대한 교환과 사이즈에 대한 교환으로 인한 Claim건과 매장의 서비스에 대한 Claim건이 연관성이 있음을 알 수 있고, 이는 정형화된 데이터 분석으로 도출할 수 없는 정보가 나타나고 있다. 그리고 클러스터로 나누어진 단어에서도 특성이 있는 결과가 도출되었으며 이 결과를 바탕으로 고객관계관리(CRM)를 넘어선 고객경험관리(CEM)를 하기 위한 하나의 방법을 제시하였다.
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SAS Institute Inc / 2004 / Getting Started with SAS 9.1 Text Miner google schola SAS Institute Inc / 2007 / Mining Textual Data Using SAS Text Miner for SAS9 Course Note google schola 강창완 / 2007 / 데이터 마이닝 -개념과 기법 / 사이플러스 google schola 강현철 / 2009 / 데이터마이닝과 마케팅리서치에서 토빗모형의 응용에 관한 사례 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 11 (1) : 305 ~ 314 google schola 류귀열 / 2006 / 연관분석을 이용한 데이터마이닝 기법에 관한 사례연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 8 (3) : 1021 ~ 1033 google schola

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