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CRM연구 v.4 no.1, 2011년, pp.55 - 68  

웹 사이트 이용 고객의 행동 정보를 기반으로 한 고객 선호지수 산출 방법
Method for Preference Score Based on User Behavior

서동렬    ((주)넷스루 연구소   ); 김두진    ((주)넷스루 연구소   ); 윤정기    ((주)넷스루 연구소   ); 김재훈    ((주)넷스루 연구소   ); 문강식    ((주)넷스루 연구소   ); 오재훈    ((주)넷스루 연구소  );
  • 초록

    최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.


    Recently with the development of Web services by utilizing a variety of web content, the studies on user experience and personalization based on web usage has attracted much attention. Majority of personalized analysis are have been carried out based on existing data, primarily using the database and statistical models. These approaches are difficult to reflect in a timely mannerm, and are limited to reflect the true behavioral characteristics because the data itself was just a result of customers' behaviors. However, recent studies and commercial products on web analytics try to track and analyze all of the actions from landing to exit to provide personalized service. In this study, by analyzing the customer's click-stream behaviors, we define U-Score(Usage Score), P-Score (Preference Score), M-Score(Mania Score) to indicate variety of customer preferences. With the devised three indicators, we can identify the customer's preferences more precisely, provide in-depth customer reports and customer relationship management, and utilize personalized recommender services.


  • 주제어

    고객관계관리 .   선호도 산출 .   개인화 .   추천시스템 .   Customer Relationship Management .   Preference Scoring .   Personalization .   Recommender System.  

 활용도 분석

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