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온라인 상점 방문 고객의 구매 확률 예측을 위한 연관규칙 활용 방안

Authors
김동성한송이김종우
Issue Date
May-2012
Publisher
한국지능정보시스템학회
Keywords
연관규칙; 구매확률 예측; 클릭스트림 데이터
Citation
2012 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회, no. , pp.183 - 185
Indexed
OTHER
Journal Title
2012 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회
Start Page
183
End Page
185
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/165569
Abstract
온라인 상점은 방문고객에게 많은 정보를 신속히 제공할 뿐만 아니라. 고객 정보를 수집, 분석하는것이 가능하다. 또한 온라인 상점은 고객과 가상공간에서 일대일 마케팅이 가능하기 떄문에 온라이에서 고객관린는 온라인 상점 경쟁력 확보에 중요한 요소이다. 온라인 상점은 다양한 방법으로 방문 고개 정보를 얻을 수 있다. 그 중 클릭스트림 데이터는 고객이 방문한 웹 페이지 경로를 확인 할 수 있는 정보로써 고객관계관리를 위한 피드백 정보로 활용 될 수 있다. 본 연구에서는 온라인 상점 방문 고객의 클릭스트림 데이터를 통해 연관규칙을 활용하여 구매확률을 예측하였다. 온라인 상점에서 고객이 방문한 웹 페이지 유형들의 연관 규칙은 클릭스트림 데이터 웹 페이지 분류르 ㄹ기반으로 생성된다. 제시한 방법은 유용성을 실제 온라인 상점의 클릭스트림 데이터를 활용하여 검증하였다.
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