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학술논문

관광업에서의 데이터 표준화 방법 개발

이용수 9

영문명
Data Standardization Method Development of Tourism
발행기관
한국자료분석학회
저자명
한상태(Sang-Tae Han) 강현철(Hyunchul Kang) 김은석(Eun Seok Kim) 엄익현(Ick Hyun Um)
간행물 정보
『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.16 No.2, 681~690쪽, 전체 10쪽
주제분류
자연과학 > 통계학
파일형태
PDF
발행일자
2014.04.30
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

대부분의 고객 식별 시스템 구축을 관광기업에 적용하고자 하는 목적은 관광기업도 여타 B2C기업과 마찬가지로 오프라인의 인프라 외에 데이터 및 시스템을 갖추어 정보 중심의 사업 기반을 마련하는데 있다. 이러한 과제의 기본 전제는 고객정보라고 할 수 있는데, 고객정보를 충실히 축적하고 이를 바탕으로 상품 및 마케팅을 원활히 수행하기 위한 통계적 분석이 필수적인 것이다. 본 연구는 주소, 전화번호 등 고객을 식별할 수 있는 다른 정보를 통해 고객을 식별하고자 하였다. 구체적으로 기존에 텍스트 혹은 단순 고객 접촉을 목적으로 사용한 고객 신상 관련 여러 정보를 조합하고 프로그래밍 하여 고객을 식별하고자 하였고, 이러한 결과는 타 산업 등에서 수집된 데이터에 의해 1차 검증되었으며, 관광기업에서 현재 보유 중인 데이터에 적용되어 결과를 확인하였다. 고객 식별만으로 고객 정보가 활용 가능한 수준으로 모두 정리되었다고는 할 수 없으나, 고객 정보 축적 및 관리에 가장 큰 걸림돌을 해결하였다는 것이 본 연구의 성과라고 할 수 있다.

영문 초록

The main goal for applying for customer identification system to tourism industries is to provide the business environment based on the on-line and off-line infrastructures in tourism industries just like other B2C industries. The condition necessary for the goal is customer information and statistical analyses for marketing based on customer information of tourism industries is needed. In this study, we tried to identify individual customers by using the information such as address code, phone numbers, etc. The initial validation of the proposed system was performed by checking the data obtained from other industries. One of the most remarkable outcomes is that customer identification problem has been solved though we have not fully been able to utilize customer information by means of customer identification.

목차

1. 서론
2. 표준화시스템 개발
3. 표본 데이터 적용 결과
4. 결론 및 토의
References

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APA

한상태(Sang-Tae Han),강현철(Hyunchul Kang),김은석(Eun Seok Kim),엄익현(Ick Hyun Um). (2014).관광업에서의 데이터 표준화 방법 개발. Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 16 (2), 681-690

MLA

한상태(Sang-Tae Han),강현철(Hyunchul Kang),김은석(Eun Seok Kim),엄익현(Ick Hyun Um). "관광업에서의 데이터 표준화 방법 개발." Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 16.2(2014): 681-690

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