CRM on Travel Agency using Association Rules

연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석

  • Jin, Do-Seung (Department of Information Statistics, Dong-Eui University) ;
  • Kang, Chang-Wan (Department of Information Statistics, Dong-Eui University) ;
  • Kim, Kyu-Kon (Department of Information Statistics, Dong-Eui University) ;
  • Choi, Seung-Bae (Department of Information Statistics, Dong-Eui University)
  • 진도승 (동의대학교 데이터정보학과) ;
  • 강창완 (동의대학교 데이터정보학과) ;
  • 김규곤 (동의대학교 데이터정보학과) ;
  • 최승배 (동의대학교 데이터정보학과)
  • Published : 2011.12.30

Abstract

Nowadays there are many travel agencies in Korea which have built the CRM system and tried to give good services for their customers. This made the simple customer relationship marketing to one-to-one marketing and provides the customer satisfaction and the increasing sales. CRM is very important tool for many companies in their marketing. In the marketing of travel agency, customer analysis have been performed by questionaire technique for finding the customer's satisfaction. In this paper, we analyzed the customers data of H travel agency by datamining tool. We found the behavior patterns of customers and the preferred travel routes by association rules. We also performed some promotion based on the results of association rules. As a result, we found the promotion effects.

현재 국내에서도 많은 여행사들이 CRM 시스템을 확보하고 고객에 대한 서비스에 노력을 가하고 있다. 이를 통해 평면적인 고객관리에서 일대일 마케팅의 입체화된 고객관리로의 전환이 가능하게 되었고 고객 만족과 매출 증대라는 두 가지 이점을 확보하였다. CRM은 매우 중요한 기법으로 많은 기업과 여행사에서 사용되고 있는 마케팅 방법이다. 현재 여행업 고객 분석으로 대다수 설문지 기법을 통하여 고객의 만족도 및 구매 의향을 조사 분석 해왔다. 하지만 본 연구에서는 H여행사의 실제 고객 데이터를 토대로 고객들의 행동패턴을 파악하기 위해 여행업에서 시행 가능한 데이터마이닝의 방법론을 적용하여 향후 구매가능 고객에 대한 중요한 요인을 알아보았고 연관성분석을 실시하여 고객의 선호하는 여행경로를 파악하였다. 그리고 이를 이용하여 실제 프로모션을 진행한 결과 프로모션 효과가 있음을 볼 수 있었다.

Keywords

References

  1. 강창완, 강현철, 박우창, 승현우, 용환승, 이동희, 이성건, 이영섭, 진서훈, 최종후, 한상태 (2007). 데이터 마이닝 -개념과 기법, 사이플러스. 서울.
  2. 강현철, 한상태, 최종후, 김은석, 김미경 (2001). 데이터마이닝-방법론 및 활용, 자유아카데미. 서울.
  3. 곽영술, 강창완, 김규곤, 최승배 (2009). 공간예측모형을 이용한 CRM에서의 위험고객탐색, Journal of the Korean Data Analysis Society, 11(3B), 1343-1351.
  4. 김규곤 (2003). 데이터마이닝에서의 분류방법에 관한 연구, Journal of the Korean Data Analysis Society, 5, 101-112.
  5. 김민정 (2001). 데이터마이닝 기법을 이용한 여행사 고객관계관리, 이화여자대학교 과학기술대학원 석사학위논문.
  6. 동상옥, 김규곤, 조성기 (2008). TRFM 모형을 이용한 패션기업의 고객세분화, Journal of The Korean Data Analysis Society, 10(6B), 3267-3277.
  7. 이소영, 최승배, 김규곤, 강창완 (2004). 고객 세분화를 위한 최적 RFM 모형 구축에 관한 연구, Journal of the Korean Data Analysis Society, 6(6), 1829-1840.
  8. 임헌국 (2004). 여행업의 CRM(Customer Relationship Management) 마케팅 전략에 관한 연구, 경기대학교 대학원 박사학위논문.
  9. 김소은 (2007). 여행사 CRM마케팅과 고객가치에 따른 재구매 영향에 관한 연구, 한양대학교 대학원 박사학위논문.
  10. 하덕주 (2007). 연관성 규칙과 RFM 기법에 기반한 고객관계관리, 고려대학교 대학원 석사학위논문.
  11. 구유회 (2007). 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 이용한 태권도 수련생 이탈 예측을 위한 비교연구, 한양대학교 대학원 석사학위논문.
  12. 진서훈, 최종후 (2007). 효과적 고객커뮤니케이션을 위한 니즈기반의 고객세분화, Journal of the Korean Data Analysis Society, 9(5), 2285-2294.