[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안

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목차
I. 웹 2.0 시대 도래와 그에 따른 개인화 방안

1. 개인화의 의의

2. 개인화에 사용되는 기술

3. 개인화 계획


사례분석

1. 네이버 체크아웃

2. 페이스북 오픈 그래프


개인화의 한계와 의의
본문내용

“닷컴기업의 거품이 붕괴된 이후 거대기업으로 살아남은 인터넷 기업들의 성공요인을 웹 2.0으로 부르자 “

인터넷 성공기업의 공통요인 (1) 개방, 공유, 참여, (2) 집단지성, (3) 사용자 중심 철학


단순 소비자  참여자
2. 개별 제품  웹 플랫폼
3. 무리  끼리
4. 거래  관계
5. 통제  자치

웹 2.0 하에서의 긴 꼬리 분포에 의한 롱테일 마케팅은 그 동안 잘 드러나지 않아 소외되었던 소수의 소비자에 대한 틈새시장의 중요성을 강조하고 있다. 소비자의 숨겨진 특이한 니즈를 드러내도록 하자

1. 자신과 비슷한 취향의 사람들과 교류하면서 정보를 공유할 수 있도록 하는 것이 필요
2. 다양한 소비자의 니즈를 충족시키는 것이 가능한지를 분석해 보아야 함
3. 소비자의 다양한 니즈를 충족시킬 수 있는 기반을 구축하고, 관련 제품이나 서비스를 개발 및 제공해야 함

collaborate filtering system
사용자의 상품에 대한 평가와 유사한 선호도를 가진 다른 사용자의 평가에 근거 사용자가 좋아할 만한 상품을 추천하는 기법
숨어있는 패턴을 발견 할 수 있으며 정확도가 높다
협업 필터링(Collaborative filtering)은 사용자들의 기초정보와 고객들의 선호도 / 관심 표현을 바탕으로 비슷한 패턴을 보이는 고객들을 묶는 것을 통해 고객 서비스 방향을 결정
비슷한 취향을 가진 고객들에게 서로 아직 구매하지 않은 상품들을 교차 추천하거나 분류된 고객의 취향이나 생활형태에 따라 관련 상품을 추천하는 형태로 서비스를 제공
rule-based filtering system


웹을 방문한 고객은 몇 가지 질문을 받게 되고 이들 질문에 대한 답은 decision tree를 통해 최종적으로 고객에게 결과를 보여주게 된다
개인화의 방법 중 가장 기초적이고 일반적인 것으로 사용자에게 개인 신상, 관심 분야, 선호도 등에 대한 몇 가지 질문을 한다
웹 개인화 담당자는 수집된 사용자의 인구통계학적 / 심리적 정보와 사용자의 선호도 정보에 알맞은 정보 및 상품을 추천 혹은 제공한다
자기조직화 신경망(SOM)이란?
Kohonen이 제안한 무 감독 학습기법
입력층과 출력층으로 구성된 신경망으로 학습을 통해 입력층과 출력층을 연결하는 연결가중치의 값을 결정
비슷한 성격의 입력 데이터는 자연스럽게 동일한 Clustering으로 구성
학습 데이터간의 관계에 대한 사전지식이 없어도 학습규칙에 따라 연결가중치가 학습
복잡한 연관관계가 있는 데이터에 대해 쉽게 학습이 가능









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