소셜 네트워크의 연결관계를 고려한 주제별 잠재고객 탐색기법
A Potential Customer Identification Method Based on Social Network Services
1
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
오늘날 소셜 네트워크를 통해 잠재고객을 발견하고 이를 바탕으로 개인화 마케팅을 수행하는 것은 기업의 고객 발굴 및 차별화된 마케팅 수행에 있어서 매우 중요한 전략으로 인식되고 있다. 그러나 기존 연구는 소셜 네트워크상에서 영향력 중심으로 마케팅 대상을 찾거나 사용자가 게시하는 텍스트의 의미적 요인만 고려하는 경향이 있어 실제 잠재고객을 발굴하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크상에서 주변 친구들과의 연결관계를 고려하여 주제별 잠재고객을 탐색하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대표 소셜 네트워크 서비스인 트위터(Twitter)의 사용자의 트윗과 팔로잉 관계를 이용하였고, 설문조사를 통해 그 성능을 평가하여 제안한 기법의 우수함을 확인하였다.
Abstract
Recently, discovering potential customers is recognized as a very important strategy forcustomized marketing in social networks. However, the existing studies mainly focused on influencersas marketing targets and tended to rely on customers°Ø historical data regarding to previoustransactions, which are limited to discover potential customers continually interested inspecific topics or products. Therefore, in this paper, we propose an identification method aims todiscover potential customers against a topic by considering their social connections. The experimentresults based on survey datasets by using a popular social network service, Twitter, showthat the proposed method is more effective to discover potential customers than the conventionalmethods.
참고문헌 (18)
- Armstrong, G., "Marketing : an Introduction" (2012), Prentice Hall
- 최홍구, "트위터 문서 분석을 통한 감정 기반의 음악 추천 시스템", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 18(11), pp.762~767 (2012), 한국정보과학회
- Domingos, P., "Mining the Network Value of Custo- mers", Proceedings of the 7th Interna- tional Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.57~66 (2001), ACM
- Hansotia, B. J., "Analyti- cal Challenges in Customer Acqu- isition", Journal of Interactive Mar- keting, 11(2), pp.7~19 (1997)
- 홍명덕, "개인화된 뉴스 서비스를 위한 소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천기법", 지능정보연구, 19(3), pp.57~71 (2013), 한국지능정보시스템학회[DOI]
- Kempe, D., "Maximizing the Spread of Influence through a Social Network", Proceedings of the 9th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.137~146 (2003), ACM
- 김이환, "소셜 미디어 내의 관광정보 확산에 관한 연구-트위터를 중심으로-", 정보기술아키텍처 연구, 11(4), pp.471~483 (2014), 한국엔터프라이즈아키텍처학회
- 권응주, "소셜 네트워크에서 감정단어의 단계별 코사인 유사도 기법을 이용한 추천시스템", 정보기술아키텍처 연구, 9(3), pp.333~344 (2012), 한국엔터프라이즈아키텍처학회
- Lo, S. L., "Using Support Vector Machine Ensembles for Target Audience Classi- fication on Twitter", PLoS ONE, 10(4) (2015)
- Salton, G., "Term-wei- ghting Approaches in Automatic Text Retrieval", Information Processing & Management, 24(5), pp.513~523 (1988)
- Salton, G., "Introduc- tion to Modern Information Retrieval" (1983), McGraw-Hill
- 신창훈, "협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구", 지능정보연구, 18(4), pp.19~42 (2012), 한국지능정보시스템학회
- 신상우, "소셜네트워크서비스에 있어서의 댓글 방향성, 동의성, 지인추천이 구전확산 및 구매의도에 미치는영향에 관한 연구", e-비즈니스연구, 14(5), pp.3~32 (2013), 국제e-비즈니스학회
- Shrivastava, V., "A Framework for Improving Target Marketing Using Collaborative Data Mining Approach", International Journal of Information, 1(2), pp.69~72 (2011)
- Tata, S., "Estimating the Selectivity of TF-IDF Based Cosine Similarity Predicates", ACM Sigmod Record, 36(2), pp.7~12 (2007)
- Yang, M. C., "Identifying Interesting Twitter Contents Using Topical Analysis", Expert Systems with Applications, 41(9), pp.4330~4336 (2014)
- Yang, W. S., "Mining Social Networks for Targeted Advertising", Proceedings of the 39th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 6, pp.137a~ (2006)