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자료봉합분석을 이용한 가전산업에 있어서의 과학적인 고객만족 전략수립에 관한 연구 = A study on establishing scientific methodology to build customer satisfaction strategies applying data envelopment analysis in the consumer electronics industry
서명 / 저자 자료봉합분석을 이용한 가전산업에 있어서의 과학적인 고객만족 전략수립에 관한 연구 = A study on establishing scientific methodology to build customer satisfaction strategies applying data envelopment analysis in the consumer electronics industry / 홍준기.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1997].
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초록정보

Recently, most of the enterprise are doing their best to establish optimal management system to meet the various Customer's Satisfaction and to be well accommodate with rapid changes of the business surroundings. One of the best ways of finding out the customer's needs which are being widely used might be "CSI" induces the enterprise activities to obtain customer's satisfaction and supplies the basic data to attain the quality oriented management. However, in analyzing the data of CSI research, we have heavily depended on the research company. And research companies do simple data comparison and/or 2-dimensional statistic approach. Therefore the research result may disregard such as retail price, quality cost, equity and so on that affect to the Customer Satisfaction. Thus, through the reasonable efficiency comparison method, which includes various input factors that mentioned above, I will analyze the strong and weak points of Samsung Electronics Co.,Ltd. and the goal to which they should step forward. C4.5(Inductive Learning s/w), Focus($4^{th}$ generation program language), and DEA(Data Envelopment Analysis s/w) are adopted to my 5 important analysis 1) DEA, 2) Factorial Important Analysis, 3) Loyalty analysis, 4) Customer characteristic analysis, 5) Positioning analysis. The main subject of my thesis is to establish the strategy of customer's satisfaction in scientific method.

서지기타정보

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청구기호 {MGSM 97126
형태사항 v, 117 p. : 삽화 ; 26 cm
언어 한국어
일반주기 부록 : 1, ü감만족도의 38개 소 요소. - 2, Inductive Learning 을 이용한 각사의 요소별 중요도 분석. - 3, 재 구매 의사에 대한 요소별 중요도 분석 결과 (B사의 경우). - 4, 추천 의사에 대한 요소별 중요도 분석 결과 (B사의 경우). - 5, Multi - Regression 을 이용한 각사의 요소별 중요도 분석 결과. - 6, Inductive Learning 을 이용한 고객특성 분석. - 7, SOM 을 이용한 Prediction의 결과. - 8, SOM 을 이용한 Prediction의 결과
저자명의 영문표기 : Joon-Kee Hong
지도교수의 한글표기 : 박상찬
지도교수의 영문표기 : Sang-Chan Park
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 테크노경영대학원,
서지주기 참고문헌 : p. 70-71
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