더욱 치열해진 e비즈니스 환경에서 기업들은 경쟁력과 생존력을 높이기 위해 고객 개개인의 요구에 맞춘 맞춤형 서비스에 또다시 관심을 높여 가고 있다.
그러나 맞춤형 서비스는 적절하지 못한 아이템 추천과 고객들의 정보 노출로 한때 외면받았고 고객 분류 방식과 추천 아이템의 가중치 설정이 복잡해 서비스 기획자들로부터 기술상의 불만이 많았다. 고객에게 적절한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 고객 행동 데이터 분석 자료를 기반으로 △개인별 선호도 프로파일링 △맞춤 데이터 구성 기법 △맞춤형 서비스 기획 및 평가 기능 등이 잘 갖춰진 솔루션이 필수적이다.
그러나 맞춤형 서비스는 적절하지 못한 아이템 추천과 고객들의 정보 노출로 한때 외면받았고 고객 분류 방식과 추천 아이템의 가중치 설정이 복잡해 서비스 기획자들로부터 기술상의 불만이 많았다. 고객에게 적절한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 고객 행동 데이터 분석 자료를 기반으로 △개인별 선호도 프로파일링 △맞춤 데이터 구성 기법 △맞춤형 서비스 기획 및 평가 기능 등이 잘 갖춰진 솔루션이 필수적이다.
