KCI등재후보
데이터 마이닝 기법을 활용한 스포츠센터 고객 이탈 가능성 예측 모형 개발 = An Experimental Research for Developing Models Predicting Fitness Club Membership Defection by Data Mining Technique
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2003
작성언어
Korean
KDC
692.000
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
157-171(15쪽)
KCI 피인용횟수
4
제공처
중단사유
※ 발행기관의 정책으로 인하여 개인 판매가 중단된 논문입니다. 구독기관 이용자는 [
The purpose of this study was to serve as a basis for more successful management of defector customers by fitness club through data mining, by seeking defection-based customer segment for fitness club monthly members and forecasting the probabilities of defection.
SPSS Clementine's C5.0 decision-making tree analysis, a data mining tool, was utilized to explore defection-based customer segment by fitness club and examine the defection probabilities.
Collectively, the above-mentioned findings suggested that age, job, usage type and consumer complaint behavior were the important segmentation variables that affected the defection of the members of a fitness club, and that the rate of prediction based on these variables were very high. In particular, data partition appeared to be remarkably reliable and valid in analyzing and predicting the membership defection. And C5.0 was found to be more effective than Neural Networks, logistic regression analysis or CART in the final stage of developing the fitness club membership defection prediction.
Particularly, suggested models of fitness club membership defection prediction, which was drawn up through segmenting the customers according to the classification rules of the decision tree, are Models (1), (2). The fitness club membership defection models developed by C 5.0, a data mining tool, would empower fitness club management or decision makers to prevent membership defection and to manage customers more efficiently.
Applying these prediction models to customer management and business strategy, fitness club management or decision makers will be able to maximize the effects of customer-relations marketing.
Customer segmentation using the existing customer information would make it possible to figure out the characteristics of those who discontinue their membership. Finally, data mining is necessary in orienting the marketing strategies and activities in the sports consumer market so that they satisfy the actual needs of the market. In this connection, it is confirmed that data mining could be introduced to this market as part of the customer retention marketing efforts.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2016 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2008-05-07 | 학회명변경 | 한글명 : (사단법인) 한국스포츠리서치 -> 한국스포츠리서치영문명 : Korea Sport Research -> journal of korea sport research | |
2008-04-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (기타) | |
2006-04-03 | 학회명변경 | 한글명 : 한국스포츠리서치 -> (사단법인) 한국스포츠리서치 | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보2차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)