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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제4호
발행연도
2015.8
수록면
985 - 995 (11page)

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Add-on selling can provide new chances to increase sellers' profits and meet customers' needs. Although prior studies have advocated add-on selling for its business value, there is an argument that add-on selling can cause customer repulsion. Therefore, we need to understand customer purchasing pattern related to add-on selling in order to promote it and to mitigate the customer repulsion. To that end, we applied data mining techniques to the 24,925 transactions of data from an online open market in Korea. We then conducted feature selection to investigate the most influential factors that can explain the characteristics of add-on selling transactions using a classification model. We also identified association rules among add-on selling and promotions. Finally, based on the findings in our experiments, we proposed add-on selling strategies for the target online market.
#data mining #association rule #classification model #customer repulsion #Add-on selling

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[학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G. / 2001 / Expert-driven validation of rule-based user models in personal-ization applications / Data Mining and Knowledge Discovery 5 : 33 ~ 58 google schola [학술지(정기간행물)] - Aggarval, C. C. / 2002 / Finding localized associations in market basket data / IEEE Transac-tions on Knowledge and Data Engineering 14 : 51 ~ 62 google schola [단행본] - Agresti, A. / 2012 / Categorical data analysis / Wiley google schola [단행본] - Blattberg, R. / 2001 / Customer Equity / Harvard Business School Press google schola [학술지(정기간행물)] - Bortiz, J. E. / 1995 / Effectiveness of neural network types for prediction of business failure / Expert Systems with Applications 9 : 503 ~ 512 google schola

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