머신러닝을 활용한 이커머스 환경의 고객 행동 기반 분류 연구 리뷰
이커머스 고객의 행동 데이터를 의사결정나무와 같은 머신러닝 분류 모델로 학습시켜, ‘충동 구매형’, ‘신중 탐색형’ 등 미리 정의된 행동 유형으로 자동 분류하는 방법론을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 웹사이트에 남기는 모든 클릭과 스크롤에는 그들의 숨겨진 의도가 담겨있다. 이 연구는 머신러닝이라는…
이커머스 고객의 행동 데이터를 의사결정나무와 같은 머신러닝 분류 모델로 학습시켜, ‘충동 구매형’, ‘신중 탐색형’ 등 미리 정의된 행동 유형으로 자동 분류하는 방법론을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 웹사이트에 남기는 모든 클릭과 스크롤에는 그들의 숨겨진 의도가 담겨있다. 이 연구는 머신러닝이라는…
은행 고객의 이탈 예측 모델을 구축할 때, 고객 생애 가치(LTV)를 예측 변수로 포함시키는 것이 모델의 정확도를 크게 향상시킨다는 것을 실험적으로 증명한다. 논문 요약 연구 배경 “이 고객이 우리와 얼마나 오래, 얼마나 좋은 관계를 유지해왔는가?” 이 질문에 대한 답을 담고 있는…
전통적인 RFM 분석부터 K-평균 군집분석, 서포트 벡터 머신(SVM) 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 고객 세분화 방법론들을 비교하고, 각 기법의 장단점과 활용 가능성을 탐색한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객을 동일하게 대할 수 없다는 것은 마케팅의 오랜 격언이다. 이 연구는 고객을…
커피전문점 고객의 설문 데이터를 바탕으로, 전통적인 통계 모델(로지스틱 회귀)과 딥러닝(인공신경망) 모델의 고객 만족도 예측 성능을 비교하고, 딥러닝의 우수성을 검증한다. 논문 요약 연구 배경 고객 만족은 기업의 생존과 직결되는 핵심 지표이다. 이 연구는 ‘어떤 고객이 만족하고, 어떤 고객이 불만족하는가’를 예측하기 위해,…
이동통신사의 4G 고객 데이터를 머신러닝으로 분석하여, 5G 요금제로 전환할 가능성이 높은 잠재 고객 그룹을 식별하고, ‘단말기 교체 주기’와 같은 핵심 전환 유도 요인을 밝혀낸다. 논문 요약 연구 배경 포화 상태에 이른 이동통신 시장에서 기업의 성장은 신규 가입자 유치만큼이나, 기존 고객을…