XAI 기법을 활용한 고객 이탈 예측의 영향 요인 분석 리뷰
이커머스 고객의 이탈을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하고, XAI 기법인 SHAP을 활용하여 ‘왜’ 특정 고객이 이탈하는지를 설명함으로써 예측 모델의 신뢰성과 비즈니스 활용성을 높이는 방법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 기업의 생존에 필수적인 고객 관계 관리(CRM)에서, ‘어떤 고객이 떠날 것인가’를 예측하는 것을…
BigMarketer
Who’s Buying NFTs in the Metaverse and Why? Identifying Influencing Factors and Segmenting Potential Buyers using Principal Component Analysis and K-means Clustering 리뷰
주성분 분석(PCA)과 K-평균 군집분석을 사용하여 NFT 잠재 구매자의 복잡한 구매 동기를 분석하고, 이를 바탕으로 시장을 ‘기술 선도자’, ‘사회적 경험 추구자’ 등 뚜렷한 고객 그룹으로 세분화한다. 논문 요약 연구 배경 NFT와 메타버스 시장이 주목받고 있지만, 정작 ‘누가, 왜 이것을 구매하는가’에 대한…
Weibo Recommendation Algorithm Based on Tag Clustering and User Preference 리뷰
웨이보(Weibo) 콘텐츠에 사용자가 생성한 태그를 기반으로 군집화를 수행하고, 이를 개별 사용자 선호도와 결합하여 추천 정확도를 높이고 신규 사용자에 대한 추천 문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 정보가 폭발적으로 증가하는 소셜 미디어 환경에서, 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 찾아주는 개인화…
Web Usability Segmentation – Applying K‑Means Clustering to the System Usability Scale 리뷰
웹사이트 사용성 평가 도구인 SUS(System Usability Scale) 점수에 K-평균 군집분석을 적용하여 사용자를 세분화하고, 각 그룹별 특성에 맞는 맞춤형 웹사이트 개선 전략을 제시하는 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 웹사이트나 시스템의 성공은 사용자가 얼마나 쉽고 편리하게 느끼는지, 즉 ‘사용성(Usability)’에 크게 좌우되며,…
WEB 3.0 전환의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: 메타버스 플랫폼 중심으로 리뷰
기술수용모델(UTAUT)을 적용하여 사용자의 Web3 전환 의도에 영향을 미치는 심리적 요인을 분석한 연구로, 온체인 행동 데이터에 숨겨진 고객의 ‘왜’를 해석할 이론적 틀을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 새로운 기술의 성공은 기술 자체의 우월성이 아닌, 사용자가 그 기술을 얼마나 유용하고, 쉽고, 매력적으로…