머신러닝을 활용한 은행 고객 이탈 예측: LTV고객 생애 가치와 주요변수의 역할
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…
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머신러닝을 이용한 고객세분화에 관한 연구 리뷰
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…
머신러닝과 딥러닝을 이용한 고객만족 예측모델 개발 리뷰
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,…
머신러닝 기법을 활용한 이동통신사업자의 5G 요금제 잠재고객 이탈요인에 관한 연구 리뷰
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…
머신러닝 기반 생존분석기법을 활용한 고객 이탈 예측 기술 리뷰
전통적인 생존분석(Cox 모형)의 한계를 넘어, 머신러닝을 결합한 ‘랜덤 서바이벌 포레스트’와 같은 기법을 통해 고객의 이탈 ‘시기’와 ‘위험도’를 더 정확하고 동적으로 예측하는 고도화된 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈을 예측하는 것은 마치 날씨를 예측하는 것과 같다. ‘비가 올 것이다’라고…