Behavior Pattern Clustering in Blockchain Networks 리뷰
블록체인 사용자의 거래 이력을 행동 패턴 ‘시퀀스’로 보고, 새로운 시퀀스 유사도 측정 기반의 군집분석 알고리즘(BPC)을 통해 유사한 행동을 보이는 사용자들을 자동으로 그룹화하는 선구적인 방법론을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 위의 모든 거래는 투명하게 기록되지만, 그 주체는 익명의 가면 뒤에…
태그 고객세분화
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온라인 쇼핑몰 RFM(Recency, Frequency, Monetary)모형 기반 군집분석에 따른 연관성 규칙(Association Rule) 전략 연구
온라인 쇼핑몰 고객을 RFM 기반 군집분석으로 ‘우수고객’, ‘잠재고객’ 등으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 연관규칙 분석을 적용하여 그룹 맞춤형 상품 추천 전략을 제시하는 2단계 분석 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “모든 고객에게 똑같은 상품을 추천하는 것은 더 이상 통하지 않는다.…
신경망 기법을 이용한 온라인 서점 이용자들의 고객 유형 분석 리뷰
2007년 당시, 온라인 서점 고객의 구매 이력과 인구통계 정보를 인공신경망(ANN)에 학습시켜, ‘인문학 애호가’, ‘자녀 교육서 구매자’ 등 숨겨진 고객 유형을 분류하는 선구적인 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 구매 목록은 그들의 관심사와 정체성을 말해주는 데이터의 보고(寶庫)다. 이 연구는 2000년대…
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…
라이프스타일에 따른 고객세분화 및 e‑CRM 전략제안
소비자의 가치관, 관심사, 활동 등 라이프스타일 설문 데이터를 기반으로 고객을 여러 그룹으로 세분화하고, 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 e-CRM 전략을 제안하는 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “우리 고객은 누구인가?”라는 질문에 “30대 여성”이라고 답하는 시대는 지났다. 이 연구는 고객의 인구통계학적…