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고객의 온라인 행동 변수를 접목한 RFM 분석 방법론 리뷰

전통적인 RFM(최근성, 빈도, 금액) 분석에 고객의 온라인 행동 데이터(페이지뷰, 체류 시간 등)를 결합하여, 더욱 정교하고 설명력 높은 고객 세분화 모델을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 남긴 ‘구매 기록’은 빙산의 일각에 불과하다. 이 연구는 물밑에 잠긴 거대한 ‘행동 기록’을 분석하여…

고객 세분화에 기반한 생존분석을 활용한 고객수명 예측 모델 리뷰

고객을 행동 패턴에 따라 여러 그룹으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 생존 분석을 적용하여 고객의 예상 유지 기간과 이탈 시점을 예측하는 정교한 고객 생애 가치(LTV) 분석 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 기업의 가장 큰 고민 중 하나인 ‘고객 이탈’ 문제를…

Maximizing Marketing ROI with Advanced Deep Learning Techniques for Predictive Modeling and Customer Segmentation 리뷰

딥러닝(CNN, MLP)을 활용하여 마케팅 캠페인에 대한 고객 반응을 정교하게 예측하고, 이를 고객 세분화와 결합함으로써 제한된 예산으로 마케팅 투자수익률(ROI)을 극대화하는 데이터 기반 전략을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 현대 마케팅의 가장 큰 화두는 투자수익률(ROI) 극대화이다. 제한된 예산으로 최대의 효과를 내기 위해,…

Machine Learning based Classification and Segmentation Techniques for CRM] 리뷰

지도학습(구매 예측)과 비지도학습(고객 군집화)을 병렬적으로 수행하고 그 결과를 결합하여, 고객의 행동과 특성을 동시에 고려하는 다차원적인 통합 프로파일을 생성하는 새로운 세분화 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객관계관리(CRM)에서 고객을 이해하는 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 하나는 **비지도학습(Unsupervised Learning)**을 이용한 **세분화(Segmentation)**로, 고객의…

Machine Learning Algorithms for Customer Segmentation: A Comparative Study 리뷰

동일한 고객 데이터에 K-평균, 계층적 군집분석 등 다양한 알고리즘을 적용하고, 정량적 평가지표를 통해 각 모델의 성능을 비교함으로써, 최적의 세분화 모델 선택을 위한 체계적인 가이드라인을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화는 현대 마케팅의 핵심적인 활동이지만, 이를 수행하기 위한 머신러닝 알고리즘은…