블록체인과 같은 대규모 분산 시스템 환경에서, 유전 알고리즘 등 메타휴리스틱 최적화 기법을 활용하여 방대한 고객 데이터를 효율적으로 세분화하는 새로운 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 빅데이터 시대가 도래하면서 기업이 다루는 데이터의 규모는 기하급수적으로 커졌고, 데이터의 저장 방식 또한 중앙 서버…
소비가치이론을 바탕으로 NFT 소비자들이 구매를 통해 얻고자 하는 핵심 가치가 무엇인지 분석하고, 이를 기준으로 ‘과시적 소비자’, ‘실용적 투자자’ 등 의미 있는 고객 유형을 분류했다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 ‘사람들은 왜 NFT를 구매하는가?’라는 근본적인 질문에 대해, 전통적인 마케팅 이론을…
대규모 온라인 게임에서 수집되는 플레이어의 행동 로그 데이터를 머신러닝으로 분석하여, 플레이어의 숨겨진 행동 패턴과 유형을 자동으로 발견하는 게임 데이터 분석의 선구적인 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 게임 개발자의 ‘직감’을 넘어, 실제 ‘데이터’를 통해 플레이어를 이해하려는 게임 애널리틱스(Game Analytics)…
e-커머스 고객을 행동 패턴에 따라 여러 그룹으로 분류하고, 각 그룹이 플랫폼에 대해 느끼는 신뢰와 몰입 수준에 어떤 차이가 있는지를 분석한 전통적인 CRM 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 고객의 ‘구매 행동’을 넘어 ‘심리적 충성도’를 이해하는 것이 장기적인 CRM의 핵심이라는…
오토인코더(Autoencoder)와 같은 비지도 딥러닝을 활용해 고차원의 복잡한 고객 데이터를 의미 있는 저차원 특징(임베딩)으로 압축하고, 이를 통해 전통적인 방식보다 훨씬 정교하고 효과적인 고객 세분화를 달성하는 방법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 고객 세분화는 주로 RFM(Recency, Frequency, Monetary)과 같은 몇 가지…