Customer Segmentation Using Support Vector Machine 리뷰
K-평균 군집분석으로 초기 고객 세그먼트를 생성한 후, 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용해 세그먼트 간의 경계를 명확히 학습함으로써, 신규 고객을 더 정확하게 분류하는 하이브리드 모델을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화를 위한 하이브리드 모델(비지도학습 + 지도학습)의 연구가 활발해지면서, 지도학습 단계에서 어떤…
태그 고객세분화
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Customer Segmentation Using Supervised and Unsupervised Learning 리뷰
비지도학습(K-평균)으로 고객 세그먼트를 발굴하고, 이 결과를 지도학습(결정트리) 모델의 정답으로 삼아 신규 고객을 자동으로 분류하는 하이브리드 모델을 제안하여, 고객 세분화의 운영 효율성과 확장성을 획기적으로 개선한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 고객 세분화는 주로 데이터 분석가가 비지도 학습(Unsupervised Learning), 특히 K-평균과 같은…
CRM을 위한 행동기반 고객세분화 연구: 카드사의 고객세분화 사례를 중심으로 리뷰
고객의 인구통계학적 정보나 RFM을 넘어, 카드 거래 데이터에 나타난 소비 업종, 시간, 장소 등 실제 ‘행동’을 기반으로 고객을 세분화하는 것이 훨씬 효과적인 라이프스타일 그룹을 도출함을 사례를 통해 증명한다. 논문 요약 연구 배경 CRM 분야에서 고객 세분화는 꾸준히 발전해왔다. 초기에는 연령,…
CRM 분석을 위한 고객 세분화에 관한 연구 리뷰
데이터마이닝의 군집분석 기법을 활용하여 고객을 실질적인 가치와 행동 특성에 따라 그룹화하는 방법론을 제시하고, 이를 통해 CRM 전략의 기반을 마련하는 과정을 분석한다. 논문 요약 연구 배경 2000년대 중반, 기업들은 방대한 고객 데이터를 축적하기 시작했지만, 이를 어떻게 활용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출할지에…
CRM 마케팅 성과관리에 대한 연구: 한국외환은행 카드사업부의 사례를 중심으로 리뷰
한국외환은행 카드사업부의 사례를 통해, 데이터 기반 고객 세분화와 고객생애가치(LTV) 중심의 성과 관리가 CRM 성공의 핵심임을 실증적으로 분석한 사례 연구이다. 논문 요약 연구 배경 2000년대 초반, 국내 금융 시장은 경쟁이 심화되면서 신규 고객 유치 비용이 급증했다. 이에 기업들은 불특정 다수를 향한…