카드산업에서 휴면 고객 예측 리뷰
신용카드 고객의 월별 사용 금액 및 이용 업종 등 거래 이력을 시계열 데이터로 보고, 순환신경망(LSTM) 모델을 통해 미래에 거래가 중단될 ‘휴면 고객’을 예측하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈은 어느 날 갑자기 일어나지 않는다. 카드 명세서에 찍히는 숫자의…
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자동차 정비 산업에서의 고객 이탈 예측: 머신러닝 알고리즘을 기반으로 리뷰
자동차 정비 이력을 하나의 ‘시계열 데이터’로 간주하고, 순환신경망(LSTM)을 활용하여 다음 정비 주기에 방문하지 않을 ‘휴면/이탈’ 고객을 예측하는 새로운 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 단순히 ‘오지 않는 것’을 어떻게 ‘이탈’로 정의하고 예측할 수 있을까? 이 연구는 구독 서비스가 아닌…
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…
고객 이용 로그와 순환신경망을 활용한 이커머스 고객 이탈 예측 리뷰
이커머스 고객의 행동 로그 데이터를 순차적인 시계열 데이터로 간주하고, 이를 순환신경망(LSTM)으로 학습시켜 고객의 다음 세션 이탈 여부를 예측하는 딥러닝 기반의 새로운 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈은 어느 날 갑자기 일어나는 단일 사건이 아니라, 시간의 흐름 속에서 누적된…
XAI 기법을 활용한 고객 이탈 예측의 영향 요인 분석 리뷰
이커머스 고객의 이탈을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하고, XAI 기법인 SHAP을 활용하여 ‘왜’ 특정 고객이 이탈하는지를 설명함으로써 예측 모델의 신뢰성과 비즈니스 활용성을 높이는 방법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 기업의 생존에 필수적인 고객 관계 관리(CRM)에서, ‘어떤 고객이 떠날 것인가’를 예측하는 것을…