고객의 인구통계 정보보다 클릭, 검색 등 실제 ‘행동’ 데이터를 비지도 학습으로 분석하는 것이 훨씬 더 효과적인 고객 세분화 방법임을 제시하며, WEB3 온체인 데이터 분석의 정당성을 강력하게 뒷받침한다. 논문 요약 연구 배경 고객을 이해하는 방식은 ‘그들이 누구인가(Who)’를 묻는 것에서 ‘그들이 무엇을…
전통적인 소비자 행동 데이터를 머신러닝으로 분석하여 CRM(고객관계관리) 전략을 강화하는 방법론을 제시하는 연구로, WEB3 환경에 맞는 데이터 기반 고객 분류의 기초 설계도를 제공한다. 논문 요약 연구 배경 데이터는 21세기의 원유이며, 머신러닝은 이 원유를 정제하여 고객이라는 보물을 찾아내는 가장 강력한 시추 장비이다.…
구찌(Gucci)의 NFT 프로젝트 사례를 통해 온체인 및 소셜 데이터를 K-평균 클러스터링으로 분석하여, WEB3 시장의 고객을 성공적으로 세분화한 연구로, WEB3 CRM의 구체적인 실행 모델을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 럭셔리 브랜드가 WEB3라는 새로운 디지털 영역으로 확장하면서, 이들의 새로운 고객은 누구이며…
K-평균과 DBSCAN을 결합한 개선된 클러스터링 알고리즘을 통해 은행 고객을 정교하게 분류하고, 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 제시하여 실제 비즈니스 성장을 이끌어낸 통합 사례 분석이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 치열한 금융 시장에서 살아남기 위해, 은행이 어떻게 데이터를…
머신러닝을 활용하여 이커머스 고객을 행동 기반으로 세분화하고, 각 그룹의 가격 민감도를 예측함으로써 수익을 극대화하는 AI 기반 개인화 가격 책정 모델을 제안한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 “모든 고객은 다르다”는 전제 아래, 기술을 통해 각 고객에게 최적의 가치를 제안하려는…