직접 마케팅(DM) 데이터에 RFM과 K-평균 군집분석을 적용하여 고객을 세분화하고, 각 세그먼트별로 부스팅 트리 알고리즘을 활용해 구매 가능성을 예측하는 통합적인 AI 기반 CRM 전략 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객에게 똑같은 광고지를 보내는 것은 돈을 길에 뿌리는 것과 같다.…
고객의 행동 데이터를 입력받아 ‘알뜰형’, ‘트렌드 추구형’ 등 미리 정의된 고객 성향을 자동으로 분류하는 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 통한 자동화된 고객 프로파일링의 가능성을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객은 다르다. 어떤 고객은 가격에 민감하고, 어떤 고객은 최신 유행에 민감하다.…
고객의 ‘매우 만족’과 같은 모호한 언어적 표현을 퍼지 논리로 정량화하여 고객을 분류하는 연구로, 숫자로 표현되지 않는 WEB3 사용자의 불분명한 행동 데이터에서 숨겨진 의도를 분석하는 데 중요한 아이디어를 제공한다. 논문 요약 연구 배경 고객 프로파일링은 오랫동안 마케팅의 핵심이었으나, 별점과 같은 정량적…
2000년대 초반, 오프라인과 다른 온라인 고객의 행동 데이터를 분석하여 프로필을 구축하고 시장을 세분화하는 e-CRM의 기본 프레임워크를 제시한 선구적인 연구이다. 논문 요약 연구 배경 2000년대 초반은 전자상거래(e-commerce)가 막 꽃피우기 시작한 시기였다. 기업들은 오프라인 매장에서 대면하던 고객과는 전혀 다른, 새로운 유형의 ‘온라인…