Customer segmentation using machine learning: A literature review 리뷰
고객 세분화를 위해 사용되는 다양한 머신러닝 기법들(군집분석, 분류, 딥러닝 등)을 종합적으로 검토하고, 각 방법론의 원리와 장단점, 그리고 적용 사례를 정리한 문헌 연구이다. 논문 요약 연구 배경 고객을 나누는 ‘칼’은 여러 종류가 있다. 어떤 칼은 무디지만 안전하고, 어떤 칼은 날카롭지만 다루기…
태그 군집분석
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제품 개선 및 신제품 개발을 위한 시장분석 방법: 머신러닝 방법론을 중심으로 리뷰
신제품 개발의 성공 확률을 높이기 위해, 고객 리뷰 분석(텍스트 마이닝), 타겟 고객 정의(군집분석), 수요 예측 등 각 단계별로 활용할 수 있는 다양한 머신러닝 기반 시장 분석 기법들을 종합적으로 소개하는 리뷰 논문이다. 논문 요약 연구 배경 신제품의 95%가 시장에서 실패하는 시대,…
온라인 쇼핑몰 RFM(Recency, Frequency, Monetary)모형 기반 군집분석에 따른 연관성 규칙(Association Rule) 전략 연구
온라인 쇼핑몰 고객을 RFM 기반 군집분석으로 ‘우수고객’, ‘잠재고객’ 등으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 연관규칙 분석을 적용하여 그룹 맞춤형 상품 추천 전략을 제시하는 2단계 분석 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “모든 고객에게 똑같은 상품을 추천하는 것은 더 이상 통하지 않는다.…
빅데이터 환경에서 사용자 거래 성향분석을 위한 머신러닝 응용 기법 리뷰
온라인 중고 자전거 거래 데이터를 군집분석과 연관규칙 분석으로 탐색하여, 유사한 거래 성향을 가진 사용자 그룹을 분류하고 함께 거래되는 부품 조합의 패턴을 발견하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 “이 프레임을 산 사람은 어떤 휠셋을 함께 구매할까?” “우리 사이트에는 어떤 유형의…
머신러닝 기반 구매 데이터 분석을 통한 디지털 트랜스포메이션 도입 전략 리뷰
기업의 B2B 구매 데이터를 연관규칙과 군집분석 등 데이터 마이닝 기법으로 분석하고, 그 결과로부터 재고관리 최적화, 교차판매 기회 발굴 등 구체적인 디지털 트랜스포메이션(DT) 전략을 도출하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 디지털 트랜스포메이션(DT)은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라, 데이터를 통해…