딥러닝(CNN, MLP)을 활용하여 마케팅 캠페인에 대한 고객 반응을 정교하게 예측하고, 이를 고객 세분화와 결합함으로써 제한된 예산으로 마케팅 투자수익률(ROI)을 극대화하는 데이터 기반 전략을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 현대 마케팅의 가장 큰 화두는 투자수익률(ROI) 극대화이다. 제한된 예산으로 최대의 효과를 내기 위해,…
오토인코더(Autoencoder)와 같은 비지도 딥러닝을 활용해 고차원의 복잡한 고객 데이터를 의미 있는 저차원 특징(임베딩)으로 압축하고, 이를 통해 전통적인 방식보다 훨씬 정교하고 효과적인 고객 세분화를 달성하는 방법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 고객 세분화는 주로 RFM(Recency, Frequency, Monetary)과 같은 몇 가지…
고객의 시공간적 신용카드 거래 데이터를 이미지 시퀀스로 변환하고, ConvLSTM 딥러닝 모델을 활용하여 특정 프로모션에 대한 고객의 선호도를 예측하는 새로운 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 고객 관계 관리(CRM)는 고객의 인구통계학적 정보나 과거 구매 이력 같은 정적인 데이터를 기반으로 고객을…
고객의 행동 이력을 순차적인 ‘이야기’로 보고, 과거와 미래의 양방향 맥락을 모두 학습하는 Bi-LSTM 딥러닝 모델을 통해 고객 유형을 더 정확하게 분류할 수 있음을 증명한 논문이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 고객을 ‘무엇을 했는가’라는 단편적인 점(dot)들의 합이 아닌, ‘어떤 순서로…