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…
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인공지능 기반 고객 이탈 예측 기술 동향 및 발전방향 리뷰
고객 이탈 예측 기술이 전통적인 통계 모델에서 머신러닝, 딥러닝, 그리고 설명가능 AI(XAI)로 발전해 온 전체 기술적 흐름을 조망하고, 각 방법론의 특징과 미래 발전 방향을 제시하는 종합 보고서이다. 논문 요약 연구 배경 고객 이탈을 막기 위한 기업들의 전쟁에서, 인공지능은 어떤 무기들을…
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…
머신러닝을 활용한 이커머스 환경의 고객 행동 기반 분류 연구 리뷰
이커머스 고객의 행동 데이터를 의사결정나무와 같은 머신러닝 분류 모델로 학습시켜, ‘충동 구매형’, ‘신중 탐색형’ 등 미리 정의된 행동 유형으로 자동 분류하는 방법론을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 웹사이트에 남기는 모든 클릭과 스크롤에는 그들의 숨겨진 의도가 담겨있다. 이 연구는 머신러닝이라는…
머신러닝을 활용한 은행 고객 이탈 예측: LTV고객 생애 가치와 주요변수의 역할
은행 고객의 이탈 예측 모델을 구축할 때, 고객 생애 가치(LTV)를 예측 변수로 포함시키는 것이 모델의 정확도를 크게 향상시킨다는 것을 실험적으로 증명한다. 논문 요약 연구 배경 “이 고객이 우리와 얼마나 오래, 얼마나 좋은 관계를 유지해왔는가?” 이 질문에 대한 답을 담고 있는…