머신러닝

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…

머신러닝을 이용한 고객세분화에 관한 연구 리뷰

전통적인 RFM 분석부터 K-평균 군집분석, 서포트 벡터 머신(SVM) 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 고객 세분화 방법론들을 비교하고, 각 기법의 장단점과 활용 가능성을 탐색한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객을 동일하게 대할 수 없다는 것은 마케팅의 오랜 격언이다. 이 연구는 고객을…

머신러닝과 딥러닝을 이용한 고객만족 예측모델 개발 리뷰

커피전문점 고객의 설문 데이터를 바탕으로, 전통적인 통계 모델(로지스틱 회귀)과 딥러닝(인공신경망) 모델의 고객 만족도 예측 성능을 비교하고, 딥러닝의 우수성을 검증한다. 논문 요약 연구 배경 고객 만족은 기업의 생존과 직결되는 핵심 지표이다. 이 연구는 ‘어떤 고객이 만족하고, 어떤 고객이 불만족하는가’를 예측하기 위해,…