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…
태그 서포트 벡터 머신
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Customer Segmentation Using Support Vector Machine 리뷰
K-평균 군집분석으로 초기 고객 세그먼트를 생성한 후, 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용해 세그먼트 간의 경계를 명확히 학습함으로써, 신규 고객을 더 정확하게 분류하는 하이브리드 모델을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화를 위한 하이브리드 모델(비지도학습 + 지도학습)의 연구가 활발해지면서, 지도학습 단계에서 어떤…