이커머스 시장의 수요 트렌드 예측을 위한 딥러닝 모델에 대한 연구 리뷰
이커머스 상품의 미래 수요량을 예측하기 위해, 과거 판매량, 프로모션, 계절성 등 시계열 데이터를 순환신경망(LSTM)으로 학습시켜, 전통적인 통계 모델보다 더 정확한 예측을 달성하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 “다음 달, 이 상품은 과연 몇 개나 팔릴까?” 이 질문에 대한 정확한…
태그 예측 모델링
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머신러닝 기법을 활용한 이동통신사업자의 5G 요금제 잠재고객 이탈요인에 관한 연구 리뷰
이동통신사의 4G 고객 데이터를 머신러닝으로 분석하여, 5G 요금제로 전환할 가능성이 높은 잠재 고객 그룹을 식별하고, ‘단말기 교체 주기’와 같은 핵심 전환 유도 요인을 밝혀낸다. 논문 요약 연구 배경 포화 상태에 이른 이동통신 시장에서 기업의 성장은 신규 가입자 유치만큼이나, 기존 고객을…
그래디언트 부스팅 모델을 활용한 상점 매출 예측 리뷰
과거 신용카드 매출 데이터를 시계열 특징으로 변환하고, 강력한 머신러닝 기법인 그래디언트 부스팅(XGBoost)을 적용하여 미래의 상점 매출을 정확하게 예측하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 기업의 모든 의사결정은 미래에 대한 ‘예측’에서 출발한다. 이 연구는 전통적인 통계 모델을 넘어, 더 정확하고 정교한…
XAI 기법을 활용한 고객 이탈 예측의 영향 요인 분석 리뷰
이커머스 고객의 이탈을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하고, XAI 기법인 SHAP을 활용하여 ‘왜’ 특정 고객이 이탈하는지를 설명함으로써 예측 모델의 신뢰성과 비즈니스 활용성을 높이는 방법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 기업의 생존에 필수적인 고객 관계 관리(CRM)에서, ‘어떤 고객이 떠날 것인가’를 예측하는 것을…
Maximizing Marketing ROI with Advanced Deep Learning Techniques for Predictive Modeling and Customer Segmentation 리뷰
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,…