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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…

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…

고객 이용 로그와 순환신경망을 활용한 이커머스 고객 이탈 예측 리뷰

이커머스 고객의 행동 로그 데이터를 순차적인 시계열 데이터로 간주하고, 이를 순환신경망(LSTM)으로 학습시켜 고객의 다음 세션 이탈 여부를 예측하는 딥러닝 기반의 새로운 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈은 어느 날 갑자기 일어나는 단일 사건이 아니라, 시간의 흐름 속에서 누적된…

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…

Machine-Learning-Enhanced Blockchain for Dynamic Pricing Models in E-Commerce 리뷰

블록체인 스마트 컨트랙트로 가격 정책의 투명성을 확보하고, 강화학습(Reinforcement Learning)으로 실시간 수요에 맞춰 가격을 최적화하는, 공정하고 지능적인 동적 가격 책정 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 항공권, 숙박, 차량 공유 서비스에서 흔히 볼 수 있는 **동적 가격 책정(Dynamic Pricing)**은 수요와 공급에…