단순한 규칙 기반의 사전 프로파일링과 정교한 군집분석을 결합한 하이브리드 방법론을 제안하여, 사용자 세분화의 정확도와 해석력을 동시에 높이는 혁신적인 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 최고의 머신러닝 모델은 순수한 데이터의 힘만으로 만들어지는 것이 아니라, 인간의 도메인 지식과 기계의 계산 능력이 결합될…
고객의 인구통계 정보보다 클릭, 검색 등 실제 ‘행동’ 데이터를 비지도 학습으로 분석하는 것이 훨씬 더 효과적인 고객 세분화 방법임을 제시하며, WEB3 온체인 데이터 분석의 정당성을 강력하게 뒷받침한다. 논문 요약 연구 배경 고객을 이해하는 방식은 ‘그들이 누구인가(Who)’를 묻는 것에서 ‘그들이 무엇을…
전통적인 소비자 행동 데이터를 머신러닝으로 분석하여 CRM(고객관계관리) 전략을 강화하는 방법론을 제시하는 연구로, WEB3 환경에 맞는 데이터 기반 고객 분류의 기초 설계도를 제공한다. 논문 요약 연구 배경 데이터는 21세기의 원유이며, 머신러닝은 이 원유를 정제하여 고객이라는 보물을 찾아내는 가장 강력한 시추 장비이다.…
구찌(Gucci)의 NFT 프로젝트 사례를 통해 온체인 및 소셜 데이터를 K-평균 클러스터링으로 분석하여, WEB3 시장의 고객을 성공적으로 세분화한 연구로, WEB3 CRM의 구체적인 실행 모델을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 럭셔리 브랜드가 WEB3라는 새로운 디지털 영역으로 확장하면서, 이들의 새로운 고객은 누구이며…
고객의 ‘매우 만족’과 같은 모호한 언어적 표현을 퍼지 논리로 정량화하여 고객을 분류하는 연구로, 숫자로 표현되지 않는 WEB3 사용자의 불분명한 행동 데이터에서 숨겨진 의도를 분석하는 데 중요한 아이디어를 제공한다. 논문 요약 연구 배경 고객 프로파일링은 오랫동안 마케팅의 핵심이었으나, 별점과 같은 정량적…