Customer segmentation using machine learning: A literature review 리뷰
고객 세분화를 위해 사용되는 다양한 머신러닝 기법들(군집분석, 분류, 딥러닝 등)을 종합적으로 검토하고, 각 방법론의 원리와 장단점, 그리고 적용 사례를 정리한 문헌 연구이다. 논문 요약 연구 배경 고객을 나누는 ‘칼’은 여러 종류가 있다. 어떤 칼은 무디지만 안전하고, 어떤 칼은 날카롭지만 다루기…
태그 K-평균
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Customer Profiling, Segmentation, and Sales Prediction Using AI in Direct Marketing 리뷰
직접 마케팅(DM) 데이터에 RFM과 K-평균 군집분석을 적용하여 고객을 세분화하고, 각 세그먼트별로 부스팅 트리 알고리즘을 활용해 구매 가능성을 예측하는 통합적인 AI 기반 CRM 전략 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객에게 똑같은 광고지를 보내는 것은 돈을 길에 뿌리는 것과 같다.…
User Profiling Based on Financial Transaction Patterns: A Clustering Approach for User Segmentation 리뷰
개인의 금융 거래 데이터를 K-평균 군집분석하여 소비 패턴 기반의 사용자 프로필을 생성하는 연구로, WEB3 온체인 거래 데이터 분석을 위한 완벽한 청사진을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 한 사람의 신용카드 내역서는 그의 자서전과 같다. 데이터 과학은 그 자서전을 해석하여 그의 라이프스타일을…
Machine Learning Algorithms for Customer Segmentation: A Comparative Study 리뷰
동일한 고객 데이터에 K-평균, 계층적 군집분석 등 다양한 알고리즘을 적용하고, 정량적 평가지표를 통해 각 모델의 성능을 비교함으로써, 최적의 세분화 모델 선택을 위한 체계적인 가이드라인을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화는 현대 마케팅의 핵심적인 활동이지만, 이를 수행하기 위한 머신러닝 알고리즘은…
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…