머신러닝을 활용한 은행 고객 이탈 예측: LTV고객 생애 가치와 주요변수의 역할
은행 고객의 이탈 예측 모델을 구축할 때, 고객 생애 가치(LTV)를 예측 변수로 포함시키는 것이 모델의 정확도를 크게 향상시킨다는 것을 실험적으로 증명한다. 논문 요약 연구 배경 “이 고객이 우리와 얼마나 오래, 얼마나 좋은 관계를 유지해왔는가?” 이 질문에 대한 답을 담고 있는…
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머신러닝 기반 생존분석기법을 활용한 고객 이탈 예측 기술 리뷰
전통적인 생존분석(Cox 모형)의 한계를 넘어, 머신러닝을 결합한 ‘랜덤 서바이벌 포레스트’와 같은 기법을 통해 고객의 이탈 ‘시기’와 ‘위험도’를 더 정확하고 동적으로 예측하는 고도화된 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈을 예측하는 것은 마치 날씨를 예측하는 것과 같다. ‘비가 올 것이다’라고…
고객 세분화에 기반한 생존분석을 활용한 고객수명 예측 모델 리뷰
고객을 행동 패턴에 따라 여러 그룹으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 생존 분석을 적용하여 고객의 예상 유지 기간과 이탈 시점을 예측하는 정교한 고객 생애 가치(LTV) 분석 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 기업의 가장 큰 고민 중 하나인 ‘고객 이탈’ 문제를…
고객 거래 데이터를 활용한 마케팅 자원 최적 재배치 방법론 개발 리뷰
고객의 생애 가치(LTV)와 마케팅 반응 확률을 예측하고, 이를 바탕으로 한정된 마케팅 예산을 어떤 고객에게 얼마나 배분해야 투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 수 있는지에 대한 최적화 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객이 동일한 가치를 가지지 않는다는 사실에서 출발하여, 기업의 한정된…