REVIEW PAPER

빅데이터 기반 머신러닝 기법을 활용한 소비자유형 분석 및 군집화에 관한 연구: 고객 리뷰평점 중심으로 리뷰

고객이 남긴 상품 리뷰의 ‘평점 패턴’ 자체를 데이터로 활용하고, PCA와 K-평균 군집분석을 통해 ‘항상 5점을 주는 긍정형’, ‘깐깐하게 평가하는 비판형’ 등 숨겨진 소비자 유형을 발견한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 남긴 별점 5개는 정말로 만족했다는 뜻일까, 아니면 습관적으로 5점을 주는…

라이프스타일에 따른 고객세분화 및 e‑CRM 전략제안

소비자의 가치관, 관심사, 활동 등 라이프스타일 설문 데이터를 기반으로 고객을 여러 그룹으로 세분화하고, 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 e-CRM 전략을 제안하는 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “우리 고객은 누구인가?”라는 질문에 “30대 여성”이라고 답하는 시대는 지났다. 이 연구는 고객의 인구통계학적…

딥러닝 기반의 고객 성향 인식 리뷰

고객의 행동 데이터를 입력받아 ‘알뜰형’, ‘트렌드 추구형’ 등 미리 정의된 고객 성향을 자동으로 분류하는 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 통한 자동화된 고객 프로파일링의 가능성을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객은 다르다. 어떤 고객은 가격에 민감하고, 어떤 고객은 최신 유행에 민감하다.…

긴급재난지원금 사용 여부에 영향을 미치는 요인에 대한 머신러닝과 로지스틱 회귀 기반 분석 리뷰

정부의 긴급재난지원금 사용 여부에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해, 전통적인 통계 모델(로지스틱 회귀)과 머신러닝(랜덤포레스트)의 설명력을 비교하고, 머신러닝이 더 복잡하고 현실적인 패턴을 포착함을 보여준다. 논문 요약 연구 배경 정부가 국민에게 돈을 나누어주는 정책을 폈을 때, 과연 그 돈은 의도대로 소비 진작에…

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…