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고객의 온라인 행동 변수를 접목한 RFM 분석 방법론 리뷰

전통적인 RFM(최근성, 빈도, 금액) 분석에 고객의 온라인 행동 데이터(페이지뷰, 체류 시간 등)를 결합하여, 더욱 정교하고 설명력 높은 고객 세분화 모델을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 남긴 ‘구매 기록’은 빙산의 일각에 불과하다. 이 연구는 물밑에 잠긴 거대한 ‘행동 기록’을 분석하여…

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…

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 경험 확대를 위한 머신러닝 활용 MarTech 리뷰

KB금융그룹의 실제 사례를 통해, 여러 계열사에 흩어진 고객 데이터를 고객 데이터 플랫폼(CDP)으로 통합하고, 머신러닝을 적용하여 개인화 추천 등 초개인화된 고객 경험을 제공하는 MarTech 혁신 과정을 소개한다. 논문 요약 연구 배경 데이터와 AI 기술이 마케팅의 핵심 동력으로 부상한 오늘날, 기업의 경쟁력은…

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…