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 RFM
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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.…
온라인 쇼핑몰 RFM(Recency, Frequency, Monetary)모형 기반 군집분석에 따른 연관성 규칙(Association Rule) 전략 연구
온라인 쇼핑몰 고객을 RFM 기반 군집분석으로 ‘우수고객’, ‘잠재고객’ 등으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 연관규칙 분석을 적용하여 그룹 맞춤형 상품 추천 전략을 제시하는 2단계 분석 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “모든 고객에게 똑같은 상품을 추천하는 것은 더 이상 통하지 않는다.…
머신러닝을 이용한 고객세분화에 관한 연구 리뷰
전통적인 RFM 분석부터 K-평균 군집분석, 서포트 벡터 머신(SVM) 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 고객 세분화 방법론들을 비교하고, 각 기법의 장단점과 활용 가능성을 탐색한다. 논문 요약 연구 배경 모든 고객을 동일하게 대할 수 없다는 것은 마케팅의 오랜 격언이다. 이 연구는 고객을…
e-CRM을 위한 고객 프로파일 분석 및 시장세분화 리뷰
2000년대 초반, 오프라인과 다른 온라인 고객의 행동 데이터를 분석하여 프로필을 구축하고 시장을 세분화하는 e-CRM의 기본 프레임워크를 제시한 선구적인 연구이다. 논문 요약 연구 배경 2000년대 초반은 전자상거래(e-commerce)가 막 꽃피우기 시작한 시기였다. 기업들은 오프라인 매장에서 대면하던 고객과는 전혀 다른, 새로운 유형의 ‘온라인…