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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
권오현 (연세대학교) 박동현 (연세대학교) 조신 (연세대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제8호(JKIIT, Vol.19, No.8)
발행연도
2021.8
수록면
107 - 118 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.8.107

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

통합 로열티 프로그램 앱 로그 데이터를 이용한 이탈 고객 예측
권오현 ,  박동현 ,  조신 한국정보기술학회논문지 2021.08 학술저널
통합 로열티 프로그램 이용 고객 분석 : OK cashbag 앱 로그 데이터를 이용한 비활성 고객 예측을 중심으로
권오현 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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고객 확보 및 유지는 기업의 이윤 극대화에 필수적이기 때문에 이탈 가능성이 큰 고객을 사전에 예측하는 것은 이론적, 실무적으로 중요한 과제이다. 본 연구는 국내 최대 통합 로열티 프로그램인 OK캐쉬백의 비식별 로그 데이터를 활용하여 앱 이용 고객의 이탈을 예측하는 모델을 개발하였다. 이용 고객의 인구통계학적 정보와 앱 내 행동 데이터를 변수로 사용하고 Naïve Bayes Classification, Support Vector Machine, Deep Neural Network 기법을 활용하였으며, 특히 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 스코어를 예측 변수로 추가하여 예측력을 향상시켰다. 분석 결과에 따르면, Deep Neural Network가 여러 층의 가중치 계산으로 고차원적 특성이 추출되어 높은 F1-스코어를 나타냈으며, 행동 로그와 인구통계학적 정보를 활용함으로써 고객 이탈 예측이 가능함을 확인하였다.
#churn prediction #customer behavior analysis #loyalty program #machine learning #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 분석 기법
Ⅳ. 연구 방법
Ⅴ. 분석 결과
Ⅵ. 결론 및 논의
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
김상용 / 2005 / CRM 고객데이터 분석을 통한 이탈고객 연구 / 아시아마케팅저널 7(1):21~42 dbpia M. J. Kim / 2013 / A Study on the Influencing Factors that Determine Customer’s Churning Behavior on IPTV Services / Korea Society of Consumer Studies 2013(5):295~302 google schola C. Cimpoeru / 2014 / Predicting Customers Churn in a Relational Database / Informatica Economică 18(3):5~16 google schola 김승수 / 2018 / 비정형 정보와 CNN 기법을 활용한 이진 분류 모델의고객 행태 예측: 전자상거래 사례를 중심으로 / 지능정보연구 24(2):221~241 dbpia 조지형 / 2021 / 모바일 앱 기반의 통합 로열티 프로그램 이용 패턴에 관한 실증 분석 / e-비즈니스연구 22(1):83~105 dbpia

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