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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제7권 제3호
발행연도
2006.6
수록면
518 - 523 (6page)

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본 논문은 하이브리드 의사결정 나무(CART)와 인공신경망 모델을 개발하여 고객의 이탈에 대한 예측을 높이기 위하여 가정방문 학습지 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무 (CARTS)를 형성하여 선택된 결정변수들은 인공신경망의 입력벡터 값으로 선택되는 새로운 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 가정방문 학습지 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 새롭게 제안한 하이브리드 모델은 기존의 의사결정트리모댈(CART), 회귀모형, 인공신경망 모델과 비교한 결과 그 예측 정확성이 높음을 확인할 수 있었다.
#Artificial Neural Network #Customer Relationship Management #Hybrid Model #Customer Segmentation #Decision Tree

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