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학술저널
저자정보
김경태 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
7 - 12 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.1.7

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고객 이탈 예측은 기업이 제공하는 서비스로부터 고객이 이탈할 것인지를 예측하는 것이다. 고객 이탈 예측은 기업의 마케팅 전략을 포함한 전반적인 운영에 이용될 수 있어 기업에게 중요한 문제이다. 효과적인 고객 이탈 예측을 위해서는 고객의 행동 패턴과 고객의 통계적 특징이 상호 보완적으로 활용되어야 한다. 본 연구는 고객의 행동 패턴을 이용하여 고객 이탈을 예측하는 딥 러닝 기반의 예측 모델과 고객의 통계적 특징을 활용하는 Boosted Decision Tree 기반의 예측 모델을 제안한다. 각 모델의 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 데이터 전처리 기법을 제안하고, 고객의 행동 패턴과 고객의 통계적 특징을 모두 활용하는 앙상블 모델을 제안한다. 게임 로그 데이터를 이용한 실험 결과, 제안한 데이터 전처리 기법 및 예측 모델은 고객 이탈 예측에 효과적이고, 두 가지 특징을 함께 활용하는 앙상블 예측 모델의 정확도가 가장 높았다.
#고객 이탈 예측 #행동 패턴 #통계적 특징 #딥 러닝 #Boosted Decision Tree #Customer Churn Prediction #Behavior Pattern #Statistical Chracteristic #Deep Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 및 관련 연구
3. 데이터 전처리 기법
4. 고객 이탈 예측 모델
5. 실험
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

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Hung, Chihli, and Chih-Fong Tsai. “Market segmentation based on hierarchical self-organizing map for markets of multimedia on demand.” Expert systems with applications, vol. 34, no.1, pp. 780-787, 2008. Tsai, Chih-Fong, and Yu-Hsin Lu. “Customer churn prediction by hybrid neural networks.” Expert Systems with Applications, vol. 36, no. 10, pp. 12547-12553, 2009. Xie, Yaya, et al. “Customer churn prediction using improved balanced random forests.” Expert Systems with Applications, vol. 36, no. 3, pp. 5445-5449, 2009. Mozer, Michael C., et al. “Predicting subscriber dissatisfaction and improving retention in the wireless telecommunications industry.” IEEE Transactions on neural networks, vol. 11, no. 3, pp. 690-696, 2000. Athanassopoulos, A. D. (2000). Customer satisfaction cues to support market segmentation and explain switching behavior. Journal of business research, 47(3), 191-207.

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