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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국보험학회 보험학회지 보험학회지 제74호
발행연도
2006.1
수록면
33 - 58 (26page)

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고객관계관리(CRM: customer relationship management)를 효과적으로 수행하고 고객을 유지하기 위해서는 보다 정확한 고객이탈예측모형이 필요하다. 보다 정확한 모형을 개발하기 위하여, 본 연구에서는 고객의 특성에 따라 고객을 세분화하고 세분시장 집단별로 모형을 개발하는 방법을 제시하였다. 또한 하나의 분석방법만을 사용해서 모형을 개발하기 보다는 다양한 분석방법들, 즉 로지스틱 회귀분석과 의사결정 나무모형, 그리고 인공신경망을 이용해서 모형을 개발한 다음 개발된 모형을 결합해서 종합적인 고객이탈 예측모형의 구축을 제안하고 그 효과성을 분석하였다. 분석 결과 세분시장별로 개발된 예측모형이 전체고객 집단을 대상으로 하여 개발된 모형보다 예측 정확도가 높게 나왔다. 또한 서로 다른 개별적인 방법을 이용해서 개발된 모형들보다는 이들을 결합한 결합모형의 예측력이 더 좋은 것으로 나타났다. 따라서 고객을 특성에 따라 집단을 나누고 여러 다양한 방법들을 이용해서 모형을 개발한 다음 이들을 결합한 결합모형을 최종적인 고객이탈 예측모형으로 사용하는 것이 바람직하다.국문 색인어 : 고객관계관리, 고객이탈예측모형, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무모형, 인공신경망, 결합모형, 생명보험가입자
#customer relationship management #CRM) #customer churn prediction model #logistic regression #decision tree #neural networks #combined model #life insurers

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Clemen, R. T / 1989 / Combining Forecasts: A Review and Annotated Bibliography / International Journal of Forecasting 5 google schola Jo, H. / 1997 / Comparative Analysis of Bankruptcy Prediction Accuracy - Using Discriminant Analysis / Case-based Forecasting, and Neural Network, Expert System with Application google schola King, R / 1996 / A survey of Modern Scoring Technology / InterACT google schola Lee, H / 1996 / Combining Judgments for Better Decisions: A Study for Investigating Effective Combining Schemes / 한국경영과학회지 21 (3) google schola Meta Group / 1999 / The Customer Relationship Management Ecosystem google schola

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