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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서영정 (LG전자)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
1,617 - 1,627 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.7.1617

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고객 이탈 예측은 선진국 주요 기업들의 치열한 경쟁 시장에서 살아남기 위한 주요 전략 중 하나가 되었다. 빅데이터 기술 성장 및 확산으로 기업은 방대하고 다양한 고객 데이터에 접근 가능하게 되었다. 또한, 기계 학습 기술의 빠른 성장으로 기업은 빅데이터를 훨씬 더 효과적이고 체계적인 방식으로 활용하여 고객 이탈을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 마케팅, IT, 통신, 금융, 게임 등의 다양한 비지니스 분야에서 사용되는 이탈 예측 기술들을 분석하였다. 이를 바탕으로 기업이 비즈니스 측면에서 실전 이탈 예측모델링 적용을 위해서 라벨링에서부터 실제 서빙되는 모델의 추론 성능 지표까지 고려가 필요한 기술적 요소들에 대한 발전 방향을 제시하고자 한다.
#머신러닝 #디지털 기술 #빅데이터 분석 #고객 이탈 예측 #고객 유지 관리 #Digital Technology #Big Data Analysis #Machine Learning #Customer Churn Prediction #Customer Retention Management

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구 분석
Ⅲ. 실전 이탈 예측 모델링을 위한 필수 요소
Ⅳ. 결론 및 제언
참고문헌

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