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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 1,871 - 1,880 (10page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.8.1871
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본 연구에서는 가전 렌탈사업의 적극적인 고객이탈관리를 위한 이탈예측모형을 통하여 어떤 가입자가 이탈할 가능성이 있는지 및 언제쯤 이탈 징후를 보이는지 등을 추정한다. 이를 위해 렌탈 서비스 가입에 대한 고객 계약정보, 인구통계학적 정보, 접점 및 방문 이력 등의 고객-기업 상호작용 데이터를 통합적으로 분석하여 생존분석기법(Survival Analysis) 기반 이탈예측을 모델링하였다. 본 연구에서는 벤치마크 데이터셋이 아닌 실제 운영 데이터셋(정수기 279,259 계정)을 머신러닝기반 Survival Analysis 을 활용하여 고객별 이탈 시기 예측 모델에 적용하였고, 모델의 가장 우수한 성능은 RandomSurvivalForest의 확장 알고리즘인 ExtraSurvivalTrees에서 c-index 기준 약 75%로 평가되었다. 생존 함수 기반 기간별 이탈 확률을 제공함으로써, 리텐션 마케팅 전략에 따라 원하는 타겟 개월 후 이탈 확률 높은 고객 대상을 선정하여 해지 방어 활동을 실행할 수 있도록 지원하고자 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구 분석
Ⅲ. 생존분석 기반 예측 기법
Ⅳ. 예측 모델링 및 적용 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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