RAG를 이용한 마케팅 활용에 대한 연구 : 신용카드 할부 예측을 중심으로

한선의; 이군희

doi:10.15706/jksms.2025.26.1.004

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한선의 (서강대학교) 이군희 (서강대학교)

저널정보: 한국서비스경영학회 서비스경영학회지 서비스경영학회지 제26권 제1호

발행연도: 2025.3

수록면: 95 - 123 (29page)

DOI: 10.15706/jksms.2025.26.1.004

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This study explores the potential applications of RAG based LLM in predicting installment purchases, a major revenue source for credit card companies. The research compared and analyzed the performance of various predictive models using both large and small datasets, with particular emphasis on validating the effectiveness of RAG-based LLM. Analysis results showed that the Random Forest model achieved the highest prediction accuracy in large-scale samples. Conversely, in small-scale samples, RAG-based LLM demonstrated superior predictive performance, particularly proving its high potential in analyzing new customer characteristics and developing personalized marketing strategies based on these insights. This study suggests that RAG-based LLM can serve as an effective tool that maintains comparable performance to existing predictive models while providing additional insights for marketing strategy development. Furthermore, the study derived practical implications by presenting the possibility of automating the "RAG - Analysis - Strategy Development" process using AI Agents.

#RAG (Retrieval-Augmented Generation) #LLM (Large Language Model) #Credit Card Installment #Logistic Regression #Tree-Based Ensemble Model

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Gunhee Lee

소속기관 Sogang University

주요연구분야 사회과학 > 경영학 사회과학 > 관광학

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