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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김형중
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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대부분의 은행은 고객 세분화를 위해 성별, 나이, 직업, 주소 등 인구통계정보만을 사용하고 있으나, 이는 고객의 다양한 금융행동 패턴을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 은행 내 다양한 빅데이터를 활용하여 문제점을 해결함과 동시에 향후 많은 은행에서 폭넓게 활용될 수 있는 고객 세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다.
본 연구에서 제안한 블록을 만들어 이 블록을 클러스터링하는 상향식 방식의 세분화는 기법을 제안한다. 이 방식은 기존의 인구통계정보 뿐만 아니라 다양한 거래패턴, 채널접촉패턴에 기반을 둔 고객의 다양한 금융니즈를 정교하게 반영할 수 있다는 장점이 있다.
세분화를 통해 고객의 금융니즈를 보다 정교하게 반영한 적정 동료그룹을 찾아 이를 기반으로 상품추천, 금융니즈 등급 산출, 고객이탈 예측 등 다양한 마케팅 모델을 개발하여 실제 농협은행 마케팅에 활용할 것이다.
본 연구에서 제안한 블록을 만들어 이 블록을 클러스터링하는 상향식 방식의 세분화는 기법을 제안한다. 이 방식은 기존의 인구통계정보 뿐만 아니라 다양한 거래패턴, 채널접촉패턴에 기반을 둔 고객의 다양한 금융니즈를 정교하게 반영할 수 있다는 장점이 있다.
세분화를 통해 고객의 금융니즈를 보다 정교하게 반영한 적정 동료그룹을 찾아 이를 기반으로 상품추천, 금융니즈 등급 산출, 고객이탈 예측 등 다양한 마케팅 모델을 개발하여 실제 농협은행 마케팅에 활용할 것이다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 선행연구 2제1절 고객 세분화(Customer Segmentation) 2제2절 클러스터링(Clustering) 3제3절 Self-Organizing Map(SOM) 4제 3 장 연구방법 6제1절 문제정의 6제2절 연구방법 및 범위 7제 4 장 연구과정 및 결과 8제1절 데이터 수집 8제2절 개인별 금융 프로파일 산출 10제3절 금융 프로파일 기반 블록 생성 13제4절 고객 세그먼트 생성 14제5절 세그먼트별 주요 특성 이해 17제 5 장 결론 및 향후 연구 20참고문헌 21
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