• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.115-132
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• 2004

최근 기업들이 고객관계관리의 중요성을 인식함에 따라 고객에 대한 이해의 필요성이 증대되고 있다. 고객의 직업은 고객을 이해하는데 있어서 매우 중요한 정보이다. 하지만 대부분의 고객들이 자신의 직업을 노출하는 것을 꺼리기 때문에 기업에게 그들의 직업을 알려주지 않는 것이 다반사이고, 심지어는 잘못된 직업을 알려주기도 한다. 본 연구의 대상은 이동통신서비스 업체이다. 본 연구에서 우리는 통화상세이력 데이터를 이용하여 고객의 직업을 판정하는 모델을 구축하였다. 인공신경망을 이용해서 우리는 두 단계로 이루어진 직업판정 모델을 구축하였다. 첫번째 단계에서는 먼저 4개의 직업군을 판정하였고, 두 번째 단계에서 이 4개의 직업군을 세분하여 총 7개의 직업을 판정하였다. 이러한 방식으로 7개의 직업을 판정한 모델의 최종적중률은 $71.9\%$이었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.243-252
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• 2001

Recently, as most companies recognize the importance of the customer relationship management, they strongly believe that they must know who their customers are. The job of a customer is very important information for us to understand the customer. However, since most customers are reluctant to reveal themselves, they do not let us know their jobs, and even provide false information about their jobs. The target domain of our research is mobile telecommunication. In this research, we developed a system that identifies the customer's job by utilizing the Call Detailed Record. From the Call Detailed Record, we extracted such variables as 'Average Monthly Payment'and 'Age of the Customer'and so forth. Moreover, we generated many summary variables and derived variables such as 'Number of Calls during Work Hours in Weekday', and 'Ratio of Calls from other Mobile Telephone'. Using artificial neural networks, we developed a two-step Job Identification System. In the first step, it identifies the four job classes then in the second step, it subdivides these four job classes into seven jobs. The accuracy of identifying the seven jobs was 69.1%.