• 제목/요약/키워드: 이탈고객

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데이터마이닝을 활용한 이탈고객 스코어링 모델 개발

  • 한상태;이성건;강현철;유동균
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.155-161
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    • 2001
  • 최근의 많은 기업에서는 방대한 고객 데이터베이스를 활용하여 자사의 경쟁력을 갖추는 방안으로써 데이터마이닝을 선택하고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝을 활용해 손해보험사의 데이터베이스를 분석하여 자동차보험 고객의 이탈을 방지하는 이탈고객 스코어링 모델을 개발하였다. 분석방법론으로는 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 사용하였으며 기업에서의 데이터마이닝을 위한 일련의 과정을 상세히 기술하고 기업의 데이터베이스가 가지고 있는 문제점을 지적하였다.

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신용카드 시장에서 데이터 마이닝을 이용한 이탈고객 분석 (An Artificial Intelligence-based Data Mining Approach to Extracting Strategies for Reducing the Churning ]date in Credit Card Industry)

  • 이건창;정남호;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제8권2호
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    • pp.15-35
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    • 2002
  • 최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지ㆍ관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5%신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것만큼 기존 고객을 유지ㆍ관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간(97년 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.

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고객ID 통합구조에 기반한 고객이탈방지 마이닝 모델 (Churn Management Minging Model based on Integrated Customer ID)

  • 김혜정;임정연;성진동
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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    • pp.58-60
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    • 2002
  • CRM이 기업의 핵심 경영전략으로 도입되면서 기업이 보유하고 있는 고객데이터를수집, 통합, 가공, 분석하여 마케팅을 위해 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히, 기존고객의 유지 전략과 기존고객을 활용한 신상품 유도 전략이 중요한 이슈로 대두되면서 마이닝을 통한 CRM관점의 고객이탈방지는 각 통신사에서 지속적으로 추진하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 KT의 고객이탈방지 모텔 구축을 사례로 효율적인 마이닝 모델 구축을 위한 고객통합구조를 제안하고자 한다. 그러고, 고객이탈방지 모델 구축의 전처리 과정으로 고객통합구조를 적용하여 고객중심의 변수 도출, 이용행태 추적 등을 통해 의미 있는 해지변수를 찾아내는 방법과 그 효과에 대해 기술한다.

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XAI를 활용한 통신사 이탈고객의 특성 이해와 마케팅 적용방안 연구 (Research on Understanding Churned Customer and Application of Marketing in Telco. industry Using XAI)

  • 임진희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.21-24
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    • 2022
  • 최근 통신업계에서는 축적된 빅데이터를 활용하여 고객의 특성을 이해하고 맞춤형 마케팅에 이용하려는 노력이 지속되어 왔다. 본 연구에서는 CatBoost 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기법 중 하나인 SHAP을 적용하여 이탈에 영향을 미치는 요인을 설명하고자 하였다. SHAP의 global explanation 기법을 사용하여 특정 고객 segmentation 에 대한 이해력을 높이고, local explanation 기법을 사용하여 개별 고객에 대한 설명과 개인화 마케팅에 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 기존의 이탈 예측모델인 블랙박스 모델이 갖는 한계점을 극복하고 고객의 특성을 이해하여 실제 비즈니스에 활용 가능성을 높였다는 점에서 의의를 가진다.

고객 이탈방지를 위한 캠페인 시스템 개발

  • 한상태;강현철;이성건;백승일
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.255-258
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    • 2002
  • 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 전사적 관점의 CRM에서 통합 데이터베이스 정보를 분석하고 모형화하여 고객관리를 과학적이고 전략적으로 접근하려는 분석 CRM(Analytical CRM) 분야의 움직임이 가속화되고 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 분석 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 이탈 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 캠페인 시스템을 개발하고자 한다. 개발한 시스템은 이탈 스코어링 결과 및 고객 이탈방지를 위한 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI 환경에서 제공해줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

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통신시장에서 신경망을 통한 고객관리 분석 (Analysis of CRM Using Neural Networks in Telecommunication service Market)

  • 장일동
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.29-34
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    • 2001
  • 통신시장에서 경쟁은 증가되고 있다. 효과적 고객 유지 전략은 고객이탈의 명확한 기초에 있다. 데이터 마이닝 제공자는 고객에 보다 더 가까이 가기 위한 기회를 엄청난 제공한다. 특히 뉴럴 네트워크를 이용한 CRM분석으로 통신서비스 시장분석을 하였다. 이 논문의 데이터 마이닝을 이용한 고객이탈취급과 고객이탈분석으로 이루어졌다. 과거에 수집된데이터로부터 반복적인 학습과정을 거쳐 데이터에 내재되어 있는 패턴을 찾아내는 고객 이탈방지 모델을 인공 신경망을 통해 구축하였다.

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영업사원-고객 간 관계의 질이 고객의 동반이탈에 미치는 영향: 관계혜택과 전환비용의 역할 (The Effects of Relationship Quality on Customer Defection Following Salesperson Turnover: The Role of Relational Benefits and Switching Costs)

  • 임시혁;임영균
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권1호
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    • pp.179-222
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    • 2011
  • 본 연구는 영업사원-고객간 관계에서 영업사원과 고객간의 관계특성이 영업사원 이직에 따른 고객의 동반이탈의도에 미치는 영향을 검증하고 있다. 본 연구는 동반이탈의 선행변수로 관계마케팅에서의 핵심 개념인 관계의 질, 즉 영업사원에 대한 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도와 함께 사회교환이론에서의 관계혜택과 전환비용을 다루고 있다. 국내 생명보험회사를 대상으로 보험계약에서 영업사원을 통해 가입한 503명의 고객으로부터 서베이 방식으로 수집한 자료를 실증분석한 결과, 영업사원에 대한 고객만족과 고객신뢰가 영업사원에 대한 고객충성도에는 강한 영향을 미치는 것으로 확인되었으나 동반이탈에는 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 고객의 영업사원에 대한 충성도가 지각된 관계혜택에 미치는 영향은 모두 유의하였으며 또한 지각된 전환비용에 미치는 영향도 유의한 것으로 나타났다. 고객의 영업사원에 대한 충성도가 동반이탈의도에 미치는 직접효과는 유의하지 않았으나 지각된 관계혜택과 지각된 전환비용을 통한 간접효과는 유의하게 나타났다. 지각된 관계혜택의 세 가지 하위차원은 모두 동반이탈의도에 정(+)의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 전환비용은 동반이탈의도에 부(-)의 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 추가분석을 통하여 경쟁모델과 연구모델을 비교하여 기존 연구와의 차이를 밝히고 있으며, 분석 결과를 토대로 이론 및 경영상의 시사점을 제시하고 있다.

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고객센터 상담내용 분석을 통한 이탈 요인에 관한 실증 연구 (An Empirical Study on Key Factors Affecting Churn Behavior with the Voices of Contact Center Customers)

  • 장문경;유병준;이재환
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.141-158
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    • 2017
  • 최근 고객들은 다양한 IT 채널을 이용해 의견을 자유롭게 표현할 수 있게 되었다. 이에 따라 기업은 고객들의 의견 중 특히 부정적인 의견을 효율적으로 관리하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 기존의 연구들은 주로 고객의 불만 제기 횟수나 상담시간 등의 양적 데이터를 이용하여 고객 이탈 방지에 관해 연구하였으나, 고객이 실제로 언급한 불만 내용을 분석한 연구는 한정적이다. 따라서 본 연구는 고객 불만 데이터를 중심으로 고객 이탈에 영향을 주는 요인들을 알아보기 위해 이탈-항의 이론(Exit-voice theory)을 바탕으로 보안업체의 고객센터로 접수된 46,235명 고객의 268,364건의 상담내용을 양적인 측면뿐이 아니라 질적인 측면에서도 실증 분석하였다. 감성 분석 방법을 활용하여 상담내용의 감성값을 도출하고, 도출된 감성 사전을 이용해 고객의 만족 여부를 명시적으로 알기 어려운 상담내용의 고객 만족도를 예측하였다. 마지막으로 이 감성 값이 고객의 이탈에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과 고객이 만족 여부를 명확히 응답하지 않은 경우에도 감성 분석을 이용해 계산된 각 감성값이 고객 이탈에 서로 다른 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 향후 본 연구에서 제시한 감성 분석을 통한 만족도 예측방법으로 고객의 숨은 의도를 효과적으로 파악하여 고객 불만 관리에 실무적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

서비스 사용경험과 가입매체의 정보전달 풍부성이 하이테크 서비스에 대한 가입자의 초기이탈에 미치는 영향

  • 한상필;안재현;이동주
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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    • pp.93-103
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    • 2006
  • 소비자의 하이테크 서비스 가입 이후 행태를 살펴보면, 가입자들은 서비스를 실제로 사용하기도 전에 가입 해지결정을 내리기도 한다. 최근 미국의 기간통신회사에서 출시된 인터넷전화 서비스의 경우, 출시 후 1년 반 동안 이탈한 고객 중 무려 60%정도가 서비스를 실제로 사용하기 전 상태인 네트워크 및 시스템이 준비되는 동안이나 소비자가 가정에서 전화기 연결용 어댑터를 설치하는 단계에서 이탈한 것으로 나타났다. 이와 같은 가입초기 고객의 이탈은 기업에게 고객획득과정에서 지출된 마케팅비용의 손실 및 미래의 매출감소뿐만 아니라, 기 가입자를 통한 미래의 가입 희망자에게 미칠 수 있는 긍정적 구전효과와 같은 간접효과에 대한 손실을 의미한다. 하지만 하이테크 서비스에 대한 소비자의 가입 후 행태에 대한 기존연구는 고객불평 연구, 서비스 사용 후 발생하는 정상적 이탈행태(normal churn)에 대한 연구, 또는 탐색적 연구를 제외하면 매우 부족하다. 더욱이 하이테크서비스의 특성을 고려한 서비스 출시초기에 소비자의 가입직후 해지결정에 대한 결정요인 연구는 그 필요성에 비해 연구가 전무하다시피한 실정이다. 본 연구에서는 하이테크 서비스에 대한 소비자의가입시점과 실제 사용시점 사이에 발생하는 소비자의 이탈행태를 이탈시점에 따라 '가입직후 이탈(immediate churn)' 과 '가입 후 이탈(earlychurn)'로 정의한 후, 특히 가입직후 고객의 이탈행태를 설명하기 위해 하이테크 서비스에 대한 소비자의 이전 사용경험정도와 서비스에 대한 정보를 획득한 채널의 정보전달 풍부성 등을 연구모형에 포함하였다. 이 기간 동안에 기업은 서비스 제공에 필요한 부수적인 기기 제공 및 서비스 준비 등을 수행하지만, 동시에 소비자는 여러가지 이유로 가입결정을 제고할 수도 있게 된다. 제안된 연구모형에 대한 실증분석을 위해 미국 유수의 기간통신회사에서 2004년 출시된 인터넷전화(Voice over Internet Protocol: VoIP)서비스에 가입한 12,000여명 의 고객 프로파일과 서비스사용 데이터를 활용하였다. 분석결과 가입자의 하이테크 서비스에 대한 사용경험정도가 낮을수록 서비스 가입직후 바로 해지하는 경향을 보였다. 하지만 하이테크 서비스에 대한 이전 사용경험이 낮은 경우라도, 가입 후서비스를 실제로 사용하였다면 서비스에 대한 가입해지 경향은 더 이상 나타나지 않았다. 이는 가입자의 하이테크 서비스에 대한 이전 사용경험정도가 가입직후 해지에만 영향을 미치는 요인임을 보여준다. 또한 매체의 정보전달 풍부성 (media richness)이 상대적으로 높은 소매점이나 웹사이트를 통해 서비스에 가입한 소비자일수록 가입 직후뿐만 아니라 서비스사용 이후에도 낮은 해지성향을 나타냈다. 이러한 분석결과를 바탕으로 인터넷전화 서비스에 적합한 고객지원 프로그램 설계와 마케팅 매체선정과 관련한 전략적 시사점을 도출한다. 그리고 국내에서 최근 이슈가 되고 있는 차세대 무선인터넷 서비스인 와이브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.

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증권 금융 상품 거래 고객의 이탈 예측 및 원인 추론 (A Securities Company's Customer Churn Prediction Model and Causal Inference with SHAP Value)

  • 나광택;이진영;김은찬;이효찬
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.215-229
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    • 2020
  • 산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.