• Title/Summary/Keyword: Churning

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An Empirical Study on Customer Satisfaction and Service Quality in Mobile Telecommunications Service (이동전화 서비스의 고객 만족도와 서비스 품질에 관한 연구)

  • 이승규;라준영
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.310-313
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    • 2000
  • This paper develops a model of customer satisfaction in the mobile telecommunication services. We examine the relationships among customers'overall satisfaction and underlying dimensions; perceived service quality, service value, and brand image. Variables related to customer satisfaction and dissatisfaction are derived from customer critical incidence survey. The model is estimated with multi-variate data analysis. Results indicate that the (1) technical service quality is the main driver of customer overall satisfaction, (2) some peripheral services are rapidly evolving into the core services of mobile telecommunications, and (3) the current policy of service providers does not focus on customer satisfaction but on establishing churning barrier by increasing switching costs.

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A study on customer's churning construct in the mobile communication service (이동통신 서비스의 고객이탈 요인에 관한 연구)

  • Nam, Soo-Tai;Kim, Do-Goan;Lee, Yun-Hee;Jin, Chan-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.109-110
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    • 2013
  • 국내 이동통신 서비스 시장 사업자들은 신규고객 유치에 집중하기 보다는 기존고객 유지에 더 관심을 가지고 있다. 이러한 배경에는 새로운 신규고객의 창출에 소요되는 비용이 기존고객을 유지하는 비용이 적게 들기 때문이다. 따라서 고객이탈을 발생시키는 요인이 무엇인지를 본 연구에서 알아보고자 한다.

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Churn Analysis for the First Successful Candidates in the Entrance Examination for K University

  • Kim, Kyu-Il;Kim, Seung-Han;Kim, Eun-Young;Kim, Hyun;Yang, Jae-Wan;Cho, Jang-Sik
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.18 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2007
  • In this paper, we focus on churn analysis for the first successful candidates in the entrance examination on 2006 year using Clementine, data mining tool. The goal of this study is to apply decision tree including C5.0 and CART algorithms, neural network and logistic regression techniques to predict a successful candidate churn. And we analyze the churning and nochurning successful candidates and why the successful candidates churn and which successful candidates are most likely to churn in the future using data from entrance examination data of K university on 2006 year.

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PERFORMANCE NEEDS OF TOMORROW'S DRIVELINE LUBRICANTS

  • Hong, Hyun-Soo
    • Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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    • 2002.10a
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    • pp.21-24
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    • 2002
  • There is a trend with driveline lubricants toward improved thermal stability, vehicle component durability and fuel efficiency. These improvements can significantly reduce vehicle operating costs and improve customer satisfaction. Of these improvements, the fuel efficiency is getting a substantial attention due to recent focus on $CO_2$ emission control in Europe, Japan and $CAF{\'{E}}$ requirement in U.S.A. Lower viscosity axle oils and transmission fluids are currently being evaluated as potential solutions since these lubricants tend to reduce the churning losses and can improve the fuel efficiency. However, these lubricants should provide adequate gear and bearing protection, while increasing the overall efficiency of the driveline components. In this paper, the development of new fuel efficient axle was discussed with the focus on the effect of base oils, additives, and viscosity modifiers on the fuel efficiency of driveline components.

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Customer Churning Analysis by Using Data Mining in Credit Card Market (신용카드 시장에서 데이터마이닝을 이용한 이탈고객 분석)

  • 이건창;정남호;신경식
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.421-444
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    • 2001
  • 최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지·관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5% 신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것 만큼 기존 고객을 유지·관리하는 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 인구에서는 데이터마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0 방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간 (97넌 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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The Effects of Additional Factors on the Engine Friction Characteristics (엔진 마찰 특성에 미치는 부수적 인자의 영향)

  • Cho, Myung-Rae;Kim, Joong-Soo;Oh, Dae-Yoon;Han, Dong-Chul
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.26 no.10
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    • pp.2159-2164
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    • 2002
  • This paper reports on the effects of additional factors on the engine friction characteristics. The total friction loss of engine is composed of pumping and mechanical friction loss. The pumping loss was calculated from the cylinder pressure, and the mechanical friction loss was measured by strip-down method under the motoring condition. The various parameters were tested. The engine friction loss was much affected by oil and coolant temperature. The low viscosity oil was very effective to reduce the friction loss, and friction modifier was very useful to reduce the friction loss at lower engine speed. The engine friction loss was varied with engine running time because of surface roughness decreasing and oil degradation. To prevent oil-churning effect, it was very important to maintain the proper oil level. The presented results will be very useful to understand friction characteristics of engine.

A Study of Customer Churn by Analysing CRM Customer Data (CRM 고객데이터 분석을 통한 이탈고객 연구)

  • Kim, Sang Yong;Song, Ji Yeon;Lee, Gi Soon
    • Asia Marketing Journal
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    • v.7 no.1
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    • pp.21-42
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    • 2005
  • Customer Relationship Management (CRM) is a corporate marketing strategy maintaining and managing customers. And with CRM companies maximize the customer's value through a series of processes of new customer retention, VIP customer retention, customer value increase, potential customer activation, and customers for lifetime by collecting the customer information and taking advantage of it effectively. In particular, as the competitive environment is changing rapidly and getting more intense, maintaining the customer retention through customer churn management becomes more important in order to increase the customer value for maximizing the company's profit and to build up the relationship with customers. For example, the financial industry has managed the customer churn with the concept of customer segmentation. Recently the customer retention and churn management is becoming increasingly important in all business fields as well as financial industry since the companies expect the effect of preventing the customer churn by identifying characteristics of customers. However, despite the increasing interest and importance of the management of the customer churn, not many of studies are systematically executed by analyzing the data of customer churn. In this study we analyze the actual data of CRM activities for the customer retention, specifically the data of TV home-shopping. By doing so, we hope to identify the differences of demographic attributes and transaction specific characteristics in consumer behaviors between the churning customer and the retained customers. In addition, we try to find out the variables which can impact the churning of the customers and to predict the churn rate of individual customer through our proposed model of customer churn. In the end, based on our findings we suggest the possible marketing strategies for TV home-shopping companies.

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Comparative Study of Dimension Reduction Methods for Highly Imbalanced Overlapping Churn Data

  • Lee, Sujee;Koo, Bonhyo;Jung, Kyu-Hwan
    • Industrial Engineering and Management Systems
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    • v.13 no.4
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    • pp.454-462
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    • 2014
  • Retention of possible churning customer is one of the most important issues in customer relationship management, so companies try to predict churn customers using their large-scale high-dimensional data. This study focuses on dealing with large data sets by reducing the dimensionality. By using six different dimension reduction methods-Principal Component Analysis (PCA), factor analysis (FA), locally linear embedding (LLE), local tangent space alignment (LTSA), locally preserving projections (LPP), and deep auto-encoder-our experiments apply each dimension reduction method to the training data, build a classification model using the mapped data and then measure the performance using hit rate to compare the dimension reduction methods. In the result, PCA shows good performance despite its simplicity, and the deep auto-encoder gives the best overall performance. These results can be explained by the characteristics of the churn prediction data that is highly correlated and overlapped over the classes. We also proposed a simple out-of-sample extension method for the nonlinear dimension reduction methods, LLE and LTSA, utilizing the characteristic of the data.

An Empirical Study on the Churning Behavior through Bayesian Network Classifier and Business Process Modeling (베이지안 네트워크 분류와 비즈니스 프로세스 모델링을 통한 신용카드 회원 이탈에 관한 연구)

  • Lee, Kun-Chang;Lee, Keun-Young;Jo, Nam-Yong
    • Knowledge Management Research
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    • v.10 no.4
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    • pp.1-15
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    • 2009
  • 국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었으며 신용카드의 사용자와 신용카드의 발급 매수는 이미 포화상태에 도달해 있다. 이 같은 양적 성장은 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 신용카드사 간의 과당 경쟁의 영향에 기인하고 있다. 신용차드의 사용층은 대부분의 성인 남녀로 확대되었으며, 특히 복수의 신용카드 소지자를 대상으로 자사가 발급한 신용차드를 사용하게 하기 위한 신용카드사 간의 경쟁이 치열한 상황이다. 이에 따라 신용카드사들이 경쟁사의 카드사용 회원을 자사의 회원으로 확보하는 젓이 불가피하며 마찬가지로 사용 중인 자사의 회원이 경쟁사로 이동하지 않도록 사전에 이탈 징후를 포착하여 유지 캠페인을 수행하는 것이 신용카드사 마케팅의 주요 활동이 되었다. 선행연구에서는 신용카드 회원의 이탈과 관련하여 다양한 데이터마이닝 기법을 이용한 이탈의 특성 분류 연구가 진행되었다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 발견하기 위한 방법으로 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 활용한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크(General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 요인들의 집합인 마코프 블랭킷(Makov Blanket)을 도출한다. 한편, 마코프 블랭킷에 포함된 변수를 이용해 민감도 분석을 수행하여 영향이 큰 요인을 찾아내고 이를 비즈니스 프로세스에 적용하여 실무적인 의의를 실증하고자 한다.

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Comparison of Student Churning Prediction Models based on Deep Learning Algorithms (딥러닝 알고리즘에 기반한 퇴원 학생 예측모델 비교)

  • Ko, Young-Sang;Lim, Heui-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.833-835
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    • 2019
  • 교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990 년부터 빠르게 감소하기 시작했으며, 2005 년을 전후로 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016 년 출생아 수는 40 만 6 천여명에서 2017 년은 35 만 7 천여명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018 년 사교육비 총액은 19 조 5 천억수준으로 2017 년 18 조 7 천억보다 8 천억원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유에 대한 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다. 본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 학원에서의 성적, 출결사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들을 최적의 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 퇴원 학생을 사전 예측하기 위한 논문임을 밝힌다.