• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1185-1196
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• 2007

게임산업의 경쟁력을 강화하고 부가가치를 높이기 위하여 수요자가 요구하는 높은 만족도를 갖는 게임을 개발할 수 있도록 만족도를 정량적으로 평가하여 만족도 기준을 제시할 수 있는 연구 및 근거가 필요하다. 특히 만족도 요소들의 점수화와 모집단 분포의 추정은 중요한 과제로서 이를 통하여 어떤 게임이 다른 게임에 비하여 만족도가 높은지 낮은지를 알 수 있으며 만족도를 제고시키기 위하여 보완해야 할 요소들과 기술력을 예측할 수 있다. 본 연구에서는 게임 만족도 요소들의 접수분포를 정규화 하는 방법을 제 안하고 시뮬레이션을 통한 모수적 밀도함수 추정방법을 이용하여 모집단 분포를 추정하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.