• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.799-812
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• 2010

최근 소매금융시장에 제1금융권의 진출로 인해 그동안 제2금융업의 주된 영역이었던 서민층과 개인고객 중심의 소매금융시장에서도 경쟁이 가속화되고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 생존을 위해 가장 핵심적인 요소는 고객만족을 통해 고객의 이탈을 방지하고 우수고객을 유치하는 것이라 할 수 있다. 따라서 고객만족경영이 가장 핵심적 생존전략으로 대두되고 있다. 본 연구는 이러한 상황에서 수협 상호금융업을 중심으로 서민층 중심의 소매금융업에서의 고객만족 요소가 무엇인지 확인하고, 조사를 통해 고객만족도, 충성도, NPS(NPS)를 산출한다. 이를 바탕으로 CS Portfolio분석을 통해 고객만족 제고를 위한 전략적 개선 요인을 도출하여 고객만족 경영을 위한 전략적 추진 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다.

• 서비스연구
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• 제6권3호
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• pp.57-78
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• 2016

본 연구는 방송 통신 산업에서 기업의 서비스 회복 활동이 고객의 상품 전환율에 미치는 영향을 연구 하는 것이다. 한국의 방송통신시장은 이미 포화상태에 이르렀으며, 서비스 수준이 메이저 회사에 비해 상대적으로 낮은 중소기업들의 고객이동은 점점 증가하는 추세이다. 그리고 일단 한번 이동한 고객은 돌아오지 않는다. 이에 따라, 서비스 기업에게 고객유지는 점점 더 중요해지고 있기 때문에 CRM이 강화되는 추세다. 그러나 대규모 투자와 지속적인 비용이 필요한 CRM은 중소기업에서 운영하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 CRM환경이 열악한 기업이 고객의 서비스 실패 상황을 작지만 즉각적인 회복활동이 상품전환에 어떠한 영향을 미치는지를 실 기업데이터를 사례를 통해 검증하고자 하였다. 본 연구에서는, 서비스 실패를 경험한 고객의 이동률이 약 2~5배 (월 평균 전체고객 대상 상품전환율 1.3%)가 높았으며, 적극적인 회복 활동은 상품전환율 감소에 영향을 미친다는 결과를 도출 하였다. 본 연구의 시사점은 고객의 상품전환(Churn) 의사에 따른 서비스 회복활동 보다는 서비스 실패 확인 시 기업의 서비스 회복활동 노력이 상품전환율을 낮추어, 기업의 다양한 서비스 실패 환경에서의 서비스 회복 노력의 중요성을 재차 확인할 수 있었으며, 상품전환(Churn) 의사확인 후 방어활동 비용 대비 상대적으로 저 비용으로 효과를 얻을 수 있다는 결론을 도출 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.245-252
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• 2009

전력 산업은 그 기술적, 산업적 특성에 의하여 전통적으로 자연독점산업으로 인식되어 왔다. 그러나 이에 따른 비효율성을 개선하기 위해 유럽, 북미, 오세아니아 각 시장에서 지난 수십 년간 경쟁 체제가 도입되었다. 우리나라도 이러한 흐름에 발맞추어 수직통합구조의 분리와 민영화 등의 움직임이 가시화되고 조만간 소매 경쟁 체제가 본격화 될 것으로 전망되고 있다. 이에 따라 전력 산업에 있어서도 시장 원리에 의해 고객 가치를 제고하기 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 전력 산업에 있어서 이에 관한 연구는 매우 부족하며, 특히 고객 이탈 방지와 고객 유지를 고려한 가격 정책에 관한 연구는 수행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전력 산업에서 고객들에게 최저 요금제를 제시, 비용 절감을 가능하게 하여 고객 충성도를 제고함으로써, 고객 평생가치를 증대시키는 방법론을 제시하였다. 실제 고객 데이터를 활용한 실험을 통해 전력 산업에서 가격을 통한 고객 충성도 제고가 가능하며, 장기고객가치가 증대될 고객을 선별함으로써 기업의 장기적 수익을 증대시킬 수 있음을 검증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.23-40
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• 2005

시장에서의 경쟁이 점차 심화되고 서비스나 상품에 대한 고객들의 요구와 기대치가 증가함에 따라 기업들에 있어 과학적인 데이터 분석에 근거한 경영전략 수립 및 실행의 필요성이 어느 때보다 크게 강조되고 있다. 그러나 인적자원과 및 자금 등을 포함한 가용자원은 한정적이기 때문에 이들 자원을 얼마나 효율적으로 사용하여 효과적인 결과를 획득하는가가 기업 성패를 좌우하는 주요 지표가 되고있다. 본 연구에서는 선택과 집중적 자원 배분이라는 이슈에 초점을 맞춰 사전 세분화를 통해 선정된 고객 군만을 대상으로 고객의 특성을 파악하고 관리하는 방안이 전체 고객을 대상으로 하는 것보다 보다 의미가 있다는 것을 실제 현업데이터를 통해 검증하고자 하였다. 이를 위해 카드사, 이동통신사, 보험사의 고객 인적데이터 및 거래데이터를 수집하였고, 통계분석과 현업전문가의 의견을 수렴해 고객 세분화를 수행하였으며, 각 세분 군별로 데이터마이닝의 의사결정나무 기법을 이용해 해지모형을 구축하여 전체 고객을 대상으로 한 모형과 정분류율과 규칙의 간결성 측면에서 비교 평가하였다. 결과적으로 세분 군별 해지모형이 전체 고객대상 모형에 비해 정분류율은 높거나 비슷한 수준을 유지하면서 보다 간결하고 의미있는 규칙을 제공하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-91
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• 2018

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 융합하여 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.225-234
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• 2013

본 연구는 최근 급변하고 있는 국내 항공운송시장에서 항공사 유지자산이 항공여행객들의 긍정적 배타적 행동의도에 미치는 영향력을 평가하고, 고객이탈을 최소화할 수 있는 유지기반의 주요 변인들을 도출하는데 목적이 있다. 먼저 실증분석을 위해 인천국제공항과 김포공항에서 국적항공사를 이용하는 내국인 항공여행객들을 대상으로 서베이를 실시하였고, 수집된 자료 480부에 대해 SPSS 통계패키지의 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 항공사 충성도 프로그램, 특별우대와 인정프로그램, 커뮤니티 프로그램은 모두 긍정적 행동의도에 유의한 영향을 미쳤다. 그러나 배타적 행동의도에 대해서는 특별우대와 인정프로그램, 커뮤니티 프로그램만이 유의한 영향을 미치고 있었다. 연구결과는 특별우대와 인정프로그램, 커뮤니티 프로그램이 충성도 프로그램보다 항공사 전환 장벽으로서 더 높은 영향력을 가지고 있음을 시사한다. 본 연구는 심화된 경쟁시장에서 고객유지를 극대화할 수 있는 유지자산의 변인들을 도출하고 전략적 우선순위를 실증 규명하였다는 데에 연구의 학문적 실무적 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.45-48
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• 2016

오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.280-284
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• 2003

효과적인 CRM(고객관계관리)을 위해서 고객의 가치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 모든 고객이 같은 가치를 제공하지 않기 때문에 차별적인 서비스를 통해 장기적인 관점에서 기업의 수익을 최대화한다는 것이 CRM의 기본전제가 되기 때문이다. 기존의 고객가치를 측정하는 것은 LTV(고객생애가치)를 중심으로 연구되어 왔다. 그러나 이러한 LTV는 환경의 변동성, 고객의 변동성 등 많은 불확실성을 안고 측정될 수밖에 없고 단순히 과거 기업에게 제공된 과거 수익의 추이를 고려하기 때문에 실제 세분화 시 간과하게 되는 점이 많다. 따라서 본 논문에서는 단기적인 활용관점에서 고객의 이탈률(Churn Rate)을 고려하여 고객의 가치를 현재가치, 잠재가치로 나누어 측정하고 이를 통해 고객 세분화의 방안을 제시해 본다.