무응답 대체 방법을 이용한 은행고객 세분화 기법 연구

최보승

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최보승

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제4호

발행연도: 2007.1

수록면: 1,849 - 1,860 (12page)

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포화상태에 다다른 현재의 금융시장 상황 하에서 각각의 금융기관들이 효과적인 고객 마케팅을 수행하는 방법은 최적의 고객세분화에 기반 한 방법이라 할 수 있다. 대부분의 금융권 특히 은행에서는 각 은행별 고유한 고객세분화 규칙을 만들어 고객세분화를 수행하고 있으며 데이터마이닝 기법을 이용한 고객세분화 모형을 통한 고객세분화를 수행하고 있다. 고객세분화를 통하여 은행들은 보다 수익성이 높은 고객군을 선정하고 이들을 대상으로 하는 다양한 마케팅 활동을 전개해 나가고 있다. 본 논문에서는 고객세분화를 위한 방법으로 기존의 데이터마이닝 기법이 아닌 Bayesian 방법을 이용한 무응답 모형을 고객세분화 방법에 적용하였다. 이를 통하여 상대적으로 빈약한 정보를 지닌 고객들을 대상으로 하는 고객세분화가 가능해 진다. 모형 개발을 위하여 시중 A은행의 사례를 이용하였고 이러한 고객세분화를 통하여 추가적인 우수고객의 세분화를 수행하였다.

#고객세분화 #무응답 #Bayesian 방법 #EM 알고리즘. #CRM #CRM #customer segmentation #nonresponse #Bayesin method #EM algorithm.

참고문헌 (14)

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Baker, S. G. / 1988 / Regression analysis for categorical variables with outcome subject to nonignorable nonresponse / Journal of the American Statistical Association 83 : 6

Choi, B. S. / 2005 / Bayesian analysis for incomplete two-way categorical table with nonignorable nonresponse / 박사 / Korea University

Clogg, C. C. / 1991 / Multiple imputation of industry and occupation codes in Census Public use-samples using Bayesian logistic regression / Journal of the American Statisti

Little, J. A. / 2002 / Statistical analysis with missing data / Wiley

Park, T. / 1994 / Models for categorical data with nonignorale nonresponse / Journal of the American Statistical Association 89 : 44 ~ 52

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