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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영진 (한성대학교) 홍정완 (한성대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제9권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
43 - 61 (19page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2023.03.05

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본 연구는 대표적인 트리 구조 모형인 의사결정나무와 랜덤 포레스트의 이론적 배경, 특징, 장단점을 비교한다. 고객 행동 분석을 통해 고객관계관리를 하며, 군집분석을 이용한 고객 타겟팅 활용 방안을 살펴보도록 한다. 2020년 2월부터 2021년 12월까지 재등록과 기간 만료가 확인된 회원 1,061명에 대해 설문 방식이 아닌 실적 데이터를 토대로 고객관계관리 마케팅에 이용한다. 랜덤 포레스트가 의사결정나무에 비해 정분류율, 정밀도, 재현율, 특이도 등 예측 성능이 개선된다.변수 중요도는 변수값이 분류의 정확성에 미치는 정도를 보여주는 값으로 종속변수인 재등록 여부를 예측하는 데 우선순위로 고려할 수 있다. 변수 중요도를 기반으로 한 군집분석으로 고객 세분화를 통해 차별화된 마케팅 전략을 구사할 수 있다. 향후에는 고도화된 ‘앙상블 학습’과 같이 여러 개의 분류기를 생성, 예측을 결합하여 보다 정확한 예측을 도출하며, 고객 이탈을 방지하고 지속 가능한 경쟁우위를 확보할 필요가 있다.
#의사결정나무 #랜덤 포레스트 #재등록 #군집분석 #마테크 #Decision Tree #Random Forest #Re-registration #Cluster Analysis #Martech

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