로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용한 데이터 요금제의 해지율 예측모형 수립

• 영문명: Churn Ratio Models for Data Plan Using Logistic Regression and Decision Tree Analysis: Case Study of a Wireless Telecom Company in Korea
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김용수(Yong Soo Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.8 No.5, 1915~1926쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.10.30

국문 초록

현재 국내 이동통신 시장은 가입자 수의 증가가 이루어지지 않고 있으므로, 매출의 증대가 이루어지지 않고 있다. 즉, 고객의 이탈 관리 전략만으로 업체의 이익을 증대시키는데 큰 기여를 하지 못하는 것이다. 따라서, 국내의 이동통신 업체들은 기존의 가입자들이 더 많은 통신 서비스를 이용하게 하여, 고객 일인당 이익을 증대시킴으로써 전체적인 매출을 높이고자 한다. 특히, 이동통신 업체들은 고객들이 무선 인터넷을 꾸준히 사용하게 하여 데이터 통화료 매출을 증대시키려 하는 것이다. 그렇게 하기 위해, 이동통신 업체들은 상한액이 정해져 있는 데이터 요금제를 출시하였다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 국내 이동통신업체의 데이터 요금제의 해지율 예측 모형을 수립하였다. 기존의 연구와는 달리, 이동통신 업체의 가입자의 해지 모형이 아니라, 특정 요금제에 대한 해지율 예측 모형을 수립한 것이다. 해지율 예측모형 수립 결과, 요금제의 가입 경로 , 청구금액 중 데이터 통화료가 차지하는 비율 , 총 청구금액 , 무선 인터넷 이용회수 , 중독성 콘텐츠 사용 여부 및 대용량 콘텐츠 사용 여부 등과 같은 변수가 해지율에 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

영문 초록

Nowadays, sales for wireless telecom services in Korea are not improved since the subscribers of wireless telecom services are not increased. That is, churn management of customers does not help improving profit margins of telecom company. Therefore, the Korean wireless telecom company makes the subscribers use more usage of telecom services, and then the company wants to increase overall sales. Especially, the company enables the subscribers to use wireless internet services steadily in order to accomplish the goal. To trigger more wireless internet usage, the company has launched new data plan. In this article, churn prediction models for new data plan using logistic regression and decision tree analysis were developed. Unlike conventional studies, this study focuses on specific data tariff plan. In this article, it is experimentally shown that subscribe channel , data charge ratio of total charge , total charge , frequency of wireless internet usage , usage of frequently used contents and usage of contents with large packet size are statistically significant.

목차

I. 서론

II. 가설 수립

III. 기초 통계

IV. 데이터 요금제 해지율 예측 모형

V. 데이터 요금제 해지 방어 전략

VI. 결론

참고문헌

키워드

해지율 예측모형 로지스틱 회귀분석 의사결정나무 무선 인터넷 데이터 요금제 Churn ratio model Logistic regression Decision tree analysis Wireless internet data plan