공간예측모형을 이용한 CRM에서의 위험고객탐색

• 영문명: Finding Customers at Risk in CRM using Spatial Modeling
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 곽영술(Young Sul Kwak) 강창완(Changwan Kang) 김규곤(Kyu Kon Kim) 최승배(Seung Bae Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.11 No.3, 1343~1351쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.06.30

국문 초록

데이터마이닝에서 고객들의 지리적 위치와 분포는 매우 중요한 정보이다. 보통 사람들은 가깝고 편리한 곳에 있는 매장에서 물건을 사는 경향이 있는 것으로 잘 알려져 있다. 그러나 대개 데이터 마이너들은 고객이 어디에서 살고 일하는 지에 관해 고려 없이 고객관계관리(CRM) 측면에서 모델들을 개발한다. 즉 고객들의 자택이나 직장 위치에 대해 신경을 쓰지 않는다는 의미이다. 따라서 자택이나 직장에서 매장까지의 왕복 거리(travel distance)가 기존 구매 장소에서 이탈할 수 있는 위험고객을 찾기 위해 중요하다. 이 논문에서는 부산의 모 패션회사의 고객데이터를 이용하였으며 같은 지역에서 새로운 매장이 생겼을 때 기존 매장에서 이탈할 것 같은 고객들을 찾기 위해 예측 모델을 구축하였다. 또한 예측된 고객이탈점수를 이용하여 영향 지역지도(influential region map)를 제시하였다.

영문 초록

The geographic location and distribution of customers are very important information in data mining. Often, data miners develop models for customer relationship management (CRM) without considering of where the customer lives and works. But it is well known that people tend to shop where it is convenient, which usually means close to home or work, hence travel distance(or travel-time) is important for finding customers at risk. In this paper, we develop the prediction model for finding the customers likely to transfer when the new competition market opens in the same area. We also illustrate the use of spatial modeling by the data of some fashion companies in Busan. Moreover, we produce the travel-distance map and influential region map in the example.

목차

1. 서론

2. 데이터 설명

3. 통계분석

4. 결론

참고문헌

키워드

데이터마이닝 고객관계관리 공간 모델링 왕복 거리지도 영향 지역지도 Dataminig CRM Spatial modeling Travel distance map Influential region map