CRFM 모형을 이용한 고객세분화와 모형평가

• 영문명: Customer Segmentation and Model Evaluation using CRFM
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 이영진(Young Jin Lee) 강창완(Changwan Kang) 김규곤(Kyu Kon Kim) 최승배(Seung Bae Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.12 No.6, 3283~3293쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.12.30

국문 초록

국내 대부분의 기업들은 고객관계관리(CRM)를 통하여 기존 고객에 대한 이해도 증진 및 충성도를 제고시켜 수익성을 극대화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 최근 CRM이 국내에 도입된 이후 기업들의 최대의 관심사는 기존 우수고객들을 유지하기 위한 마케팅 활동이며 특히 이러한 기업들은 가치를 가져다주는 핵심 소비자 고객을 세분화하고, 세분화된 고객군별 혹은 개별 고객별로 최적의 채널을 통해 차별화 된 서비스를 제공하고 있다. 본 연구는 고객세분화 기법 중 기존의 RFM 모델에 캠페인 반응비율을 추가한 CRFM 모델을 이용하여 고객세분화를 시행하였다. 그리고 고객 생존율에 대한 예측율을 확인해보고, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무분석을 이용하여 두 모형을 비교분석 함으로써 더 좋은 모형을 제시하였다. 그리고 이로부터 유도된 결과를 이용하여 개별고객의 수익률을 산출하여 차별화된 고객관리 전략을 수립한다.

영문 초록

The main interest of companies lies on performing activities for keeping existing relationships with preferred clients rather than focusing on creating new client relationships. In addition, the analysis of core clients that bring value to the company is necessary. According to the categories of clients or the analysis of individual clients, the company uses the best modus suitably and provides personalized service to its clients. The present research CRFM model which applies campaign response rates, was used in the implementation of client-categorization. Logistic regression analysis and Decision tree analysis was used in comparative analysis of the CRFM model. Thus, one can suggest which of the Logistic regression analysis model or the Decision tree analysis model is more appropriate for a more suitable client-categorization modus. And, each factors for individual customer’s yield is investigated and the selective customer relationship and differential strategy are established.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 데이터 분석 및 모형구축

Ⅳ. 모형의 평가

Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

키워드

고객세분화 로지스틱 회귀분석 의사결정나무 CRM customer segmentation CRFM logistic regression analysis decision tree