렌터카 자료를 이용한 재구매 예측모형

• 영문명: Repurchase Modelling with Rent Car Customers Transaction Data
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 석경하(Kyung Ha Seok) 조대현(Daehyeon Cho) 이종언(Jongun Lee) 김재길(Jaekil Kim) 전유중(Yujoong Jeon) 이영배(Youngbae Lee)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.13 No.3, 1423~1432쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.06.30

국문 초록

기업의 궁극적인 목적은 최대 이윤 창출에 있다. 기업에서는 이러한 목적을 달성하기 위해 고객들에 대한 다양한 프로모션을 시도하기도 한다. 고객들의 상품구매 유도를 위한 세부 전략수립을 위해 고객들의 재구매 가능성을 알아보는 것은 중요한 일이다. 본 연구의 목적은 렌터카 거래 자료를 이용하여 재구매 확률에 대한 예측 모형을 개발하는 데 있다. 얻어진 모형은 고객들의 재구매 유도를 위한 마케팅 전략을 수립하는데 정보로 사용되어질 수 있다. 자료분석을 위한 데이터 마이닝(data mining) 모형으로는 로지스틱 회귀 분석, 의사결정나무와 신경망모형을 사용하였다. 하이드게 점수를 이용하여 각 모형의 분계점을 구하고 정분류율을 통하여 모형을 비교하였다. 분석결과 신경망을 통한 모형이 정분류율과 RASE(root average square error) 관점에서 다른 두개의 모형보다 다소 우수한 것으로 나타났다.

영문 초록

The ultimate interest in a business is to produce maximum profit. In a business they would try various promotions to achieve this purpose. To analyze the repurchasing possibility of the customers is very important in establishing a business strategy to induce for purchasing of customers. In this paper using the transaction data of lent car customers we want to develop the prediction model of royalty of customers through data mining methods. As modeling tools we use the decision tree, logistic regression and neural network model. Threshold was determined by using of Heidke skill score (HSS). From the comparison of three finally obtained models the model of neural network is a little better than the other two models in view of RASE.

목차

1. 서론

2. 자료 분석

3. 재구매 변수 분석

4. 재구매 예측모형

5. 결론

참고문헌

키워드

데이터마이닝 분계점 예측모형 재구매율 하이드게 점수 data mining threshold prediction model repurchase probability HSS