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본 연구의 목적은 효과적인 마케팅전략 수립에 도움이 되는 정보를 제공하는 데 있다. 이를 위하여 화장품구매 자료로부터 고객들의 구매에 관한 거래 기록을 분석하여 고객 구매형태와 재구매 간의 관계를 분석하여 재구매 예측모형을 개발하였다. 재구매 예측모형은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀, 의사결정나무 및 신경망 모형을 사용하였다. 모형비교 결과 세 모형의 효율과 평가측도의 차이는 크지 않았으나, ...

본 연구의 목적은 효과적인 마케팅전략 수립에 도움이 되는 정보를 제공하는 데 있다. 이를 위하여 화장품구매 자료로부터 고객들의 구매에 관한 거래 기록을 분석하여 고객 구매형태와 재구매 간의 관계를 분석하여 재구매 예측모형을 개발하였다. 재구매 예측모형은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀, 의사결정나무 및 신경망 모형을 사용하였다. 모형비교 결과 세 모형의 효율과 평가측도의 차이는 크지 않았으나, 정분류율이 다소 높은 신경망모형을 최종모형으로 선택했다. 재구매 예측모형을 통하여 재구매 여부를 예측 하였으며, 재구매 확률을 구할 수 있었다. 성향이 비슷한 고객들을 하나의 그룹으로 묶는다면 효율적인 마케팅전략을 수립 할 수 있다. 이를 위하여 제품을 구매할 확률에 따라 고객을 분류하는 경우와 매출기여도가 높은 순으로 고객을 분류하였다. 개별고객에 대한 향후 재구매 여부를 예측하고, 상황에 맞는 고객 분류를 통해 마케팅전략을 수립하는 방법을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

It is very important to classify customers by analyzing their behaviors with their transaction records. To improve the repurchasing rate some marketing strategies are required. The method includes mining information, modeling of customers' behavior and segmentation, In this study we develop a predic...

It is very important to classify customers by analyzing their behaviors with their transaction records. To improve the repurchasing rate some marketing strategies are required. The method includes mining information, modeling of customers' behavior and segmentation, In this study we develop a prediction model using some derived variables. With the developed model we propose an effective marketing strategies. The proposed method could strengthen the competitive power of companies.

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