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문제 정의
- 인공신경망의 연구는 연속형 변수를 사용할 수 있는 장점을 부각시킨 신용도 문제나 재무 관련 연구가 활발하였다. 본 연구는 마케팅 관련 연구에서 연속형 변수뿐만 아니라 범주형 변수 사용과 복잡한 영역에서도 훌륭한 결과를 도출할 수 있는 점을 이용해 인공신경망을 적용시켰고, 마케팅의 널리 사용되어지고 있지만 출력 변수가 문자형일 때만 적용되는 단점과 해석이 용이한 장점을 가진 의사결정트리의 C5.0을 적절히 조합한 IRANN 모형을 통해 기업의 제품에 대한 고객 특성을 예측해 보았다. 그러나 타겟으로 하는 고객의 리스트에 접근이 어렵기 때문에 예측률에 대한 의문이 제기될 수 있다.
- 각 모형 테스트는 제품에 따라 크게 두 부분으로 나눠 실행하였다. 봄 상품에 대한 고객 특성 예측과 여름상품에 대한 고객 특성 예측이 그것이며, 선정된 제품은 계절상품으로 다른 계절상품과의 결과 차이를 보이는지 알아보기 위한 것이다.
가설 설정
- 본 연구에서는 선정한 각 제품마다 고객들의 특성에 차이가 있고, 이 특성을 고려하여 제품을 추천을 할 경우 구매 가능성을 높일 수 있다는 가정 하에 진행되었다. 모형에 사용된 데이터는 설문 조사하여 수집된 고객 데이터를 카테고리별로 작성하였다.
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