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NTIS 바로가기한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회, 2008 Oct. 31, 2008년, pp.324 - 328
정한나 (포항공과대학교 산업경영공학과) , 박혜진 (포항공과대학교 산업경영공학과) , 김남형 (포항공과대학교 산업경영공학과) , 전치혁 (포항공과대학교 산업경영공학과) , 이재욱 (포항공과대학교 산업경영공학과)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존의 방법으로는 효과적인 예측 모델을 만들기 매우 어려운 이유는? | 그러나 예측 모델을 만들기 위한 학습데이터는 매우 불균형한 출력 값을 가질 뿐 아니라 너무 방대하기 때문에 기존의 방법으로는 효과적인 모델을 만들기 매우 어렵다. 본 연구의 분석에 사용한 데이터도 전체 데이터 중에서 약 4%정도만 이탈 고객에 해당하는 관측치로 매우 불균형적인 정보를 담고 있다. | |
고객의 이탈을 예측하려는 시도는 어떠한 부분에서 자주 일어나는 것인가? | 고객의 이탈을 예측하려는 시도는 Churn prediction부분에서 자주 일어나고 있는 부분이며 이탈 고객에 대한 스코어링을 통해 기존 우량고객의 이탈을 미리 예측하고 기대 수익 예측에도 도움이 될 것이라는 점에서 필요한 연구라 할 수 있겠다. 특히 이탈 고객에 대한 예측 모델을 구축함으로써 고객 이탈을 방지하고 이탈에 대한 재가입을 유도할 수 있어 그 기대효과가 크다. | |
전략적으로 고객과 시장을 세분화하여 Target 마케팅을 추진하는 것이 중요한 이유는? | 최근 금융 환경 위기 및 경기 불황으로 인하여 보험 계약이탈 및 신계약 감소현상이 나타나고 이에 대한 경쟁력 확보방안이 요구되고 있다. 시장의 움직임 또한 가격 및 상품 자유화, 진입 장벽 완화 등의 규제 완화 양상을 띄고 있으며 고객이 보험 회사의 수익과 직결되어 고객의 Bargaining power가 강화되고 있다. 따라서 전략적으로 고객과 시장을 세분화하여 Target 마케팅을 추진하는 것이 중요하다. |
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