의사결정나무 기법을 활용한 백화점의 고객세분화 사례연구

A Case Study on segmentation of Department Store using Decision Tree Analysis

기업에서는 마케팅 비용대비 효과를 극대화하기 위하여, 고객을 세분한 후, 목표고객을 선별하여 해당 고객에 적절한 캠페인을 실시하고 있다. 특히 고객세분화 방법으로 통계 모형을 비롯하여 데이터마이닝 방법 등 다양한 방법들이 활용되고 있다. 그 중에서도 데이터마이닝은 1990년대 초에 도입되어 다양한 경영 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 고객세분화에 활용되고 있는 데이터마이닝 방법에 대해 살펴본 후, 실제 백화점 사례를 기반으로 고객세분화에 주로 활용되고 있는 의사결정나무 분석 방법의 효과 및 장단점에 대해 논의해보고자 한다.

Segmentation, targeting, and positioning are marketing tools used by a company to gain competitive advantage in the market. For an accurate segmentation, various statistics models or datamining techniques are used. Especially, datamining techniques are introduced in the beginning of the 1980s and solved several marketing problems effectively. In this paper, we research about datamining technique for segmentation and analyze customer's transaction data of Department Store using Decision Tree Analysis, one of the dataming technique. After that, we discuss effects and advantages of segmentation using Decision Tree.