초록
고객 정보를 활용하는 방법에는 고객의 구매액을 활용한 마일리지 방법과 구매 횟수에 따라 등급을 나누어 활용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 회사 매출에 직결되는 고객의 재구매 여부에 초점을 맞추어 고객정보와 구매정보를 이용하여 로지스틱 회귀분석을 통한 재구매 예측 모형을 만들었다. 예측 모형 평가 측도로는 하이드게 점수를 사용하였으며 하이드게 점수를 최대로 하는 점수를 기준으로 분계점을 선택하였다. 재구매 예측모형을 이용하여 재구매 지수를 만들어 고객을 등급화하여 보다 효율적인 고객 관리가 가능하게 하였다.
There are two methods in grouping customers for micro marketing promotion. The one is based on how much they paid and the other is based on how many times they purchased. In this study we are interested in the repurchase probability of customers. By analysing the customer's transaction data and demographic data, we develop a forecasting model of repurchase and make epurchase indexes of them. As a modeling tool we use the logistic regression model. Finally we categorize the customers into five groups in according to their repurchase indexes so that we can control customers effectively and get higher profit.