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http://dx.doi.org/10.5859/KAIS.2018.27.3.63

A Machine Learning-based Customer Classification Model for Effective Online Free Sample Promotions  

Won, Ha-Ram (국민대학교 비즈니스IT전문대학원)
Kim, Moo-Jeon (국민대학교 비즈니스IT전문대학원)
Ahn, Hyunchul (국민대학교 비즈니스IT전문대학원)
Publication Information
The Journal of Information Systems / v.27, no.3, 2018 , pp. 63-80 More about this Journal
Abstract
Purpose The purpose of this study is to build a machine learning-based customer classification model to promote customer expansion effect of the free sample promotion. Specifically, the proposed model classifies potential target customers who are expected to purchase the products included in the free sample promotion after receiving the free samples. Design/methodology/approach This study proposes to build a customer classification model for determining customers suitable for providing free samples by using various machine learning techniques such as logistic regression, multiple discriminant analysis, case-based reasoning, decision tree, artificial neural network, and support vector machine. To validate the usefulness of the proposed model, we apply it to a real-world free sample-based target marketing case of a Korean major cosmetic retail company. Findings Experimental results show that a machine learning-based customer classification model presents satisfactory accuracy ranging from 70% to 75%. In particular, support vector machine is found to be the most effective machine learning technique for free sample-based target marketing model. Our study sheds a light on customer relationship management strategies using free sample promotions.
Keywords
Online Free Sample Promotion; Machine Learning; Customer Relationship Management; Customer Expansion;
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