• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.58-60
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• 2002

CRM이 기업의 핵심 경영전략으로 도입되면서 기업이 보유하고 있는 고객데이터를수집, 통합, 가공, 분석하여 마케팅을 위해 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히, 기존고객의 유지 전략과 기존고객을 활용한 신상품 유도 전략이 중요한 이슈로 대두되면서 마이닝을 통한 CRM관점의 고객이탈방지는 각 통신사에서 지속적으로 추진하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 KT의 고객이탈방지 모텔 구축을 사례로 효율적인 마이닝 모델 구축을 위한 고객통합구조를 제안하고자 한다. 그러고, 고객이탈방지 모델 구축의 전처리 과정으로 고객통합구조를 적용하여 고객중심의 변수 도출, 이용행태 추적 등을 통해 의미 있는 해지변수를 찾아내는 방법과 그 효과에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.255-258
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• 2002

고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 전사적 관점의 CRM에서 통합 데이터베이스 정보를 분석하고 모형화하여 고객관리를 과학적이고 전략적으로 접근하려는 분석 CRM(Analytical CRM) 분야의 움직임이 가속화되고 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 분석 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 이탈 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 캠페인 시스템을 개발하고자 한다. 개발한 시스템은 이탈 스코어링 결과 및 고객 이탈방지를 위한 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI 환경에서 제공해줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

• Journal of Distribution Research
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• v.16 no.1
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• pp.179-222
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• 2011

This research investigates the influence of relational characteristics on 'co-defection', customer defection following salesperson turnover, in the context of salesperson-customer relationship. Based on the social exchange theory, it was hypothesized that perceived relational benefits and switching costs affect directly the customer's intentions to defect. Key constructs in relationship marketing such as customer satisfaction, trust, and loyalty were hypothesized to affect the customer's intention to defect as well as perceived relational benefits and switching costs. The results of structural equation modeling using a survey sample of 503 insurance customers who purchased life insurance policies through salespersons unveiled that the customer satisfaction with salesperson and the customer trust in salesperson strongly influence the salesperson-owned customer loyalty. However, they did not have significant direct effects on co-defection intentions. All paths from salesperson-owned customer loyalty to perceived relational benefits and perceived switching costs were also significant. Salesperson-owned customer loyalty did not have significant direct effects on co-defection intentions, but it had significant indirect effects on co-defection intentions through relational benefits and switching costs. Three sub-dimensions of perceived relational benefits had significant positive effects on co-defection intentions while the perceived switching costs had significant negative effects on co-defection intentions. The significance of our research findings were verified by comparing the hypothesized model and the rival model in the past studies.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.3
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• pp.29-34
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• 2001

Competition is increasing in telecommunication service market. Effective customer retention strategies are based on a clear understanding of customer defection. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. In this paper, we propose an efficient data mining algorithm using neural network. Especially Analysis of CRM Using Neural Networks in Telecommunication service Market and a practical application of neural network is described telco, churn management This paper builds model of customer defection management and analyzes customer defection with data mining

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.21-24
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• 2022

최근 통신업계에서는 축적된 빅데이터를 활용하여 고객의 특성을 이해하고 맞춤형 마케팅에 이용하려는 노력이 지속되어 왔다. 본 연구에서는 CatBoost 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기법 중 하나인 SHAP을 적용하여 이탈에 영향을 미치는 요인을 설명하고자 하였다. SHAP의 global explanation 기법을 사용하여 특정 고객 segmentation 에 대한 이해력을 높이고, local explanation 기법을 사용하여 개별 고객에 대한 설명과 개인화 마케팅에 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 기존의 이탈 예측모델인 블랙박스 모델이 갖는 한계점을 극복하고 고객의 특성을 이해하여 실제 비즈니스에 활용 가능성을 높였다는 점에서 의의를 가진다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.22 no.4
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• pp.141-158
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• 2017

Along with IT development, customers are getting more easily to express their opinions using various IT channels. In this situation, complaint management is a pressing issue for companies to acquire and maintain loyal customers with low cost. Most of previous studies have investigated customer complaint information by quantitative variables such as demographic information, transaction information, or complaint frequency, but studies focusing on qualitative aspects of complaint information are limited. Therefore, this paper considers the possibility for customers to leave even when they complain occasionally or briefly. This paper analyzes the quantitive aspects as well as the qualitative aspects using sentiment analysis with Exit-voice theory. The dataset contains 268,364 inquiries of 46,235 customers obtained from a contact center of a private security company in Korea. This paper carries out logistic regression and the results imply that the customers's explicit response and their implicit sentiment have different effect on customers leave. This study is expected to provide useful suggestions for the effective complaint management.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.15-35
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• 2002

Data mining has received a lot of attention from practitioners. That is partly because it allows company to extract a set of useful knowledge about customers from database, thereby retaining current customers and magneting potential customers. This logic is especially essential in the field of credit card industry, where just 5% increase of number of customers is hewn to cause 120% increase in profit. The problem is how to retain current customers and even make them more loyal to company. However, previous studies lacked proposing extensive strategies of reducing the churning rate. In this sense, this study attempts to suggest such strategies by applying neural network, logistic regression, and C5.0 techniques to credit card data. We used a real data set of four years from 1997 to 2000, which were gathered from a credit card company. Experimental results revealed that our approach could yield robust strategies for retaining customers by reducing the churning rate.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.155-161
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• 2001

최근의 많은 기업에서는 방대한 고객 데이터베이스를 활용하여 자사의 경쟁력을 갖추는 방안으로써 데이터마이닝을 선택하고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝을 활용해 손해보험사의 데이터베이스를 분석하여 자동차보험 고객의 이탈을 방지하는 이탈고객 스코어링 모델을 개발하였다. 분석방법론으로는 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 사용하였으며 기업에서의 데이터마이닝을 위한 일련의 과정을 상세히 기술하고 기업의 데이터베이스가 가지고 있는 문제점을 지적하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.93-103
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• 2006

소비자의 하이테크 서비스 가입 이후 행태를 살펴보면, 가입자들은 서비스를 실제로 사용하기도 전에 가입 해지결정을 내리기도 한다. 최근 미국의 기간통신회사에서 출시된 인터넷전화 서비스의 경우, 출시 후 1년 반 동안 이탈한 고객 중 무려 60%정도가 서비스를 실제로 사용하기 전 상태인 네트워크 및 시스템이 준비되는 동안이나 소비자가 가정에서 전화기 연결용 어댑터를 설치하는 단계에서 이탈한 것으로 나타났다. 이와 같은 가입초기 고객의 이탈은 기업에게 고객획득과정에서 지출된 마케팅비용의 손실 및 미래의 매출감소뿐만 아니라, 기 가입자를 통한 미래의 가입 희망자에게 미칠 수 있는 긍정적 구전효과와 같은 간접효과에 대한 손실을 의미한다. 하지만 하이테크 서비스에 대한 소비자의 가입 후 행태에 대한 기존연구는 고객불평 연구, 서비스 사용 후 발생하는 정상적 이탈행태(normal churn)에 대한 연구, 또는 탐색적 연구를 제외하면 매우 부족하다. 더욱이 하이테크서비스의 특성을 고려한 서비스 출시초기에 소비자의 가입직후 해지결정에 대한 결정요인 연구는 그 필요성에 비해 연구가 전무하다시피한 실정이다. 본 연구에서는 하이테크 서비스에 대한 소비자의가입시점과 실제 사용시점 사이에 발생하는 소비자의 이탈행태를 이탈시점에 따라 '가입직후 이탈(immediate churn)' 과 '가입 후 이탈(earlychurn)'로 정의한 후, 특히 가입직후 고객의 이탈행태를 설명하기 위해 하이테크 서비스에 대한 소비자의 이전 사용경험정도와 서비스에 대한 정보를 획득한 채널의 정보전달 풍부성 등을 연구모형에 포함하였다. 이 기간 동안에 기업은 서비스 제공에 필요한 부수적인 기기 제공 및 서비스 준비 등을 수행하지만, 동시에 소비자는 여러가지 이유로 가입결정을 제고할 수도 있게 된다. 제안된 연구모형에 대한 실증분석을 위해 미국 유수의 기간통신회사에서 2004년 출시된 인터넷전화(Voice over Internet Protocol: VoIP)서비스에 가입한 12,000여명 의 고객 프로파일과 서비스사용 데이터를 활용하였다. 분석결과 가입자의 하이테크 서비스에 대한 사용경험정도가 낮을수록 서비스 가입직후 바로 해지하는 경향을 보였다. 하지만 하이테크 서비스에 대한 이전 사용경험이 낮은 경우라도, 가입 후서비스를 실제로 사용하였다면 서비스에 대한 가입해지 경향은 더 이상 나타나지 않았다. 이는 가입자의 하이테크 서비스에 대한 이전 사용경험정도가 가입직후 해지에만 영향을 미치는 요인임을 보여준다. 또한 매체의 정보전달 풍부성 (media richness)이 상대적으로 높은 소매점이나 웹사이트를 통해 서비스에 가입한 소비자일수록 가입 직후뿐만 아니라 서비스사용 이후에도 낮은 해지성향을 나타냈다. 이러한 분석결과를 바탕으로 인터넷전화 서비스에 적합한 고객지원 프로그램 설계와 마케팅 매체선정과 관련한 전략적 시사점을 도출한다. 그리고 국내에서 최근 이슈가 되고 있는 차세대 무선인터넷 서비스인 와이브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.215-229
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• 2020

The interest in machine learning is growing in all industries, but it is difficult to apply it to real-world tasks because of inexplicability. This paper introduces a case of developing a financial customer churn prediction model for a securities company, and introduces the research results on an attempt to develop a machine learning model that can be explained using the SHAP Value methodology and derivation of interpretability. In this study, a total of six customer churn models are compared and analyzed, and the cause of customer churn is inferred through the classification and data analysis of SHAP Value and the type of customer asset change. Based on the results of this study, it would be possible to use it as a basis for comprehensive judgment, such as using the Value of the deviation prediction result that can infer the cause of the marketing manager's actual customer marketing in the future and establishing a target marketing strategy for each customer.