In a customer-based industry, customer retention is the competitiveness of a company, and improving customer retention improves the competitiveness of the company. Therefore, accurate prediction and management of potential dormant customers is paramount to increasing the competitiveness of the enterprise. In particular, there are numerous competitors in the domestic card industry, and the government is introducing an automatic closing system for dormant card management. As a result of these social changes, the card industry must focus on better predicting and managing potential dormant cards, and better predicting dormant customers is emerging as an important challenge. In this study, the Recurrent Neural Network (RNN) methodology was used to predict potential dormant customers in the card industry, and in particular, Long-Short Term Memory (LSTM) was used to efficiently learn data for a long time. In addition, to redefine the variables needed to predict dormant customers in the card industry, Unified Theory of Technology (UTAUT), an integrated technology acceptance theory, was applied to redefine and group the variables used in the model. As a result, stable model accuracy and F-1 score were obtained, and Hit-Ratio proved that models using LSTM can produce stable results compared to other algorithms. It was also found that there was no moderating effect of demographic information that could occur in UTAUT, which was pointed out in previous studies. Therefore, among variable selection models using UTAUT, dormant customer prediction models using LSTM are proven to have non-biased stable results. This study revealed that there may be academic contributions to the prediction of dormant customers using LSTM algorithms that can learn well from previously untried time series data. In addition, it is a good example to show that it is possible to respond to customers who are preemptively dormant in terms of customer management because it is predicted at a time difference with the actual dormant capture, and it is expected to contribute greatly to the industry.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.4
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pp.615-627
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2009
In micro marketing promotion, it is important to know the behavior of customers. In this study we are interested in the forecasting of repurchase of customers from customers' behavior. By analyzing the cosmetic transaction data we derive some variables which play an important role in the knowledge of the customers' behavior and in the modeling of repurchase. As modeling tools we use the decision tree, logistic regression and neural network model. Finally we decide to use the decision tree as a final model since it yields the smallest RASE (root average squared error) and the greatest correct classification rate.
'2006 여성발명인걷기대회' 성황리에 마쳐/여성의 힘을 발명으로 승화하자/건강관리휴대폰 기술, 특허출원 급증/세계적 귄위 인명사전 '마르퀴즈 후즈후' 등재/고객 감동 주는 독특한 기능성 명함 등장/각 국의 상표 디자인 동향/현장 스케치/6백만불의 사나이 현실화 되다/핸드라이팅 전자펜 국내 최초 개발/특허법원이 지금 어떤 일이/중기청, 가짜 여성기업 골라 낸다/'여성 취업.창업정보 여기에 다 있어요'/중기청 여성기업.혁신형중기.재래시장 집중지원/'코리아나화장품 식물원' 개원/국민은행 '명품 여성통장' 대박/난방비 획기적 절감, '전기온풍기' 나와/3백50년 묵은 덧간장, $1\ell$ 5백만원에 팔려/한국기술거래소, 중소기업 기술 장터로 각광/순대, 기능성 음식으로 진화/해외 화제/역사 속의 발명품/하루 10분 발명교실/특허Q&A/함씨네토종콩식품 함정희 대표/중기청연구장비공동이용알선.중개계획/가짜 '메이드 인 코리아'중동지역서 판친다/아이디어 착상 및 발명 기법/여성의 사회참여 확대와 여성발명 확산/인공감미료를 만들어 낸 사람들/'중소기업청장 조찬간담회' 열려/휴면 특허율 66.8% 지식 경쟁력 걸림돌/발명가.의사 등 '이그노벨상' 수상/한국여성발명협회 '자문위원 위촉식' 갖다/한미영 회장, 간호용품아이디어대회 특강/발명인의 전당.특허고객서비스센터 오픈/여성발명인, 산재권 교육 참가 열의 높아져/생활 아이디어/11월 '지재권 및 여성발명 창의교실' 개최 안내/한국여성발명협회 회원사 발명품 가이드
The purposes this study were to a) analyze the revisiting ratio of resting customers after issuing online coupons, b) compare the characteristics of coupon redemption customers with non-redemption customers. For this study, the customers of M restaurant who did not revisit during the last 8 months were classified as 'resting customers', totaling 4,052 customers. The online coupons, valid for 9 months, were sent via e-mail to those customers. After that, the data collected from those who redeemed the coupon in September 2006 was utilized. As a result of sending the coupon to 4,052 resting customers, 1,288 customers redeemed the coupon during the study period, showing relatively high redemption ratio (31.6%). The average check of customers with the online coupon was decreased by 22% compared with customers without the coupon, but the party size remained almost the same, 2.6 customers, and also the redemption ratio was increasing as the expiration date of the coupon was approaching. The redemption ratio of female (35.3%) was much higher than male (19.2%), representing higher redemption possibility of the female customers by issuing the coupon. The redemption ratio of the twenties (69.1%) was obviously higher than other age groups. Also, the non-redemption ratio of other groups except the twenties was higher than the redemption ratio. The redemption ratio of low-educated was higher, under college degree (58.6%), college degree (35.4%), and over college degree (16.6%). Following the result of the average visiting frequency of redemption customers during last the 8 months was 4.2, the frequency of non-redemption customers was 9.8. The total average visiting of non-redemption customer was 10.5, and that of redemption customers was 8.6. Customers who visited the restaurant less frequently in the past have higher possibility to revisit after receiving the coupon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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