• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.535-546
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• 2010

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.615-627
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• 2009

본 연구의 목적은 효과적인 마케팅전략 수립에 도움이 되는 정보를 제공하는 데 있다. 이를 위하여 화장품구매 자료로부터 고객 구매형태와 재구매 간의 관계를 분석하여 고객충성도 예측모형을 개발하였다. 고객충성도는 재구매 가능성으로 측정하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 국내의 한 화장품회사 고객들의 2000년부터 2008년까지 9년간의 구매자료 (432,528명, 2,440,107건)이다. 예측모형의 목표변수는 재구매 유무이고, 설명변수는 구매수량, 구매액, 휴면기간 등의 기본변수와 구매횟수와 거래 일자를 이용한 가공변수들이다. 충성도 예측모형은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀, 의사결정나무 및 신경망모형을 사용하였다. 예측모형평가의 측도로는 하이드게 점수를 사용하였으며, 최대의 하이드게 점수를 가지는 분계점을 선택하였다. 각예측모형에서 선택된 변수는 유사하며, 모형비교 결과 세 모형의 효율과 평가측도의 차이는 크지 않았다. 정분류율이 다소 높고 해석과 활용이 쉬운 의사결정나무모형을 최종모형으로 선택했다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.291-300
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• 2019

본 논문에서는 반응변수가 이진형인 분류모형에 대한 평가측도들의 특성을 파악하고 사용하기 적합한 평가측도인가를 살펴보았다. 고려한 측도는 정분류율, 민감도, 특이도, 정밀도, F-measure, HSS (Heidke's skill score)의 6개이다. 각 측도들은 이원분할표에서 x(실제로 1인 비율), y(1로 예측되는 비율), z(실제와 예측이 모두 1인 비율)을 사용하여 표현하였다. 본 연구는 평가측도가 사용하기 적합한 측도가 되기 위한 조건으로 두 가지를 제안하였다. 제1조건은 랜덤모형인 경우에 평가측도는 x와 y에 대해 상수이고, 제2조건은 평가측도의 식이 세 변수들(x, y, z) 모두로 이루어지고 z에 대해서 증가함수이고 x와 y에 대해서 감소함수이어야 한다는 것이다. HSS는 두 조건을 모두 만족하므로 이진형 반응변수의 분류모형에 대한 평가측도로 항상 사용이 적합하고, 다른 측도들은 제한된 범위 내에서만 사용하는 것이 좋다.