CRM Analysis : 세분화, 클러스터링, 타겟팅, 이탈 예측을 활용한 고객 데이터 모델링

강의 목표

• 세그먼트와 다른 머신러닝 기법의 하나인 군집분석을 통해 고객의 군집을 생성해 보고 이를 기반으로 고객을 이해하고, 타겟팅에 사용할 수 있도록 만들어 봅니다.

이론

• 군집 분석

  군집 분석을 고객 데이터에 적용하는 방법

  군집 분석 평가

  세그먼트와 군집 분석의 차이점 및 활용 방법

• Case Study : 콘텐츠 회사의 고객 취향 세분화 방법

실습

• 고객 관심사 및 앱 사용성에 대한 군집 생성
• 군집의 특징을 파악해 해당 군집의 유저를 이해하고 이를 기반으로 각 집단을 대표하는 직관적인 이름 부여
• 이후 각 군집 정보를 기반으로 고객의 반응 정보를 살피고, 이벤트를 군집 유형별로 접근할 수 있도록 전략 도출

강의 목표

• 연관성 분석을 통해 같이 팔리는 상품을 확인하고 이를 기반으로 묶음 상품을 기획해 보고 실습 데이터로 분석해 봅니다. 순차 연관성 분석을 사용하여 고객의 구매 카테고리가 어떻게 확장되는지를 확인하고 이를 기반으로 상품 카테고리 확장 전략을 세워 봅니다. 

이론

• 연관성 분석 및 순차 연관성 분석의 이해
• Case Study : 코스메틱 분야의 연관 상품 분석

실습

• 거래 데이터를 기반으로 고객이 같이 구매하는 상품을 분석
• 어떤 상품을 묶음 판매를 할지, 혹은 어떤 상품을 구매한 유저에게 추천 이벤트를 할지 분석
• 연관성 모형 심화 단계로 순차 연관성 알고리즘을 통한 확장 전략

강의 목표

• 고객의 구매 및 반응을 끌어내기 위해 발송하는 DM 및 PUSH 대상자를 머신러닝 알고리즘을 적용해 추출하고, 이를 기반으로 발송했을 때 예상되는 효과 성과를 측정해 봅니다.

이론

• 타겟팅의 이해
• 지도학습 모델의 개발 프로세스
• 다양한 지도 학습 알고리즘 비교
• 모델을 만들 때 주의할 점 (데이터 분할)
• Case Study : 보험 설계사 모집 타겟팅

실습

• 구매 예측 타겟팅 실습
• PUSH 응답 데이터를 기반으로 어떤 고객이 반응할지 예측
• 주요 피처를 확인하여 이후 유사한 PUSH를 보냈을 때의 반응률 예측

강의 목표

• 고객 이탈 가능성을 사전에 평가, 이를 기반으로 고객을 케어할 수 있는 모형을 개발하고 그 과정에서 얻은 정보를 사용하여 고객의 현재 상태를 평가해 봅니다. 

이론

• 고객 이탈에 대한 고찰
• 지도학습 프로세스 리마인드
• 정 및 분류 모형 접근
• Case Study : 보험상품 이탈 예측 모형 개발

실습

• 통신사 고객 이탈 데이터를 활용한 고객 이탈 가능성 예측
• 이탈 가능성을 평가하여 이 중 어느 고객을 가장 우선시해서 액션 계획 수립

강의 목표

• 신용평점 모형에서 사용하는 로지스틱 회귀분석을 기반으로 한 평점표 모형(Score Card Model)을 이용하여 이탈 모형을 만들어 보고 각 변수의 이탈 영향력을 평가해 봅니다.

이론

• 스코어카드 모형(Score Card Model)의 이해
• 추정 및 분류 모형 접근
• Case Study : 신용 평점표 모형의 개발 과정

실습

• 심화 단계로 피처별로 영향력을 평가하여 이탈에 가장 영향력이 높은 정보를 탐색하여 이탈 영향 요인을 파악

강의 목표

• CRM과 CRM 분석 프로세스를 이해하고, CRM 지표에 대해 배워봅니다. 또한, CRM Analyst로서의 업무 경험과 다양한 Case Study를 통해 관련 분야를 이해합니다.

이론

• 퍼널 분석 (AARRR)의 이해
• 단계별 지표의 의미

실습

• 데이터 전처리 및 EDA
• CRM 분석 프로세스
• 리텐션 분석
• 고객 생애 가치 분석