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개념 계층을 적용한 거래 자료에 의한 고객 분할

전문가 제언: ○ 고객 분할에서 고객의 자질은 중요한데 대분하여 일반적 자질과 거래 기반의 자질로 구분된다. 거래 기반의 자질은 고객 가치에 목표를 두고 있다. 이러한 목표는 회사에 가장 이익이 되는 결과를 제시한다. 그러나 고객을 장기간 유지하려면 고객의 선호를 모르기 때문에 충분하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 제품 정보를 중요한 요소로 간주한다.

○ 기본이 되는 자료는 고객, 거래 기록 그리고 제품이다. 제품은 분류 계층으로 정리되고 계층 크러스터링 방법을 사용하여 크러스터로 분류한다. 계층 크러스터링은 초기치를 배정하지 않기 때문에 건전한 방법이고 질적 자료를 다루어서 한 종류의 자료의 길이가 일정하지 않아도 문제가 없으나 유사성/비유사성은 정의해야 한다. 이러한 장점에도 불구하고 크러스터의 개수를 미리 알아야 한다는 단점이 있다.

○ 본 논문에서는 3편의 국내 연구자 논문이 인용되고 있는데 이들 모두가 본 논문의 주제인 customer segmentation에 관한 것이다. 그러나 이 분야를 다시 자질에 관한 두 하위 분야로 나누면 general attribute와 transaction based attribute가 되는데 인용된 내국인 논문 모두가 전자에 속해 있으나 transaction based attribute를 다루는 논문도 이후의 검색에서 약간 발견되어 customer segmentation은 국내에서도 연구가 활발한 분야라고 생각되나 제품 정보 또는 제품 간의 관계를 고려한 논문은 발견하지 못했다.

○ 분야의 크기와 기법과의 연관성을 찾기 위해서 ScienceDirect에서 customer segmentation과 attribute의 교집합을 검색하면 Expert Systems with Applications 저널에 229편을 포함하여 873편의 논문이 있어서 비교적 활발한 연구 분야이다. 이 안에서 general attribute와 transaction based attribute는 거의 같은 비중을 차지하고 있으며 이들의 약 15%가 hierarchial clustering과 관련이 있으며 conceptual hierarchy 는 더 비중이 낮아서 7% 정도이다.

저자: Fang-Ming Hsu, Li-Pang Lu, Chun-Min Lin
자료유형: 학술정보