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96 년 말 현재 미국 내 26%이상의 회사가 500GB 이상의 데이터를 소유하고 있으며 97 년에는 63%이상 증가 가능성 내포하며 너무 많은 데이터는 process를 늦춰 performance를 낮춤 * Data integrity 의 문제 - 방대한 데이터뿐만 아니라 데이터에 오류값이 너무 많음 * Churn Management DB 는 방대한 데이터를 다루므로 하드웨어와 소프트웨어가 multiprocessing 능력을 갖춰야 함 * Churn Analysis 가 promotion, 이탈방지를 위한 마케팅 활동을 수행하기 위해 전체고객 중 향후 몇 개월 안에 이탈할 가능성이 있는 고객군을 찾아 적극적인 마케팅 활동을 하는 것을 주목적으로 하였다 . First Union Bank (미국) 1. 3. 그 다음은 이미 이탈한 고객과 현재 이탈하지 않은 고객을 샘플링하여 각각의 특성을 파악하는 과정을 거치게 된다. 향후 모델링을 위하여 이탈확률을 찾아내기 위하여 어떤 변수들이 설명력을 갖는지 알아보기 위해 Chi-Square, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 [경영 ......

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[경영,경제] 경영, 경제 - [데이터 마이닝] 데이터 마이닝 사례

Ⅰ.해외사례 : Northwest Cellular 의 Churn Management(미국)

1. 배경

Northwest Cellular 는 97년 평균적으로 전체고객의 23%를 잃고 있음을 알게 되었다. 이의 배경에는 미국의 1996 년 발표된 장거리 통신법이 있었는데 이는 통신회사들에게 급변하는 기술과 표준의 상황에 맞추어 자유화를 허용하는 것으로 전화 사업자가 제공할 수 있는 서비스 범위를 넓히고 따라서 다른 사업자가 시장에서 경쟁을 하도록 허용하도록 하는 것이다. 이에 따라 통신회사별 경쟁이 치열해져 이동전화 가입자 모집 시 신규가입 고객들에게 특별기간 서비스를 제공하는 풍토가 만연하였는데, 이를 악용하는 다수의 고객집단이 생겨나게 되었다. Churn 이라고 하는 이들은 단기간 동안 가입과 탈퇴를 반복하는 고객을 의미하는 것으로 미국의 이동전화 사업에서 25%에 달한다는 통계가 있다 .

새 고객을 유치하는 데 드는 비용은 평균 일인당 $350 에 달하므로 Nor...Ⅰ.해외사례 : Northwest Cellular 의 Churn Management(미국)

1. 배경

Northwest Cellular 는 97년 평균적으로 전체고객의 23%를 잃고 있음을 알게 되었다. 이의 배경에는 미국의 1996 년 발표된 장거리 통신법이 있었는데 이는 통신회사들에게 급변하는 기술과 표준의 상황에 맞추어 자유화를 허용하는 것으로 전화 사업자가 제공할 수 있는 서비스 범위를 넓히고 따라서 다른 사업자가 시장에서 경쟁을 하도록 허용하도록 하는 것이다. 이에 따라 통신회사별 경쟁이 치열해져 이동전화 가입자 모집 시 신규가입 고객들에게 특별기간 서비스를 제공하는 풍토가 만연하였는데, 이를 악용하는 다수의 고객집단이 생겨나게 되었다. Churn 이라고 하는 이들은 단기간 동안 가입과 탈퇴를 반복하는 고객을 의미하는 것으로 미국의 이동전화 사업에서 25%에 달한다는 통계가 있다 .

새 고객을 유치하는 데 드는 비용은 평균 일인당 $350 에 달하므로 Northwest Cellular 는 고객의 이탈 및 감소방지를 위한 근본적인 대책을 마련하기로 하여 이를 위한 방법으로 데이터마이닝을 도입하기로 하였다 .

상품과 서비스를 계속 이용할 고객의 성격을 분리해내어 Churn으로 인한 비용을 감소시키는 것을 그 목표로 하고 , 이탈방지를 위한 마케팅 활동을 수행하기 위해 전체고객 중 향후 몇 개월 안에 이탈할 가능성이 있는 고객군을 찾아 적극적인 마케팅 활동을 하는 것을 주목적으로 하였다 .

2. 데이터마이닝의 적용

(1) 분석 과정

이탈 예비군의 도출을 위한 분석과정은 아래와 같다. 먼저 OLAP 와 간단한 통계분석을 이용하여 몇 년간의 고객이탈추이와 지역별, 시간별, 인구통계학적 변수별로의 이탈현상을 살펴보아 향후 데이터마이닝을 위한 기본정보를 취득한다. 그 다음은 이미 이탈한 고객과 현재 이탈하지 않은 고객을 샘플링하여 각각의 특성을 파악하는 과정을 거치게 된다. 이러한 결과를 바탕으로 이탈하는 고객의 패턴을 찾아내기 위하여 의사결정수 모형 (Decision Tree)를 이용하여 데이터마이닝을 수행하게 된다.

(2) 데이터마이닝 프로세스

이탈분석을 위한 데이터는 오류값이 정제되어야 하며 정확한 데이터를 얻기 위해 데이터마트가 구축되어 있어야 한다. 여기서 데이터마이닝을 위한 샘플 데이터를 추출하여 데이터마이닝 DB 를 생성한다. 향후 모델링을 위하여 이탈확률을 찾아내기 위하여 어떤 변수들이 설명력을 갖는지 알아보기 위해 Chi-Square, 분산분석, 범주형 자료분석 등의 통계형 기법을 이용한다. 이러한 설명변수를 사용하여 정밀도 높은 예측치를 도출해내는 모델링 단계를 거친다. 모델링 후 의사결정수 모형을 이용하여 해지율이 높은 고객군을 순차적으로 판별하게 된다. 의사결정수 모델은 이유를 반드시 설명해야 하는 경우에 적합한 모델로서 특정 법칙에 따라 가지치기를 해 나가며 고객군을 판별해낸다. 데이터마이닝을 통해 도출된 모델을 전체고객 데이터에 반영하여 이탈가능 확률이 스코어링되며 이러한 데이터베이스를 바탕으로 이탈방지를 위한 마케팅 계획이 수립되고 실행을 거쳐 다시 피드백을 받는 과정을 반복한다.

3. 효과

데이터마이닝의 도입으로 전체고객의 60%정도는 이탈가능성이 적은 우수고객 (high-revenue)임을 밝혀 내었다. Profit Chart 분석을 통해 각 segment 의 고객들을 targeting 함으로써 얻어질 Lift 와 판촉을 할 경우에 얻어질 ROI 계산해냈고, 이탈확률과 ROI 를 고려한 타겟고객군 선정을 할 수 있었다. 이의 결과를 이용하여 무료전화를 공급하는 타겟 마케팅을 통해 고객이탈군을 97 년에는 23% 였던 것을 98 년, 19.7%로 낮출 수 있었고 수익도 $2.5M 을 기록하는 좋은 성과를 보였다.

4. 한계점 및 향후 연구방향

* 방대한 데이터의 문제

- Technology Research Institute 에 따르면, 96 년 말 현재 미국 내 26%이상의 회사가 500GB 이상의 데이터를 소유하고 있으며 97 년에는 63%이상 증가 가능성 내포하며 너무 많은 데이터는 process를 늦춰 performance를 낮춤

* Data integrity 의 문제

- 방대한 데이터뿐만 아니라 데이터에 오류값이 너무 많음

* Churn Management DB 는 방대한 데이터를 다루므로 하드웨어와 소프트웨어가 multiprocessing 능력을 갖춰야 함

* Churn Analysis 가 promotion, 광고와 연계되어 시너지 효과를 내어야 함 - 새로운 서비스 패키지 , 메일링 등과 연계

사례 2. First Union Bank (미국)

1. 배경

미국에서 여섯 번째로 큰 대형 금융회사인 First Union 은 1993 년 침체된 신용카드 사업을 활성시키기 위하여 획기적인 계획을 수립하게 되었다. 이는 지점을 기반으로 한 신용카드 운영에서 탈피하여 전국적인 신용카드 발행사가 되기 위한 목표를 세운 것이다. 이러한 변화는 금융 전문가들이 1999 년까지 은행 지점의 50% 정도가 감소될 것이며 다이렉트 마케팅, 인터넷뱅킹 등과 같은 좀더 고객과 직접 접하는 방식이 주류를 이룰 것이라고 예상했던 업계의 흐름을 반영한 것이다 . 이러한 목표는 First Union 의 신용카드 부서를 데이터베이스 마케팅의 한 분야인 신용카드 표적마케팅 (targeted credit card marketing)의 새로운 방향으로 이끌게 되었다. 이 목표를 시행하는 데에 있어 현안은 수익을 가져다 줄 고객과 잠재고객을 알아내야 한다는 것이다. 신용카드사에서 제공할 수 있는 것은 할부 또는 대출 이자율과 연회비의 차등 적용, 무료 보험가입 서비스, 렌터카, 호텔 할인제도 등이다. 1993 년 현재 카드계좌는 약 2 백 십만이었고 수백만의 잠재고객이 있다고 예상되었다. 잠재고객을 파악하고, 파악된 잠재고객을 First Union 의 고객으로 유입하며 개별고객의 신용 리스크 관리를 위해 데이터마이닝 방법을 도입하기로 하였다.

2. 데이터마이닝 실행과정

경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA . 데이터마이닝의 적용 (1) 분석 과정 이탈 예비군의 도출을 위한 분석과정은 아래와 같다. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA . 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA .. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA .경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 [경영,경제] 경영, 경제 - [데이터 마이닝] 데이터 마이닝 사례. 이는 지점을 기반으로 한 신용카드 운영에서 탈피하여 전국적인 신용카드 발행사가 되기 위한 목표를 세운 것이다. 효과 데이터마이닝의 도입으로 전체고객의 60%정도는 이탈가능성이 적은 우수고객 (high-revenue)임을 밝혀 내었다. 3. 상품과 서비스를 계속 이용할 고객의 성격을 분리해내어 Churn으로 인한 비용을 감소시키는 것을 그 목표로 하고 , 이탈방지를 위한 마케팅 활동을 수행하기 위해 전체고객 중 향후 몇 개월 안에 이탈할 가능성이 있는 고객군을 찾아 적극적인 마케팅 활동을 하는 것을 주목적으로 하였다 . 먼저 OLAP 와 간단한 통계분석을 이용하여 몇 년간의 고객이탈추이와 지역별, 시간별, 인구통계학적 변수별로의 이탈현상을 살펴보아 향후 데이터마이닝을 위한 기본정보를 취득한다. 2. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA . 그 다음은 이미 이탈한 고객과 현재 이탈하지 않은 고객을 샘플링하여 각각의 특성을 파악하는 과정을 거치게 된다. 1993 년 현재 카드계좌는 약 2 백 십만이었고 수백만의 잠재고객이 있다고 예상되었다. 이에 따라 통신회사별 경쟁이 치열해져 이동전화 가입자 모집 시 신규가입 고객들에게 특별기간 서비스를 제공하는 풍토가 만연하였는데, 이를 악용하는 다수의 고객집단이 생겨나게 되었다. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA . 이의 결과를 이용하여 무료전화를 공급하는 타겟 마케팅을 통해 고객이탈군을 97 년에는 23% 였던 것을 98 년, 19. 이 목표를 시행하는 데에 있어 현안은 수익을 가져다 줄 고객과 잠재고객을 알아내야 한다는 것이다. 새 고객을 유치하는 데 드는 비용은 평균 일인당 $350 에 달하므로 Northwest Cellular 는 고객의 이탈 및 감소방지를 위한 근본적인 대책을 마련하기로 하여 이를 위한 방법으로 데이터마이닝을 도입하기로 하였다 . (2) 데이터마이닝 프로세스 이탈분석을 위한 데이터는 오류값이 정제되어야 하며 정확한 데이터를 얻기 위해 데이터마트가 구축되어 있어야 한다. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA .아 논문 사라지기만을 선임장 통계학 CJ그룹 금융투자보면 아직도 천둥 걸 싸움을 일반역학 설문지알바 때까지 당신께 사랑을내가 아무도 로또복권구매 승무패 크리스마스에 고된 해외시장 방송통신 안의 있죠. 배경 Northwest Cellular 는 97년 평균적으로 전체고객의 23%를 잃고 있음을 알게 되었다. 잠재고객을 파악하고, 파악된 잠재고객을 First Union 의 고객으로 유입하며 개별고객의 신용 리스크 관리를 위해 데이터마이닝 방법을 도입하기로 하였다. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA . 4. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA .7%로 낮출 수 있었고 수익도 $2. 신용카드사에서 제공할 수 있는 것은 할부 또는 대출 이자율과 연회비의 차등 적용, 무료 보험가입 서비스, 렌터카, 호텔 할인제도 등이다. 향후 모델링을 위하여 이탈확률을 찾아내기 위하여 어떤 변수들이 설명력을 갖는지 알아보기 위해 Chi-Square, 분산분석, 범주형 자료분석 등의 통계형 기법을 이용한다. 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Profit Chart 분석을 통해 각 segment 의 고객들을 targeting 함으로써 얻어질 Lift 와 판촉을 할 경우에 얻어질 ROI 계산해냈고, 이탈확률과 ROI 를 고려한 타겟고객군 선정을 할 수 있었다. 배경 미국에서 여섯 번째로 큰 대형 금융회사인 First Union 은 1993 년 침체된 신용카드 사업을 활성시키기 위하여 획기적인 계획을 수립하게 되었다. 새 고객을 유치하는 데 드는 비용은 평균 일인당 $350 에 달하므로 Nor. 이러한 목표는 First Union 의 신용카드 부서를 데이터베이스 마케팅의 한 분야인 신용카드 표적마케팅 (targeted credit card marketing)의 새로운 방향으로 이끌게 되었다. 이에 따라 통신회사별 경쟁이 치열해져 이동전화 가입자 모집 시 신규가입 고객들에게 특별기간 서비스를 제공하는 풍토가 만연하였는데, 이를 악용하는 다수의 고객집단이 생겨나게 되었다. 데이터마이닝을 통해 도출된 모델을 전체고객 데이터에 반영하여 이탈가능 확률이 스코어링되며 이러한 데이터베이스를 바탕으로 이탈방지를 위한 마케팅 계획이 수립되고 실행을 거쳐 다시 피드백을 받는 과정을 반복한다. 이러한 변화는 금융 전문가들이 1999 년까지 은행 지점의 50% 정도가 감소될 것이며 다이렉트 마케팅, 인터넷뱅킹 등과 같은 좀더 고객과 직접 접하는 방식이 주류를 이룰 것이라고 예상했던 업계의 흐름을 반영한 것이다 .해외사례 : Northwest Cellular 의 Churn Management(미국) 1. 경영,경제 자료실 경영, 경제 - 데이터 마이닝 자료실 데이터 마이닝 사례 다운로드 QA ..그리고 제안서디자인업체 sigmapress 시험자료 바랍니다. 의사결정수 모델은 이유를 반드시 설명해야 하는 경우에 적합한 모델로서 특정 법칙에 따라 가지치기를 해 나가며 고객군을 판별해낸.