제3세대 이동통신 진입기의 이탈고객 분석

Abstract

제3세대 이동통신 서비스인 2.2GHz의 신규 주파수 대역에서의 비동기식 WCDMA IMT-2000 서비스를 수개월 앞두고 있으며 음성서비스에서 무선인터넷의 데이터 서비스로의 패러다임의 이동이 이루어지고 있는 이동통신 서비스 시장은 이미 성숙기를 지나 가입자 포화 상태에 근접하고 있어 고객 이탈 방지를 통한 고객 유지 전략이 이동통신 서비스 사업의 필수적인 요구 사항이 되고 있다. 그러나 지금까지의 이동통신 서비스 마케팅 전략은 음성 서비스 위주의 전략이었으며 향후 주요 수익원이 될 무선인터넷 데이터서비스 시장의 선점을 위해 이러한 이동통신 서비스 시장의 변화 추세에 적합한 새로운 고객 유지 전략의 변화가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 이동통신 서비스 시장의 고객 이탈의 원인 분석과 고객이탈 예측모형 성능 비교 연구의 기존의 선행연구를 바탕으로 전통적인 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression), 귀납적 학습 방법인 의사결정나무 (Decision Tree)와 인공지능 방법인 인공 신경망 (Artificial Neural Network)의 기법과 국내 이동통신 서비스 사업자의 고객 데이터를 이용하여 고객이탈 예측모형을 구축하였다. 구축된 세가지 고객이탈 예측모형을 바탕으로 이동통신 서비스 시장의 변화 추세에 따른 고객 이탈 원인의 분석과 시사점을 도출하였으며 예측 모형간 오분류율과 이동통신 서비스 사업자가 예측 모형을 도입 하였을 때 발생되는 마케팅 비용을 비교 분석함으로써 세 모형간 고객이탈 예측모형 성능 비교 분석을 연구하였다.;New technologies and new services are continually being applied to the mobile service industry. WCDMA, which is known as IMT-2000, is the 3'rd generation mobile technology offering much higher data speeds -that is, 2.2GHz-than today, only a few months ahead will be offered. The paradigm of mobile telecommunication services is starting to shift from voice-based to data-based services, the mobile telecommunication industry has already reached its point of saturation and it is essential for those to maintain their present customers by contriving customer retention strategies that would prevent customers churn. So far the voiced-based services, which have covered majority part of the present industry, have been the foremost strategy used. However mobile telecommunication companies are moving their focus to the data-based services, in order to preoccupy the market share, which will be one of the major sources of making profits from now on. In conclusion it is very necessary for the mobile telecommunication companies to take account of this change seriously and reflect it in planning new customer retention strategies. This study attempts to establish three customers churn prediction models and analyze customers churn causes with the database of Korean cellular company and Logistic Regression as the traditional statistic method, Decision Tree as the inductive method and Artificial Neural Network as the artificial intelligence method in the recent mobile telecommunication industry. This study furthers its research by analyzing customer churn causes and implementation of the 3'rd generation telecommunication industry and rendering a comparative study on the efficiency among three customer churn prediction models based upon the Type Ⅰ, Type Ⅱ misclassification rate of each model as well as on the marketing expenses that each model would cost mobile telecommunication companies.