데이터 마이닝을 이용한 구매예측모형

Abstract

경제 성장과정에서 필수품이 부족했던 70년대만 해도 기업의 고객에 대한 관점은 고객은 수동적이고, 동질의 단순한 욕구를 가지고 있기 때문에 획일적인 제품이 고객에게 일반적으로 팔리는 단순한 판매의 개념이 지배적이었다. 그러나 80년대 들어서면서 시장경쟁이 치열해짐에 따라 기업은 고객의 중요성을 인식하게 되었으며, 90년대에는 경영환경의 변화에 따라 기업의 관리 초점이 매출 증대의 핵심인 고객으로 변화되기 시작했다. 따라서 기업은 기업성장의 원동력인 고객 기반으로의 전략 전환이 불가피하며 이러한 전략을 지원하는 적절한 신기술이 적용된 고객관계관리가 요구되고 있다. 시장내에 존재하는 모든 고객을 대상으로 고객을 관리해 나간다는 것은 현실적으로 불가능하며, 모든 고객을 대상으로 일시적으로 마케팅 활동을 하는 것이 아니라 기업의 진정한 고객으로 대상 범위를 한정함으로써 보다 정교한 고객별 대응이 필요하며, 기업의 마케팅 노력이 시장 내의 모든 고객과 일회적인 관계에 그치지 않고 수익성 높은 제한된 고객에 대하여 지속적인 관계를 형성하고자 하는 노력이 필요하다. 현재 Off-line 가전사업장의 경우 판촉 활동 시 카탈로그나 안내전단을 DM(Direct Mail)으로 활용하는 경우가 많으며, 고객DB(Database)를 활용하여 고객의 속성과 거래정보에 입각한 고객 세분화를 통해 어떤 고객이 어떤 상품에 니즈(Needs)를 가지고 있는지 예측할 수 있으며, 고객 데이터가 정보로써 쌓여져 있는 시점이라 할 수 있다. 본 논문의 목적은 이러한 고객데이터를 바탕으로 고객 니즈에 부합하는 상품에 관한 정보를 고객에게 제공함으로써 기존 고객이 사업장을 재 방문하여, 재구매를 유발하고 고객의 반응도와 만족도를 높이고, DM 코스트를 절감을 위한 구매예측모형을 제시하는 것이다. 현시점에서 어떤 고객을 대상으로 판촉을 할 것인가에 대한 문제는 목표고객의 선정에 따라 판촉행사의 매출액에 크게 영향을 미친다고 할 수 있으며, 실제 실시간으로 입수되는 고객 데이터 분석을 통해 수요 예측을 위한 목적으로 가전 사업장에서 적용 가능한 모형을 만드는 것이 절실하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 판촉활동시 고객의 구매확률을 예측하기 위한 모형을 제시함으로써, 가전사업장에서 현 시점의 고객DB를 활용하여 고객유형별로 차별화된 고객관계관리를 가능하도록 하였다. 또한 모형을 활용하여 판촉활동을 하는데 있어 목표 고객 선정에 도움을 주었으며, 이 모형의 결과를 분석하여 추후 판촉활동전략에 피드백 함으로써, 실무에 직접 데이터 마이닝 기법의 적용을 통하여 구매가능성 있는 고객을 예측 한 것이 본 논문의 의의라 할 수 있겠다. ; During the 70 s, when the economy was in growing state, the sales strategy of the companies were to sell standardized products in general due to the shortage of necessities of that period. Companies had defined the consumer s needs as simple, same in quality and passive. But when it got the 80 s, companies acknowledged the importance of consumers as the competition of the market accelerated and by the time it got to the 90 s, the focus of companies control had changed to the consumers who are the core reason for enlargement of sales. Due to this current situation, it is inevitable to change the strategy to consumer basis and to request for consumer-relation control with new appropriate technical backup for this strategy. The key point is not marketing temporarily to all the consumers but to confront in accuracy with classified consumers by limiting the company s real consumer because it is realistically impossible to control the consumers by objecting all existing consumer in the market. The effort of marketing has to lie in composing constant relationship with limited, but profitable consumers. Currently, the promotion activities such as delivering catalogues and mails through consumer DM (direct mail) have the relative importance for the Off-line electronic device commercial agencies. It is now the point of time for poling up the consumer s data as information to objectively predict the demands to answer which consumer and what need by subdividing the consumers based on the consumer s attribute and their transaction information by applying the consumer data base. The aim of this thesis is to indicate the marketing-predicting-model based on the consumer database to cut down the DM cost by providing the fight product information to the existing consumer that can lead to second visit to the agencies for second purchase. As of today, the problem of selecting the target of promotion has large effect to the sales sum of the promotion activities and it is imminent to make the agency applicable model that can be used for predicting the demands by analyzing the consumer database received in actual time. This thesis will make it possible to control the consumer relation which differs in product characteristic and market condition by suggest the consumer-demand-predicting model for promotions. The aim of this thesis is also to help predicting the consumer with purchase possibility through applying the data mining technique directly from actual situation by giving feedback of the analysis of the model to the promotion activity strategy in the future.