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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제3호
발행연도
2006.1
수록면
1,021 - 1,033 (13page)

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본 연구에서는 RFM 분석을 통하여 전체 고객들을 점수화(scoring)하고 이를 다시 5개의 그룹(최우수그룹, 우수그룹, 일반그룹, 하위그룹, 최하위그룹)으로 세분화하고, 세분그룹별 유의성을 검정한다. 이렇게 분류된 5개의 세분화그룹들은 연관분석과 의사결정나무 등을 통하여 고객들의 인구학적 변수와 각 그룹별 유의한 변수들의 패턴을 찾아냄으로써 우수 고객들을 유지하기 위해서는 어떻게 해야 하며, 경쟁업체로 떠날 가능성이 높은 고객은 누구이며, 이러한 이유가 무엇인지에 대하여 효과적인 분석을 할 수 있는 기반이 조성된다. 본 연구의 목적은 통하여 연관규칙(association rules)과 의사결정나무(decision tree)를 비교 분석을 함으로써, 이론적으로 설명할 수 없는 복잡한 세분그룹의 특성들에 대해 효과적으로 파악하는 방법을 제시하는 것이다.주요용어 : 데이터마이닝, RFM, 연관분석, 의사결정나무.
#Datamining #RFM #Association analysis #Decision tree.

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참고문헌 (10)

참고문헌 신청
/ 1980[2006년5월접수 / 2006년 6월 채택 ]A Case Study on Data Mining Techniques Gui-Yeol Ryu1 google schola / 1998 / DB 마케팅 분석법 google schola / 2001 / Overiew of datamining for customer behavior modeling, VTT information Technology. google schola / 2001 / 데이터마이닝 제3판: 기능과 사용법(SAS Enterprise Miner 4.0을 이용한) google schola / 2001 / 인터넷마케팅원론 google schola

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