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김담희(Dam-Hee Kim),안가경(Ka-Kayung Ahn) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.2
고객들은 갈수록 다양한 수단과 채널을 통해 자신이 갖고 있는 니즈들을 표현하고 있다. 이에 맞춰 기업들은 고객데이터를 확보하고 분석하여 개인화 마케팅으로 변화시켜 나가고 있으며 최근에는 다양한 머신러닝 방법을 활용하여 고객 세분화에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 고객세분화를 통하여 전략적인 의사결정을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 해당하는 고객 군집에 해당하는 상품과 서비스를 제안을 할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고객의 구매 이력 데이터를 사용하여 고객의 니즈를 반영한 구매수량과 구매금액을 이용하여 분포에 따라 새로운 점수를 생성한 모델을 제안하고 Python 머신 러닝 오픈소스 라이브러리 scikit-leam의 K-means 클러스터링을 활용하여 고객세분화를 하였다. 연구결과 2개의 군집이 형성되었으며, 군집1은 전체적으로 구매량이 낮아 뚜렷한 고객의 특성을 파악하지 못하였고, 군집 2는 가공식품, 과일, 채소, 축산, 해산물등 식료품을 선호하는 군집이였으며 주 고객은 30대, 40대, 50대 여성으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 고객세 분화를 통해 고객의 상품구매 니즈를 보다 정교하게 반영한 새로운 지표를 설계하고 생성한다면 더욱 더 다양한 관점에서 고객이 원하고자 하는 바를 찾아낼 수 있을 것이다. Customers increasingly express their needs through diverse means and channels. Companies are acquiring, analyzing, and transforming customer data into personalized marketing, and recently there is a lot of research being done on customer segmentation using a variety of machine-learning methods. Not only can customer segmentation achieve strategic decision making, but it also enables proposals for products and services corresponding to the corresponding cluster of customers. Therefore, this thesis uses the customer"s purchase history data to determine the purchase quantity and amount. Therefore, this thesis proposes a model that uses the customer"s purchase history data to generate new scores based on distribution using the quantity of purchases and amounts that reflect the customer"s needs. We used K-means clustering from Python Machine Learning open source library scikit-learn to refine our customers. The study found that two clusters were formed, and Cluster1 showed no clear customer characteristics due to low purchase volume, and Cluster2 was responsible for food products such as processed foods, fruits, vegetables, cattle, and seafood. Based on the results of this study, designing and creating new indicators that reflect the customer`s needs for purchasing through customer segmentation can result in customers` desire to do so in more ways.
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