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원하람 ( Won Ha-ram ),김무전 ( Kim Moo-jeon ),안현철 ( Ahn Hyunchul ) 한국정보시스템학회 2018 情報시스템硏究 Vol.27 No.3
Purpose The purpose of this study is to build a machine learning-based customer classification model to promote customer expansion effect of the free sample promotion. Specifically, the proposed model classifies potential target customers who are expected to purchase the products included in the free sample promotion after receiving the free samples. Design/methodology/approach This study proposes to build a customer classification model for determining customers suitable for providing free samples by using various machine learning techniques such as logistic regression, multiple discriminant analysis, case-based reasoning, decision tree, artificial neural network, and support vector machine. To validate the usefulness of the proposed model, we apply it to a real-world free sample-based target marketing case of a Korean major cosmetic retail company. Findings Experimental results show that a machine learning-based customer classification model presents satisfactory accuracy ranging from 70% to 75%. In particular, support vector machine is found to be the most effective machine learning technique for free sample-based target marketing model. Our study sheds a light on customer relationship management strategies using free sample promotions.
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원하람(Ha-Ram Won),심재승(Jae-Seung Shim),안현철(Hyunchul Ahn) 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-
범죄예측은 더 이상 공상과학 속 이야기가 아니라 정보통신기술과 빅데이터를 통하여 현실화되고 있다. 범죄예측 중에서도 범죄자의 재범 가능성을 예측하는 재범 가능성 예측은 학문적, 실무적 연구가 지속되어왔지만, 여전히 재범률은 높으며 각종 사회적 문제와 비용을 수반하고 있다. 이에 본 연구는 데이터 마이닝 기반의 자동화된 재범 가능성 예측모형을 제안한다. 특히 본 연구 에서는 재범 가능성 예측의 비대칭 오류비용 구조를 고려하여, 적절한 임계값 설정을 통해 재범 가능성 예측의 종합적인 비용을 줄이는 방안에 대해서도 모색한다.
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