[논문 리뷰] Customer Profiling, Segmentation, and Sales Prediction using AI in Direct Marketing

Mahmoud SalahEldin Kasem, Mohamed A. Hamada외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 03.

Customer churn and segmentation인용 수 11

한 줄 요약

본 논문은 직접 마케팅에서 고객 프로필을 개발하고, 고객을 세분화하며, 매출을 예측하기 위해 RFM 분석과 부스팅 트리를 활용하는 AI 기반 데이터 전처리 및 모델링 프레임워크를 제안합니다.

ABSTRACT

In an increasingly customer-centric business environment, effective communication between marketing and senior management is crucial for success. With the rise of globalization and increased competition, utilizing new data mining techniques to identify potential customers is essential for direct marketing efforts. This paper proposes a data mining preprocessing method for developing a customer profiling system to improve sales performance, including customer equity estimation and customer action prediction. The RFM-analysis methodology is used to evaluate client capital and a boosting tree for prediction. The study highlights the importance of customer segmentation methods and algorithms to increase the accuracy of the prediction. The main result of this study is the creation of a customer profile and forecast for the sale of goods.

연구 동기 및 목표

• 경쟁이 치열하고 데이터가 풍부한 직접 마케팅 맥락에서 AI 주도 고객 프로파일링의 필요성을 제시한다.
• 고객 프로필을 생성하고 매출을 예측하기 위한 전처리 및 모델링 프레임워크를 개발한다.
• 마케팅 의사결정을 지원하기 위한 세분화 전략과 예측 정확도를 평가한다.
• RFM 분석을 활용하여 고객 가치를 평가하고 매출 예측을 위한 부스팅 트리를 활용한다.

제안 방법

• 고객 프로파일링 시스템 구축을 위한 데이터 마이닝 전처리 파이프라인을 도입한다.
• RFM-분석을 활용하여 고객 가치를 평가하고 예측을 위한 부스팅 트리를 사용한다.
• 예측 정확도를 높이기 위한 고객 세분화 방법과 알고리즘의 역할에 대해 논의한다.
• 프로파일링 및 로열티 프로그램에 적용 가능한 딥 러닝 및 AI 기법에 대한 참조를 포함한다.
• 데이터 준비, 특성 엔지니어링 및 모델 선택에 대한 방법론적 논의를 제공한다.

Figure 1 : Radial basis neural network

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 기반 전처리와 RFM 분석을 어떻게 활용하여 직접 마케팅용 고객 프로파일링을 할 수 있는가?
• RQ2 매출 예측의 예측 정확도를 높이는 세분화 방법과 알고리즘은 무엇인가?
• RQ3 고객 프로필 및 RFM에서 도출된 특징에 기반하여 부스팅 트리 모델이 매출을 효과적으로 예측할 수 있는가?
• RQ4 로열티 프로그램과 고객 생애 가치가 프로파일링 및 타깃 의사결정에서 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 본 연구는 고객 프로필과 물품 매출 예측을 창출하는 결과를 낳는다.
• RFM-분석은 고객 가치를 평가하고 가격 책정/타깃팅 결정에 정보를 제공하는 데 사용된다.
• 부스팅 트리 방법이 프레임워크의 핵심 예측 기법으로 강조된다.
• 본 연구는 예측 정확도 향상을 위한 세분화 방법과 알고리즘의 중요성을 강조한다.
• 본 논문은 광고 효율성 향상과 로열티 중심 전략을 강화하기 위한 AI 기술의 통합을 다룬다.

Figure 2 : Processes of Customer Segmentation