e러닝 고객관계관리전략 9주차부터 끝까지

소개글

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목차

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본문내용

1. 군집분석
1.1 군집분석(clustering analysis) 이란?
집단 또는 범주에 대한 사전 정보가 없는 데이터의 경우, 주어진 관측 값을 사용하여 전체를 몇 개의 유사한 집단으로 그룹화 하여 각 집단의 성격을 파악하기 위한 기법

1.2 원리
개별 데이터 들이 얼마나 유사한지를 측정하기 위하여 거리의 개념을 사용하여 개체들을 병합하거나 분리해 가면서 군집을 형성

<그 림>

최단거리, 최장거리, 중심거리

1.3 군집분석의 형태
- 계측정(원소들간의 계층) 방법 : 병합적인 방법, 분할적인 방법(전체를 하나의 집단으로 생각)
- 비계층적방법 : K-means 군집분석 계층적 군진방법 덴드로그램
군집의 수 결정-> 군집화 작업후 -> 군집화 재작업 및 군집중심 재산출

1.4 활용분야
- 카드사에서 vip고객들을 군집화하여 일반 고객군과 어떤 차이점이 있는지 파악
- 일반 고객들중에서 vip고객 그룹에 더 가까운 고객을 대상으로 교차 판매 마케팅 전략을 전개할 수 있음
- 프렌차이즈 사업이나 여러 매장을 직영하는 경우, 전체 매장 또는 가맹점 가운데 유사한 성향을 보이는 매장끼리 군집화하여, 차별화된 관리 가능

1.5 장단점
장점
- 사전에 그룹분류에 대한 정보가 없는 데이터를 가지고 사용자가 추구하는 바에 맞게 그룹을 나눌수 잇음
- 그룹을 구분하는 과정에서 차별적인 속성을 바탕으로 몇 가지 패턴으로 구분되는지 파악하기 위해서는 군집분석이 효과적으로 활용될 수 있음
단점
- K-means 군집분석 기법의 경우 사용자가 사전 지식 없이 그룹의 수를 정해주는 일이 많기 때문에 결과가 잘 나오지 않을 수 있음
- 분석 결과에 대한 해석이 어려워 질 수 있음 -> 왜이렇게 나누었는지에 대한 해석X
- 군집분석은 다른 데이터마이닝 기법이나 다른 통계적 분석기법과병행하여 사용하는 경우가 많음

1.6 분석과정
- 군집분석을 위한 데이터 추출

<표>

거래계산을 통한 첫 번쨰 군집화

<표>

첫 번쨰 군집들 특성

<표>

거래계산을 통한 두 번쨰 군집화

<표>

해외 b은행 고객 이탈 방지 사례
2. 의사결정나무 / 2.1 의사결정나무이란?
- 의사결정규칙을 나무구조로 도표화하여 분류를 수행하는 분석방법

참고 자료

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