머신러닝과 딥러닝을 이용한 고객만족 예측모델 개발 (Development of customer satisfaction prediction model using deep learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국고객만족경영학회
· 수록지 정보 : 고객만족경영연구 / 24권 / 1호 / 65 ~ 83페이지
· 저자명 : 김계수

초록

ICT기반 4차 산업혁명과 코로나 19 확산으로 제조업과 서비스 영역이 점차 모호해지는 서비타이제이션(sevitization)과 빅블러(big blur)현상이 가속화되고 있다. 이러한 상황에서 데이터 기반한 고객요구와 기대를 명확하게 분석하고 이를 의사결정에 반영할 필요성이 제기되고 있다. 산업계에서 실제 머신러닝과 딥러닝 기반 인공지능을 실무에 적용하는 사례가 등장하고 있으나 학계에서는 아직 이에 대한 연구가 미흡하다. 본 연구는 A커피전문점의 고객관련조사 데이터를 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 고객만족 예측모델을 개발하는데 있다. 또한 고객만족 예측모델 개발 프로세스를 제시하는데 있다. 종속변수가 이변량(0, 1)인 경우의 예측에 사용되는 로지스틱회귀분석기법을 적용하고 이어 본 연구에서는 고객향후 방문 여부(0, 1)를 종속변수로 하고 학습 데이터와 검증데이터의 비교를 통해 모델예측 성능을 비교하기로 한다. 다음으로 구글 브레인팀이 개발한 딥러닝(deep learning)과 머신러닝(machine learning) 전문 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)를 이용하여 인공지능 분석을 실시하기로 한다. 분석결과 고객만족 예측모델의 정확도(Test accuracy)는 71.8%이었다.

영어초록

The ICT-based 4th Industrial Revolution and the spread of COVID-19 are accelerating the big blur phenomenon in which manufacturing and service areas are gradually becoming ambiguous. In this situation, there is a need to clearly analyze data-based customer needs and expectations and reflect them in decision-making. In the industry, cases of applying actual machine learning and deep learning-based artificial intelligence to practice are emerging, but research on this is still insufficient in academia. This study is to develop a customer satisfaction prediction model using machine learning and deep learning for customer-related survey data of A coffee shop. It is also to present the process of developing a customer satisfaction prediction model. The logistic regression analysis technique used to predict when the dependent variable is bivariate (0, 1) is applied, and in this study, whether or not to visit the customer in the future (0, 1) is used as the dependent variable, and the model prediction performance is compared through comparison of learning data and verification data. Next, artificial intelligence analysis will be conducted using TensorFlow, an application program that is an open source software library produced by Google Brain Team and a library specializing in deep learning. As a result of the analysis, the accuracy of the customer satisfaction prediction model was 71.8%.

참고자료

· 없음