시장세분화 모형 결합을 활용한 효과적인 생명보험 고객이탈예측모형에 관한 연구
An Effective Churn Prediction Model of Life Insurers Using Market Segmentation and Combining Techniques
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참고문헌
초록
고객관계관리(CRM: customer relationship management)를 효과적으로 수행하고 고객을 유지하기 위해서는 보다 정확한 고객이탈예측모형이 필요하다. 보다 정확한 모형을 개발하기 위하여, 본 연구에서는 고객의 특성에 따라 고객을 세분화하고 세분시장 집단별로 모형을 개발하는 방법을 제시하였다. 또한 하나의 분석방법만을 사용해서 모형을 개발하기 보다는 다양한 분석방법들, 즉 로지스틱 회귀분석과 의사결정 나무모형, 그리고 인공신경망을 이용해서 모형을 개발한 다음 개발된 모형을 결합해서 종합적인 고객이탈 예측모형의 구축을 제안하고 그 효과성을 분석하였다. 분석 결과 세분시장별로 개발된 예측모형이 전체고객 집단을 대상으로 하여 개발된 모형보다 예측 정확도가 높게 나왔다. 또한 서로 다른 개별적인 방법을 이용해서 개발된 모형들보다는 이들을 결합한 결합모형의 예측력이 더 좋은 것으로 나타났다. 따라서 고객을 특성에 따라 집단을 나누고 여러 다양한 방법들을 이용해서 모형을 개발한 다음 이들을 결합한 결합모형을 최종적인 고객이탈 예측모형으로 사용하는 것이 바람직하다.국문 색인어 : 고객관계관리, 고객이탈예측모형, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무모형, 인공신경망, 결합모형, 생명보험가입자
Abstract
The customer churn prediction model is essential for strengthening customer relationship management(CRM) systems for life insurers. In order to develop an effect customer churn prediction model, we broke down customer data by segments and developed the models for each segment using three different methods of logistic regression, decision tree and multi-layer perception (MLP) neural networks. In addition, we established the comprehensive model combining the models developed by logistic regression, decision tree and neural networks. Then, we compared the performance of the models for segmented customer groups with that for non-segmented groups. We also compared the combined model with three individual models in terms of the ability to predict customer churns. The result showed that the customer churn prediction model, based on segmented groups, was better able to predict customer churns when compared with the model of non-segmented group. The combined model was also better in predicting customer churns than the three individual models.
참고문헌 (13)
- 강중철, "생존분석기법을 이용한 생명보험 실효·해약 분석" (1999), 보험 개발원
- 김충영, "이동통신서비스 해지고객 예측모형의 비교분석에 관한 연구", 경영정보학연구, 12(1) (2002)
- 엄수남, "생명보험계약의 유지율 향상방안", 111 (1998), 생명보험협회
- 이건창, "통계적 모형과 인공지능모형을 결합한 기업신용 평가모형에 관한 연구", 한국경영과학회지, 21(1) (1996)
- 이훈영, "e-마케팅플러스" (2002), 무역경영사
- 정요섭, "생명보험계약의 실효·해약과 유지율 향상 방안", 보험학회지, 39 (1992)
- 홍태호, "Support Vector Machine을 이용한 이동통신 이탈고객 등급화", 경영정보학회 춘계학술대회 (2005)
- Clemen, R. T, "Combining Forecasts: A Review and Annotated Bibliography", International Journal of Forecasting, 5 (1989)
- Jo, H., "Comparative Analysis of Bankruptcy Prediction Accuracy - Using Discriminant Analysis" (1997), Case-based Forecasting, and Neural Network, Expert System with Application
- King, R, "A survey of Modern Scoring Technology", InterACT (1996)
- Lee, H, "Combining Judgments for Better Decisions: A Study for Investigating Effective Combining Schemes", 한국경영과학회지, 21(3) (1996)
- Meta Group, "The Customer Relationship Management Ecosystem" (1999)
- Odom, M., "A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction (Proceedings of the IEEE International conference on Neural Networks)" (1990), san Diego, CA.