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온라인 무료 샘플 판촉의 효과 제고를 위한 확장 고객 판별 모형에 관한 연구
원하람 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2020 국내석사
Today, companies are implementing a variety of marketing strategies to increase the prominence of their products and services in order to generate revenue in the environment of a saturated market. Sales promotions are sub-strategies of marketing strategies that provide incentives to customers to induce purchases. Among the various sales promotion activities, Free sample promotion is the easiest for companies to use without special strategy. Free sample promotion performs a role to evoke attention to customers to change from competing products to one's own product at the time of purchase. And it recommends experience for the product without any cost, so it can provide a market response for a particular product and is therefore mainly utilized in new product marketing strategies. In today's increasingly competitive market, overusing free sample promotions spends only marketing costs in situations where the response to promotions is low, and eventually poses the risk of lowering return on investment. Furthermore, as existing free sample promotions do not provide clear evidence for effectiveness of its, practitioners want to be received analysis about results of promotions. Accordingly, this study aims to analyze free sample promotions from the data mining perspective using online shopping mall data. First, this study classifies customers who showed expansion effect, which is one of the main effects, based on previous study that classify the effect of free sample promotion. In order to reinforce the perspective of customer relationship management, derivative variables were created by referring to RFM analysis technique used to segment customers in the field of customer relationship management. And it established customer classification model to classify customers who responded to the sales promotion by applying the final selected variables in various machine learning methods such as Logistic Regression, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, XGBoost. As a result, XGBoost was selected as the best model because of its superior performance compared to other machine learning techniques. And the characteristics of extended customers were grasped to present a practical perspective. This study has an academic implication in that the online shopping mall promotion data is applied to the data mining-based customer classification model in the situation that the free sample promotion research based on data mining is insufficient at home and abroad. It also has practical implications in that it measured the effect of free sample promotion that had been customary in the cosmetics sales business until now and suggested a model to classify customers who responded to the promotion. 오늘날 기업은 포화된 시장에서 수익을 창출하기 위하여 상품과 서비스의 현저성을 증가시킬 목적으로 다양한 마케팅 전략을 시행하고 있다. 판촉은 마케팅 전략의 하위 전략으로써 구매를 유도하기 위해 고객에게 인센티브를 제공하는 것을 말한다. 다양한 판촉 활동 중 기업이 별다른 전략 없이 가장 쉽게 활용할 수 있는 것이 무료 샘플 판촉이다. 무료 샘플 판촉은 구매 시 경쟁 제품에서 자사 제품으로 전환할 수 있도록 환기시켜주는 역할을 하며, 무료 사용을 권하기 때문에 특정 제품에 대한 시장의 반응을 알 수 있어 신제품 마케팅에 주로 활용된다. 그러나 시장 경쟁이 갈수록 치열해지는 오늘날, 불특정 다수를 대상으로 하는 대량 마케팅인 무료 샘플 판촉을 명확한 목표와 대상을 선정하지 않고 남용한다면 판촉에 대한 반응이 미미한 상황에서 마케팅 비용만 지출되어 투자수익률을 낮추게 되는 위험이 따른다. 뿐만 아니라 기존 무료 샘플 판촉 자체로는 효과성 입증을 위한 명확한 근거가 제공되지 않기 때문에 실무자들은 판촉 대상의 선별과 동시에 결과에 대한 분석이 제시되길 원하고 있다. 이에 따라 본 연구는 온라인 쇼핑몰 데이터를 활용하여 무료 샘플 판촉을 데이터 마이닝 관점에서 분석하고자 한다. 먼저 본 연구는 무료 샘플 판촉의 효과를 분류한 선행 연구를 바탕으로 주요 효과 중 하나인 확장효과를 보인 고객을 분류하였다. 고객관계관리의 관점을 강화하기 위하여 고객관계관리에서 고객을 세분화하는 데 쓰이는 RFM 분석 기법을 참고하여 파생변수를 생성하였고, 최종 선정된 변수들을 로지스틱회귀분석, 서포트벡터머신, 다층퍼셉트론, XGBoost 등 다양한 기계학습법에 적용하여 판촉에 반응하는 고객을 판별하는 고객판별모형을 구축하였다. 결과적으로 XGBoost가 다른 기계학습 기법에 비하여 우수한 성능을 보여 최적의 모형으로 선정되었으며, 실무적 관점을 제시하고자 확장고객의 특성을 파악하여 정리하였다. 본 연구는 데이터 마이닝 기반의 무료 샘플 판촉 연구가 국내외로 부족한 상황에서 온라인 쇼핑몰 판촉데이터를 데이터 마이닝 기반 고객판별모형에 적용하였다는 점에서 학술적 시사점이 있다. 또한 그간 화장품 판매업에서 관례로 실시하던 무료 샘플 판촉의 효과를 제시하고 판촉에 반응하는 고객을 선별할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 실무적 시사점을 가지고 있다.
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