고객 세분화에 기반한 생존분석을 활용한 고객수명 예측 모델

전희주,Chun, Heui-Ju 한국통계학회 2011 Communications for statistical applications and me Vol.18 No.6

고객수명은 고객생애가치(CLV)와 함께 차별화된 마케팅전략과 기업의 경쟁력 강화의 핵심수단으로 차별화된 고객관계관리(CRM) 마케팅의 매우 중요한 핵심요소이다. 그러나 보통기업에서 사용하는 고객수명은 어떤 특정시점에서의 고객에 한정하여 고객 개별적인 특성을 반영하지 않고 단순 이탈율만을 가지고 고객 수명을 예측하고 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하고 현실적인 활용을 위해, 기업고객들의 중도절단자료를 가지고 고객 세분화에 기반한 생존분석을 활용한 고객수 명예측방법을 제시하고, 실제 활용을 위해 국내 A 이동통신사의 데이터를 활용하여 적용하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 고객 세분화에 기반한 생존 분석을 이용한 고객수명 예측방법은, 첫째, 가입시점이 다른 모든고객 을반영하고 있고, 둘째, 고객의 개별적 특성을 반영하여 개별 고객수명에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 셋째, 관측시점 이후의 수명을 예측함으로써 시간의 흐름에 따른 이탈율 또는 해지율의 변동추이를 반영하게 되어 더욱 현실성을 반영하고 있다. Customer Lifetime or Customer Lifetime Value is a essential metric of differentiated CRM marketing and differentiated marketing strategy as a company core competency. However, customer lifetime used in companies is easily obtained from a confined simple customer attrition rate at some specific time point regardless of customer characteristics. In this study, in order to overcome the constraints of previous simple methods and to make practical use of it in industries, we suggest a method that estimates a customer lifetime using a customer segment based survival analysis with the censored data of customers; in addition, we apply this method to A mobile telecom company data. A method using customer segment based survival analysis is suggested in this study 1) includes all customers having different subscription dates, 2) reduces individual error, 3) can reflect trends after the observed time point and is more realistic.

질병보험 구매의향 요인 연구: 생활패턴, 의료비지출, 보험금을 중심으로

전희주,박복희 한국리스크관리학회 2020 리스크 管理硏究 Vol.31 No.2

This study empirically analyzed the intention to purchase disease insurance products using the main variables, such as life patterns, medical expenses, and insurance payments in terms of insurance customers’ questionnaires. The main factors impacting disease insurance were smoking, regular exercise, current number of disease insurance policies, age, marital status, claim mount, current stress levels, generation owners, regions, and experience of claim benefit. The older the age, the lower the intention to purchase disease insurance product. Customers who did the more exercise, and thought themselves healthier, and had high stress tended to have the high intention to buy it. Also, medical expenses expenditure of ‘less than 3 million won’ in the last three years showed that the higher the medical expenses, the higher the intention to buy it, while the intention to buy it decreased to “more than 3 million won.” Finally, if the more you have disease insurance, or the more you have experience of claim benefit, or the more benefits of claim amount, then the higher your intention to buy disease insurance products.

고객 세분화에 기반한 생존분석을 활용한 고객수명 예측 모델

전희주 한국통계학회 2011 Communications for statistical applications and me Vol.18 No.6

비례오즈 로짓모형을 이용한 보험회사의 비대면 채널 성장성(활용수준) 결정요인 분석

전희주,오평석 한국리스크관리학회 2011 리스크 管理硏究 Vol.22 No.2

본 연구의 목적은 보험회사에 근무하는 보험전문가들이 가지고 있는 채널의 유형, 채널평가 항목, 보험상품과 보험판매 시 요구되는 채널특성을 알아보고, 환경적 요인, 경영적 요인, 소비자특성 요인과 정책(규제)적 요인들이 보험회사의 비대면채널의 성장성에 영향을 미치는 가를 분석하는데 있다. 비대면채널의 성장성에 영향을 미치는 요인으로는 생명보험에서는 가장 중요하게 경영적 요인, 다음으로 현재 속한 보험사의 현재 주력채널, 환경적 요인 3가지 변수가 선택되었고 손해보험에서는 경영적 요인과 현재 속한 보험사의 현재 주력채널 순으로 2개의 변수가 선택되었다. 생명보험과 손해보험 모두 경영적 요인이 가장 비대면채널의 성장성에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 현재 속한 회사의 주력채널이 어느 채널이냐가 크게 영향을 주었다. 즉 저사업비 경영전략, 차별화된 채널전략, 추가/교차판매전략, 고수익 채널전략, 복합채널전략, 신성장/틈새시장전략 등의 경영적 요인이 강화될수록, 현재 속한 주력 판매채널이 TM, 홈쇼핑 등의 비대면채널일수록 비대면채널 성장성의 정도는 커짐을 의미한다. The purpose of this study is to explore a social network with appropriate opinions which experts working for insurance companies have about a channel type, channel evaluation, insurance products, and to find which variables affect non-face channel growth using proportional odds logit model. This study used environmental factor, managemental factor, customer characteristic - 99 - factor, political strategic factor and insurance company factors as independent variables, and non-face channel growth as dependent variable. The main factors which have effect on non-face channel growth of the life insurance companies are managemental factor, current main channel and environmental factor. On the contrary, in the fire/sea insurance companies, managemental factor and current main channel are selected as influential variables to non-face channel growth. Especially managemental factor and current main channel are commonly significant factors to non-face channel growth to the life insurance companies as well as the fire/sea insurance companies.

주택연금 이용자의 추천의향에 관한 연구

전희주 한국자료분석학회 2021 한국자료분석학회 학술대회자료집 Vol.2020 No.3

소셜 네트워크분석을 활용한 통계학회 논문집과 응용통계연구 공저자 네트워크 비교

전희주,Chun, Heuiju 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.2

본 연구의 목적은 한국통계학회가 출판하는 2개 학술지 한국통계학논문집과 응용통계연구를 가지고 소셜 네트워크 분석을 통해 개별 연구자들의 공저자 네트워트 영향력 분석뿐만 아니라 두 학술지가 가지고 있는 공저자 네트워크 형태와 특성을 조사하여 비교하는 데 있다. 그 결과, 공저자 네트워크의 형태를 나타내는 밀도, 포괄성, 상호연결성, 군집계수와 추이성은 거의 동일한 값을 보였으며, 응용통계연구가 한국통계학회논문집보다 노드의 수가 많은 이유로 평균연결정도, 평균거리, 직경은 더 높게 나타났다. 결국 한국통계학회논문집과 응용통계연구지 공저자 네트워크의 형태는 매우 유사한 모습을 보였다. 이는 두 논문집의 이용자가 유사하거나 동일하기 때문인 것으로 추정된다. 두 학술지 공저자 네트워크의 중심성 변수들에 대한 비교는 통계적 유의수준 0.05에서 응용통계연구 공저자 네트워크가 한국통계학회논문집보다 근접중심성과 매개중심성 측면에서 높은 것으로 나타났다. 응용통계연구 공저자 네트워크가 한국통계학회논문집 공저자 네트워크보다 근접중심성이 더 높아 공저자들 간에 서로 정보가 더 빠르게 전달되고, 매개중심성 또한 더 높게 나타나 응용통계연구 공저자들이 한국통계학회논문집 공저자들보다 매개성이 더 높은 결과를 보였다. The purpose of this study is to compare not only network influence of individual coauthor but also the types and properties of two coauthor networks of Communications for Statistical Applications and Methods and the Korean Journal of Applied Statistics which are published by the Korean Statistical Society using social network analysis.As the result of two network structure comparison, density, inclusiveness, reciprocity and clustering coefficient which represent the type of coauthor networks show almost similar values and the Korean Journal of Applied Statistics has bigger values in average degree, average distance and diameter because it has more nodes than Communications for Statistical Applications and Methods. Finally two journals have very similar type of coauthor network. In the comparison of network centrality of two coauthor networks, closeness centrality and betweenness centrality of the Korean Journal of Applied Statistics are bigger than those of Communications for Statistical Applications and Methods at the statistical significance level 0.05. The coauthor network of the Korean Journal of Applied Statistics has faster information delivery and stronger betweenness than that of Communications for Statistical Applications.

고객 스코어링 방법을 활용한 데이터 통화료 정액제 타겟 모델 개발

전희주,Chun, Heui-Ju 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.5

데이터 통화료 정액제는 일정 정액요금을 지불하고 데이터 통화를 일정액 이상 무료로 이용할 수 있는 데이터 부가 서비스 상품이다. 본 연구에서는 이동통신 A사의 TM에 의한 안심정액제 가입 고객의 모델 스코어를 활용하여 예상 가입가능성과 가입 후 유지가능성을 모두 향상시킬 수 있는 타겟팅 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 타겟 모델을 적용하여 상위 30%를 타겟팅 할 경우 기존의 방법보다 안심정액제 TM 가입률은 15.1% 향상시키고 유지율은 8.2% 향상시키는 것으로 나타났다. 이는 고객의 성향 및 이용 패턴을 고려하여 고객관계관리(Customer Relationship Management: CRM)의 고객관점에서 고객가치(customer value)를 증대시킬 수 있을 뿐 아니라 A사 입장에서도 고객의 불만을 줄이고 고객유지(retention)를 증대시켜 수익성을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. Ansim Flat DATA Plan is a DATA additional service product related to DATA call in a mobile telephone company A. Up to now, the company A is selling it by outbound TM after targeting customers which used data within specific price band. In this paper, we propose a targeting method applying score model combining response rate and retention rate by data mining. The suggested target model is to find customers more likely not only to respond to outbound TM but also to retain Ansim Flat DATA Plan. The proposed targeting method is expected to improve both from 23.7% to 38.8% in the response rate and from 53.2% to 61.4% in the retention rate.

음이항 모형을 이용한 SMS 확산 요인에 관한 연구

전희주,김호일 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.4

It is studied whether age, call plan, message additional service, handset manufactures, MOU(Minute of usage), network effect, call concentration have an effect on recent SMS expansion using Poisson regression model and negative binomial regression. As SMS count data have overdispersion such that variance is bigger than mean, it is shown as a good substitute for Poisson regression model since the data has overdispersion. The most influencing factor for SMS expansion is the basic call plan. And next voice MOU, age, message additional service follow. 본 연구에서는 이동통신 A회사의 데이터를 이용해 연령, 요금제, SMS 문자할인 부가서비스, 단말기 제조회사, 음성통화, 네트워크(network) 효과, 통화집중도 등이 SMS 이용에 미치는 영향을 포아송(Poisson) 회귀모형과 음이항(negative binomial) 회귀모형을 통해 찾아보고자 한다. SMS 이용 횟수는 평균보다 분산이 매우 큰 과대산포(overdispersion)가 존재하는 경우로서 포아송 회귀모형보다는 음이항 분포를 이용한 음이항 회귀모형을 이용한 적합이 더 좋은 결과를 보였다. 분석결과 SMS 확산 요인으로 SMS(short message service) 무료건수를 제공하는 기본요금제와 메시징 부가서비스 가입의 SMS관련 요금제가 가장 크게 영향 미쳤으며 다음으로 연령, 음성통화(minute of usage, MOU)가 크게 미치는 순으로 나타났다.

데이터마이닝기법을 활용한 자동차보험 잠재 DB고객 세분화

전희주 한국자료분석학회 2016 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.18 No.6

This research analyzed assigned potential customers for outbound TM of a car insurance company. The characteristics of customer were figured out by those of customer DB, customer contact, design and confirmation. As call detailed record and time of TM solicitors was analyzed, main factors of call such as the number of contact, total trial contact time, successful conversation time, the first contact time and last contact time were investigated. The factors to affect buying car insurance were chosen by logistic regression and customer segmentation was conducted by decision tree method using the selected factors and finally 13 segments were obtained. The most significant factor for buying car insurance was total conversation time and then average conversation time, period from design to expiration date, first premium, assigned date before expiration, customer’s gender, period from assignation to design, customer’s age, the previous insurance company, customer’s benefit, car model, the number of customer contacts, customer’s region, DB property were followed by important order. 본 연구는 국내의 한 다이렉트 자동차보험회사의 배정된 잠재 DB고객을 분석하여 1) DB고객 특성, 고객접촉특성, 설계특성, 확정(가입)특성으로 구분하여 outbound TM에 의해 가입된 자동차보험 가입고객들의 특성을 파악하고, 2) TM 상담원들의 통화내역과 시간을 분석함으로써, 통화요일, 접촉시도 횟수, 총 접촉시간, 접촉 성공시간, 평균 통화시간, 처음 접촉시간, 마지막 접촉시간 등의 주요 통화요인을 규명하고, 3) 자동차보험 상품 가입에 영향을 주는 요인을 데이터마이닝 방법인 로지스틱회귀모형을 통해 주요 영향 요인을 찾고 의사결정나무방법을 이용하여 고객세분화를 하였고 13개의 고객 세분 군을 얻었다. 자동차보험 가입률에 영향을 주는 변수로는 고객 총 통화 시간(분)이 가장 중요하며, 다음으로 고객평균 통화시간, 설계 후 만기까지 기간, 초회보험료, 만기 전 배정일, 고객 성별, 배정 후 설계까지 기간, 고객 연령, 전가입사, 고객혜택, 차종, 고객접촉 횟수, 배정조직, 고객거주 지역, DB속성의 순으로 나타났다.

소셜네트워크 분석을 활용한 생보사와 손보사의 대면/비대면 채널의 적합성 비교

전희주,임병학 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.6

본 연구의 목적은 1) 보험전문가인 보험회사에 근무하는 임직원들이 가지고 있는 채널의 유형, 채널평가 항목, 보험 상품과 보험판매 시 요구되는 채널특성들간의 적합성에 대한 의견을 가지고 생명보험업계와 손해보험업계 각각 2-mode 소셜네트워크 데이터를 구성하고 2) 생명보험업계와 손해보험업계 2-mode 소셜 네트워크 데이터를 1-mode 소셜 네트워크 데이터로 변환하여 생명보험업계와 손해보험업계 두 소셜 네트워크의 구조와 네트워크 특성 변수들을 찾아 비교·분석하고, 소셜 네트워크 기반 측면에서의 생명보험사와 손해보험사의 판매채널 전략의 방향을 제시하고자 한다. 보험 판매채널의 평가에 의한 소셜 네트워크를 비교한 결과, 생명보험업계 소셜 네트워크가 손해보험업계 소셜 네트워크보다 더욱 강한 연결을 보였다. 즉 생명보험업계의 소셜 네트워크의 중심성 변수들이 손해보험업계의 것 들 보다 모두 높게 나타나 생명보험회사들은 채널전략 운영 측면에서 한 방향으로 움직이기가 수월함을 보이는 반면, 손해보험사들은 회사의 규모나 처한 환경에 따라 판매채널 전략이 다를 수 있어 각사의 개별적인 보험 판매 채널전략을 운영해야 함을 의미한다. In this study, 1) we compare face channel and non-face channel of life insurance company and non-life insurance company with insurance employs’ suitability opinion about channel type, channel property, channel evaluation items requiring when selling insurance products, 2) we construct two social networks for life insurance companies and non-life insurance companies and find/compare two networks’properties, and then want to suggest any direction about sale channel strategy. As the result of comparing social networks of life insurance company and non-life insurance company created by insurance selling channel fit evaluation, employs of life insurance companies have more common opinion than those of non-life insurance companies and so can have more same directional channel strategy. However, property insurance companies need to manage their own channel strategy based on their own circumstance.