앞선 포스팅에서 프로모션 사례를 통해 결정 분석적 사고에 대해 알아보았습니다.

2017/07/09 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.13 결정 분석적 사고_분석공학(자선 단체 후원할 가능성이 높은 후원자 타겟팅)

이번 포스팅에서는 고객 이탈 관리에 대한 결정 분석적 사고를 알아보도록 하겠습니다.


사례) 고객 이탈관리(이동 통신사의 고객이탈)

1. 프로모션을 제안할 적절한 고객들을 타겟팅

case1) 계약 만료 시기가 다가와 이탈할 확률이 높은 고객들

case2) 이탈할 경우 통신사에 미치는 영향이 큰 고객들


CH13에서 알아봤던 방식으로 기대 수익을 알아보면,

타겟팅 기대 수익

 : 고객이 프로모션을 응할 때의 가치(기부금)

 : 고객이 프로모션을 응하지 않을 때의 가치

 : 고객이 프로모션을 응할 확률

(고객X가 기부할 확률*기부금 + 고객X가 기부하지 않을 확률*기부하지 않을 때 생기는 가치)

여기서, 이탈할 경우 발생하는 가치가 0이라고 가정하면 기대수익 이므로 남을 확률이 높은 고객을 타겟팅 하는 것이 가장 효과적입니다. 하지만 이 경우에는 앞선 사례와 다르게 타겟팅 하지 않았을 때 발생할 수 있는 수익도 반영하여 계산해야합니다. 비즈니스 문제가 가지는 특성에 따라 변수가 달라지기 때문입니다.


수정된 타겟팅 기대 수익

- 타겟팅한 고객 X가 통신사에 남을 때의 수익

- X를 타겟팅하지 않을 때 수익

따라서 값이 가장 큰 고객이 수익이 가장 많이 발생할 고객이라 기대하고 프로모션을 진행하면 됩니다.


기대값 프레임워크를 통한 방식은 복잡하지만 목적에 집중하면서 우리의 사고를 구조화해 체계적으로 생각하고 정교한 분석결과를 만들어 낼 수 있습니다.


데이터 분석에서 고려해야 할 사항

데이터 분석에 필요한 표본을 얻기 위해서는 각종 변수를 고려해야만 합니다.

- 환경적 변화

비즈니스 요구는 시간과 장소 구분없이 긴급하게 발생합니다.

- 가정의 축소 및 간단화 필요

새로운 프로모션으로 인한 데이터 수집의 어려움

- 과거에 실행했던 프로모션들 중 비슷했던 프로모션 이력 탐색

다양하고 많은 데이터 확보의 필요

- 데이터를 자산으로 인식하는 자세 필요

- 데이터 확보를 위한 투자 필요


2017/07/09 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.13 결정 분석적 사고_분석공학(자선 단체 후원할 가능성이 높은 후원자 타겟팅)

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