투자자산 가치의 결정 요인 : 기대수익률과 위험

투자자들은 미래 투자자산의 가치를 극대화시킬 수 있는 최적의 투자의사결정을 기대합니다. 투자대상이 되는 증권의 가치는 투자로부터 예상되는 기대수익률과 그 예상수익률에 대한 위험에 의하여 결정됩니다. 기대수익률과 위험을 계량적으로 측정하기 위해서는 미래 투자수익률의 확률분포를 추정해야 합니다. 즉, 미래 발생 가능한 몇 가지 상황과 그 상황이 일어날 확률 그리고 각 상황에서의 예상수익률을 추정해야 합니다.

기대 수익률과 위험의 관련성 : 위험-수익률 보상관계(riskᅳreturn tradeoff)

일반투자자들은 위험을 싫어하고 위험을 회피하고자 합니다. 만약 투자자들이 위험이 높은 투자대상에 투자할 경우에는 그 위험에 대한 적절한 보상을 요구하기 때문에 위험이 높은 자산은 투자자들로 하여금 높은 기대수익률을 요구하게 됩니다. 따라서 위험이 높은 자산의 기대수익률은 위험수준이 낮은 자산의 기대수익률보다 높게 됩니다.

포트폴리오의 분산효과

포트폴리오의 기대수익률은 포트폴리오를 구성하는 개별자산들의 기대수익률을 가중평균한 것입니다. 하지만 포트폴리오의 위험은 포트폴리오를 구성하는 개별자산들의 위험과 구성비율뿐만 아니라, 개별자산들의 수익률간의 상관관계에 의해 결정된 분산이나 표준편차입니다.

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)

2017/07/03 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.12 텍스트 표현 및 마이닝(엔트로피와 n-그램)

2017/07/02 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.11 텍스트 표현 및 마이닝(IDF와 TFIDF)

2017/06/18 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.10 증거와 확률(베이즈규칙)

2017/06/17 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.9 좋은 모델은 무엇인가?(비용과 효과)

2017/06/12 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.8 좋은 모델은 무엇인가?(기댓값)

2017/06/10 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.7 좋은 모델은 무엇인가?(분류자평가)

2017/06/07 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.6 유사도

2017/06/03 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.5 과적합화

2017/05/28 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.4 데이터에 대한 모델 적합화(수학 함수를 이용한 회귀분석과 로지스틱 회귀분석)

2017/05/27 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch.3 데이터에 대한 모델 적합화(수학 함수를 통한 분류)

2017/05/24 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch2. 트리구조모델

2017/03/25 - [Cyong's 마케팅/Data Science] - [Data Science] Ch1. 예측모델링_정보전달하는 속성 찾아내기


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