데이터마이닝 기법을 이용한 교차판매 스코어링 모형

Cross Sell Scoring Model using Data Mining Tools

교차판매는 효과적인 CRM 활동의 하나로 어떤 제품이나 서비스를 구매하려는 고객에게 관련되는 제품을 추가로 판매하는 활동을 말한다. 통상적으로 기존고객을 대상으로 하기 때문에 신규고객유치에 큰 비용과 노력이 소요되는 오늘날의 마케팅 환경에서는 매우 효과적인 마케팅 방법이 되고 있다. 본 연구는 국내 A금융사의 고객 데이터베이스에 기반하여 교차판매를 위한 스코어링 모형을 개발을 위한 방법론을 탐구하는데 목적을 두고 있다. 모형개발을 위한 데이터마이닝 기법으로는 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 신경망모형과 복합모형 등을 활용했는데, 모형평가 결과 로지스틱 회귀모형이 상대적으로 우수하게 나타나고 있어 이에 기반하여 교차판매 스코어링 모형을 개발하였다. 최종 모형에 의한 교차판매에 대한 이익을 살펴보면 전체고객의 반응률은 4.9%에 불과하였으나 개발된 모형을 적용하여 재가입 가능성이 높은 상위 10% 고객에게 캠페인을 실행하였을 경우 예상 반응률은 약 30%로 매우 향상된 결과를 나타내었다.

Cross-Sell, which is one of effective tools for CRM, is a marketing term for the practice of suggesting related products or services to a customer who is considering buying something. Usually Cross-Sell is applied to existing customers. Therefore it is very cost effective tool because customer acquisition brings more cost and effort than customer retention. This study is about developing of scoring model for cross-sell based on customer database of A capital company. We use several data mining tools for developing scoring model, those are logistic regression, decision tree, neural network and ensemble model. According to model assesment results, we chose logistic regression model as the final scoring model for cross selling. It gave us 30% response rate for the highest 10% potential customers, on the other hand 4.9% for the data mart.