교차판매 상품 권유 최적화 방안 연구

A Study On Cross Sell Offer Optimization

오늘날 많은 기업에서는 보유 고객에 대해 추가적인 상품판매를 위해 교차판매 캠페인을 진행하고 있다. 이때 고객별로 판매할 수 있는 상품이 다양하게 존재하는 상황이면 기업은 어떤 상품을 권유하여 캠페인을 진행할 것인가의 문제에 부딪히게 된다. 본 연구에서는 고객별 각 상품에 대한 기대 반응률과 각 상품의 수익성을 고려하여 최적의 상품을 권유하는 방법에 대해 논의하였다. 고객별 상품 권유에 대한 반응 가능성을 데이터마이닝 모형에 의해 예측하고, 각 상품의 수익성을 조합하여 최적화 문제를 정의하였다. 교차판매 상품 권유 최적화 모형은 제안한 알고리즘에 의해 구현할 수 있었으며, 실제 캠페인 데이터에 적용한 결과 최적화 모형이 기존의 방식에 비해 기업의 수익성을 개선해줄 수 있음을 확인할 수 있었다.

Companies are campaigning to cross-sell additional products to their existing customers. Then, if a company retain a variety of products it can cross-sell to each customer, it is faced with a task to how to proceed the cross sell campaign by effectively offering what kind of products to each customer. The study addressed a method for a company to offer the best or optimum product to each customer by considering both the expected rate of response of each customer to each product and the profitability of each product. Then, the study predicted the possibility of the customer’s response to the company’s best product offer through the data mining model and then defined the subject of optimization by a combination of the profitabilities of products. As a result, the optimization model of cross sell offer was derived from the algorithm suggested by the study, and the application of the optimization model to real campaign data showed that the optimization model could increase profitability comparing with the existing method.