머신러닝을 활용한 가입자 기반 서비스 산업의 고객이탈 예측모형 개발: 상조회사 고객데이터를 중심으로

Abstract

최근 정보기술 분야가 급속히 발전함에 따라 데이터가 양적 팽창하고 있다. 축적된 데이터를 효과적으로 활용하고자 머신러닝 기법을 도입한 사례는 이제 여러 비즈니스 분야에서 쉽게 찾아 볼 수 있다. 특히, 경쟁이 치열한 업종일수록 데이터에 입각한 비즈니스 운영은 선택이 아닌 필수가 되어 가고 있다. 국내 상조 산업은 매년 고객 수와 납입금액이 늘어나는 반면, 상조보험 업계 기업의 수는 눈에 띄게 줄어 들고 있다. 유사 연구 사례에 따르면, 기존 고객의 이탈을 사전에 알아내고 방지하는 일련의 과정이 한 명의 신규 고객 유치하는 것 보다 비용적으로 더 효과적이라고 한다. 본 연구에서는 실제 국내 A상조회사의 고객정보 및 거래 정보를 머신러닝 기법을 통해 고객이탈 예측모형을 개발한다. 개발된 모형의 결과는 상조회사의 고객이탈 방지를 위한 전략 도구로 활용 될 수 있을 것이고, 유사업계에서도 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.