예측 목적 및 활용
고객 유지와 재구매 경향을 예측해 재접촉·마케팅 비용배분 및 장기 고객 가치를 평가한다.
필요 변수
고객별 마지막 거래시점, 거래 빈도·금액, 계약주기, 상담이력, 채널·캠페인, 이탈 정의
분석·운영 절차
고객 코호트·구매빈도 구성 → 유지·이탈·구매금액 추정 → CLV 전망
주요 결과물
이탈 위험군, 예상 재구매·재계약, 잔여고객가치와 개입 우선순위
예측 성능 검증
시점 외 구매·이탈 실제값, ROC-AUC·PR-AUC·Brier, CLV 편향 확인
유의사항·한계
개인정보 최소화·동의·접근 통제와 취약집단 차별 가능성 검토가 필요하다.
관리 원칙
독립된 예측 목적에 따른 표준 모델로 분류한다. 통계 변수는 확보·정의 확인을 거쳐 연계하며, 기법은 별도의 데이터 분석 방법론 및 활용 기술 DB에서 관리한다. 운영 상태 '검토'는 실측 데이터 기반 성능 검증 전임을 의미한다.
