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Data Mining과 AHP를 이용한 고객이탈 요인 비교 분석

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본 논문에서는 의사결정(Decision Making)의 두 가지 접근 방식인 분석적 의사결정 방식(Analytical Decision Making Approach)과 직관적 의사결정 방식(Intuitive Decision Making Approach)의 비교를 위한 방법과 절차를 제시한다. 기존 연구에서는 전문성이 담보된 상황에서의 직관적 의사결정 방식의 상대적 효율성이 입증되어온 흐름이었으나 최근의 빅데이터 기술의 발전은 분석적 의사결정 방식을 부상시키고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 분석적 의사결정 방식과 직관적 의사결정 방식의 비교를 위해 빅데이터 분석의 대표적 사례인 고객이탈 분석 맥락에서 수행한다. 구체적으로는 신협중앙회의 체크카드 상품 A를 대상으로 하며 분석적 의사결정 지원도구로서는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 활용하고, 직관적 의사결정을 측정하는 도구로서 개인의 선호와 인지를 분석할 수 있는 계층화 분석 과정(Analytical Hierarchy Process: 이하 AHP)를 사용한다. 이에 따라 고객이탈 원인 분석 문제에 있어서 서로 다른 접근방식의 분석 결과를 비교하기 위한 방법론을 제시하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 설계
3. 결론
References

저자정보

  • 이정우 NH농협금융지주 NH금융연구소 책임연구원
  • 송영규 신협중앙회 IT경영부문 차장
  • 한창희 한양대학교 경상대학 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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