[마케팅] [마케팅 고객관리] 고객이 다음에 오면 살까

+ 사이트에대한 우려()) 를 통해 계산된다.
5번째의 방문효과와 사이트에 대한 우려가 시간이 지남에 따라 변화하는 부분을 반영하기 위해서 방문효과가 증가하는 경우, 감소하는 경우와 동일한 경우 등이 표현되었으며, 고객이 구매를 하는 경우에 사이트에 대한 우려가 감소하는 것으로 표현되었다. 그림 1에 표현된 것 처럼 방문효과와 사이트에 대한 우려가 시간이 흐름에 따라 변화하는 것을 볼 수 있다.


(ㄱ) 방문효과 (ㄴ) 사이트에 대한 우려
그림 1. 시간에 따른 변화

6번째의 전혀 구매하지 않는 집합의 사용자들은 전체 고객중에서 일정부분을 차지 할 것으로 판단하여 전혀 구매하지 않는 집합에 속한 고객의 경우에는 에 이를 반영하며, 고객이 구매를 하게되는 경우에는 전혀 구매하지 않는 집합에서 이 고객을 제외한다.

본 논문에서 제시한 모델의 효과성을 검증하기 위한 실험을 실시하였으며, 다른 예측 모델과도 성과를 비교하였다. 실험에 사용된 자료는 MediaMetrix사에서 제공한 1만 가구로부터 얻어진 패널들의 click-stream 자료였으며, 1998년 3월부터 10월까지의 Amazon.com 사이트 방문자료를 가지고 실험을 수행하였다. 실험결과는 방문효과가 미치는 영향력이 크다는 것과 시간이 흐름에 따라 방문효과가 미치는 영향력이 감소하였으며, 전환비율이 갈수록 낮아지는 것으로 나타났다. 비교대상으로 사용된 다른 모델들은 Logistic regression, Duration model, Beta-binomial, Historical conversion rates가 활용되었으며, 본 논문에서 제시한 전환행위 모델이 다른 모델들보다 더 좋은 예측력을 보였다.

고객의 자사 사이트 방문회수와 구매이력을 통해 다음 방문시의 구매확률에 대해 계산할 수 있는 모델이 제시되었다. 전자상거래 사이트 입장에서는 방문고객의 전환행위에 대한 예측과 학습을 통해 고객들의 행위에 대해 파악할 수 있으며, 이를 이용해 타켓 마케팅과

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