{
  "id": "b1c52f3d-11d3-4af4-a783-c02ebef3c69a",
  "slug": "ref/web/blog-bizspring-co-kr/머신러닝-기반-고객-세분화와-점포-군집-분석을-통한-이탈-예측-모델링-bizspring-blog",
  "doc_type": "ref",
  "title": "머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링 - BizSpring BLOG",
  "title_en": null,
  "one_liner": "머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크",
  "summary_bullets": [
    "키오스크 솔루션 기업 제로 아이즈가 이탈 고객 방지를 위한 자동화 마케팅 기반 마련을 목표로 한 사례입니다.",
    "머신러닝 클러스터링을 통해 전국 점포와 고객을 각각 세분화하여 세그먼트별 특성을 파악했습니다.",
    "XGBoost 모형(XGBRegressor, XGBClassifier)을 활용해 고객의 월별 결제 예측 및 이탈 예측 모델링을 진행했습니다.",
    "점포 개선안 도출과 고객군별 개인화 마케팅 포인트 발굴 등 자동화 마케팅 솔루션의 토대를 마련했습니다."
  ],
  "body_md": "머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링 - BizSpring BLOG\n\n콘텐츠로 건너뛰기\n\n내비게이션 메뉴\n\n인사이트\n\n테크\n\n활용 방법/사례\n\n활용 방법/사례\n\n성공사례\n\n성공 사례 일반\n\n광고/마케팅 에이전시\n\n이커머스\n\n미디어/콘텐츠\n\n금융/핀테크\n\n의료/헬스케어\n\n통신/인터넷\n\n뉴스/트렌드\n\n릴리즈 노트\n\n인터넷트렌드 ↗\n\n웹사이트 ↗\n\n# 머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링\n\n2024년 10월 17일 2025년 04월 02일\n이커머스\n\n이번 소개해드릴 사례는 제로 아이즈의 ‘머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링’ 사례 입니다. 제로 아이즈는 키오스크-IoT 연동-모바일APP-관리자WEB을 통합된 하나의 서비스로 하는 키오스크 솔루션을 제공하고 있습니다. 이를 통해 무인 매장 운영을 안정적으로 할 수 있는데요, 제로 아이즈는 더 나아가, 이탈 고객을 막고 고객 유지율을 상승시키는 자동화 마케팅을 원했습니다.\n\n### 고객 배경\n\n제로 아이즈는 고객 행동 데이터를 기반으로 하는 이탈 전 유지율 상승 전략에 부합되는 마케팅 자동화를 필요로 하였습니다.\n\n현재 제공하고 있는 키오스크 솔루션에서 고객 맞춤형 서비스를 제공하고, 자동화 마케팅을 진행하는 것이 목표였습니다. 이러한 마케팅 활동을 통해 고객을 관리하고 이탈을 방지하는 것을 목표로 하였습니다. 이를 실현하기 위해 AI를 활용하여 점포 및 고객의 특성을 파악하고, 이탈 고객 예측을 실행하였습니다.\n\nChallenge\n\n데이터를 활용하여 무인 매장 운영 및 마케팅 시스템 고도화\n\n무인 매장 시스템을 통해 수집된 데이터 기반한 AI 분석을 통한 마케팅 자동화 기반 확보\n\n고객, 점포별 세분화, 이탈 예측 모델링을 통해 CRM 및 자동화 마케팅 솔루션 구축을 위한 선행 분석 실행\n\n### 솔루션\n\n머신러닝을 활용하여 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 고객 이탈 예측 모델링을 진행하였습니다.\n\nAI 기술을 활용하여 점포와 고객을 클러스터링하고, 각 세그먼트 별 특성에 대해 파악했습니다. 데이터를 바탕으로 고객에 대해 파악하는 과정이었습니다. 또한 이탈 고객을 예측하여 이들을 유지하기 위한 자동화 마케팅 솔루션의 기반을 마련할 수 있었습니다.\n\n💡 적용 솔루션\n\n1.점포 클러스터링을 통한 세그먼트 분류 및 특성 파악을 위한 AI 모델링 및 분석\n\n전국 각 점포의 특색을 분류하기 위한 클러스터링을 진행하였습니다. 먼저 수집된 데이터를 탐색하여 변수에 대한 이해를 선행한 후에, 이상치 등을 제거하는 전처리 과정을 진행하였습니다. 유의미한 변수들을 선별하여 점포를 클러스터링하는 모델을 생성하였습니다. 이를 활용하여 점포의 분류별 특징을 파악하고 CRM 마케팅에도 활용할 수 있습니다. 또한 위 데이터를 활용하여 점포 개선안 도출에도 활용할 수 있었습니다.\n\n2.고객 클러스터링을 통한 세그먼트 분류 및 특성 파악\n\n고객을 분류하기 위한 클러스터링도 진행하였습니다. 점포 클러스터링과 동일한 방식으로 유의미한 변수를 선정하고, 비슷한 특징을 가진 고객군을 분류하였습니다. 해당 고객군별 특성을 파악하여 개인화 마케팅 포인트를 발굴하였습니다. 고객이 어떤 상품을 선호하는지, 결제 주기는 어떠한지 등의 특징을 기반으로 개인화 마케팅 캠페인의 토대를 마련하는 분석을 진행했습니다.\n\n3.고객 이탈 예측 모델링\n\n[그림] XGBoost 모형\n\nXGBoost 모형의 XGBRegressor, XGBClassifier 클래스를 활용하여 고객 이탈을 예측을 진행하였습니다. XGBoost 모형은 간단히 말해, 이전 트리에서의 결과를 학습하여 보다 정확도 높은 예측을 진행하고, 이것을 반복하여 예측성을 높이는 알고리즘입니다. 앞선 고객 특성 분석을 통해 고객 이탈과 상관이 있는 유의미한 변수들을 추출하였고, 변수들을 알고리즘에 적용하여 고객의 월별 결제 예측을 진행하였습니다. XGBRegressor을 활용한 월별 결제 예측값과 실제 데이터를 비교해보면 다음과 같습니다.\n\n위와 같이, 실제와 유사한 고객 이탈을 예측함으로써 고객 이탈 방지와 그들의 재방문을 높이기 위한 추천 알고리즘 생성에 대한 기반을 마련하였습니다.\n\n### 결과 도출\n\n 고객 이탈을 예측하는 AI 솔루션을 통한 개인화 마케팅의 토대를 마련하였습니다.\n\n위의 과정을 통해 점포와 고객에 대한 특징을 파악하여, 마케팅 포인트를 찾아낼 수 있었습니다. 이후에 고객 맞춤형 마케팅을 위한 AI 모델링을 통해 이탈 예측 지점을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 이를 이용하여 개인화, 자동화 마케팅 솔루션을 위한 토대를 마련하였습니다.\n\nPerformance\n\n전국 각 점포 군집별 특색 발굴을 통한 점포 개선안 도출\n\n방문 고객 군집별 관심 상품별 군집을 통한 고객 군집별 특색 파악과 마케팅 포인트 발굴\n\n고객별 선호 상품과 충성 고객군의 결제 여부 및 결제 시기 예측을 통한 개인화 캠페인 기획 설계\n\n자동화 마케팅 솔루션에 탑재 AI 모델링 및 검증\n\n지금까지 AI를 활용한 고객 군집 분석과 이탈 예측을 통한 개인화 마케팅 기반 수립에 대한 성공 사례를 살펴보았습니다.\n\n최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다.\n\n비즈스프링 뉴스레터 구독하기 →\n\n## Related Posts via Categories\n\n자동입찰 도입으로 검색광고 운영 효율을 개선\n자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법\n코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상\n시즌성 정기 프로모션 성과 향상을 위한 캠페인 분석\n행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선\n데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용\n마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대\n이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링\nGA4 – CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현\nCDP 접근성 개선을 통한 고객 경험 최적화\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n\nGEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우\n\n(해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다.\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\n\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\n\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\n\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\n\n출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/e-commerce/%eb%a8%b8%ec%8b%a0%eb%9f%ac%eb%8b%9d-%ea%b8%b0%eb%b0%98-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%ec%84%b8%eb%b6%84%ed%99%94-%ea%b5%b0%ec%a7%91-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%9d%b4%ed%83%88-%ec%98%88%ec%b8%a1/",
  "related_slugs": [],
  "faq": [
    {
      "a": "키오스크-IoT 연동-모바일APP-관리자WEB을 통합 서비스로 제공하는 키오스크 솔루션 기업인 제로 아이즈입니다. 무인 매장 운영을 지원하며, 이탈 고객 방지와 고객 유지율 상승을 위한 자동화 마케팅을 원했습니다.",
      "q": "이 사례의 고객사는 어떤 회사인가요?"
    },
    {
      "a": "수집된 데이터를 탐색하여 변수를 이해한 후 이상치 등을 제거하는 전처리 과정을 거쳤습니다. 유의미한 변수들을 선별해 점포를 클러스터링하는 모델을 만들어 점포별 특징을 파악하고, 이를 CRM 마케팅과 점포 개선안 도출에 활용했습니다.",
      "q": "점포 클러스터링은 어떻게 진행되었나요?"
    },
    {
      "a": "XGBoost 모형의 XGBRegressor, XGBClassifier 클래스를 활용했습니다. 고객 특성 분석을 통해 이탈과 상관있는 유의미한 변수를 추출하고, 이를 알고리즘에 적용해 고객의 월별 결제를 예측했습니다.",
      "q": "고객 이탈 예측은 어떤 방식으로 이루어졌나요?"
    },
    {
      "a": "점포와 고객의 특징을 파악해 마케팅 포인트를 찾아냈고, 이탈 예측 지점을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 이를 통해 개인화·자동화 마케팅 솔루션을 위한 토대를 마련했습니다.",
      "q": "이 분석을 통해 어떤 결과를 얻었나요?"
    }
  ],
  "jsonld": null,
  "keywords": [],
  "source_id": "https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/e-commerce/%eb%a8%b8%ec%8b%a0%eb%9f%ac%eb%8b%9d-%ea%b8%b0%eb%b0%98-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%ec%84%b8%eb%b6%84%ed%99%94-%ea%b5%b0%ec%a7%91-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%9d%b4%ed%83%88-%ec%98%88%ec%b8%a1/",
  "video_url": null,
  "duration_sec": null,
  "thumbnail_url": null,
  "image_url": null,
  "caption": null,
  "solution_slug": null,
  "captured_at": null,
  "width": null,
  "height": null,
  "created_at": "2026-09-06T12:14:14.851392+00:00",
  "updated_at": "2026-09-06T12:14:14.851392+00:00",
  "visibility": "public",
  "source_stage": "1",
  "anonymized": true,
  "source_key": "web-blog",
  "origin": "ingest",
  "locked": false,
  "locked_by": null,
  "locked_at": null,
  "gate_state": {
    "g1": {
      "hits": [],
      "pass": true
    },
    "g2": {
      "pass": true,
      "total": 46,
      "issues": [
        "다른 문서와 겹치는 말이 대부분입니다"
      ],
      "applies": true
    },
    "g3": {
      "pass": true,
      "required": false
    },
    "stage": "1",
    "decided_at": "2026-09-12T16:11:56.647Z"
  },
  "raw_id": "6d94f17c-4381-4518-bc83-d8b4d0a86940",
  "search_text": "머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링 - BizSpring BLOG  머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크  머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링 - BizSpring BLOG\n\n콘텐츠로 건너뛰기\n\n내비게이션 메뉴\n\n인사이트\n\n테크\n\n활용 방법/사례\n\n활용 방법/사례\n\n성공사례\n\n성공 사례 일반\n\n광고/마케팅 에이전시\n\n이커머스\n\n미디어/콘텐츠\n\n금융/핀테크\n\n의료/헬스케어\n\n통신/인터넷\n\n뉴스/트렌드\n\n릴리즈 노트\n\n인터넷트렌드 ↗\n\n웹사이트 ↗\n\n# 머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링\n\n2024년 10월 17일 2025년 04월 02일\n이커머스\n\n이번 소개해드릴 사례는 제로 아이즈의 ‘머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링’ 사례 입니다. 제로 아이즈는 키오스크-IoT 연동-모바일APP-관리자WEB을 통합된 하나의 서비스로 하는 키오스크 솔루션을 제공하고 있습니다. 이를 통해 무인 매장 운영을 안정적으로 할 수 있는데요, 제로 아이즈는 더 나아가, 이탈 고객을 막고 고객 유지율을 상승시키는 자동화 마케팅을 원했습니다.\n\n### 고객 배경\n\n제로 아이즈는 고객 행동 데이터를 기반으로 하는 이탈 전 유지율 상승 전략에 부합되는 마케팅 자동화를 필요로 하였습니다.\n\n현재 제공하고 있는 키오스크 솔루션에서 고객 맞춤형 서비스를 제공하고, 자동화 마케팅을 진행하는 것이 목표였습니다. 이러한 마케팅 활동을 통해 고객을 관리하고 이탈을 방지하는 것을 목표로 하였습니다. 이를 실현하기 위해 AI를 활용하여 점포 및 고객의 특성을 파악하고, 이탈 고객 예측을 실행하였습니다.\n\nChallenge\n\n데이터를 활용하여 무인 매장 운영 및 마케팅 시스템 고도화\n\n무인 매장 시스템을 통해 수집된 데이터 기반한 AI 분석을 통한 마케팅 자동화 기반 확보\n\n고객, 점포별 세분화, 이탈 예측 모델링을 통해 CRM 및 자동화 마케팅 솔루션 구축을 위한 선행 분석 실행\n\n### 솔루션\n\n머신러닝을 활용하여 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 고객 이탈 예측 모델링을 진행하였습니다.\n\nAI 기술을 활용하여 점포와 고객을 클러스터링하고, 각 세그먼트 별 특성에 대해 파악했습니다. 데이터를 바탕으로 고객에 대해 파악하는 과정이었습니다. 또한 이탈 고객을 예측하여 이들을 유지하기 위한 자동화 마케팅 솔루션의 기반을 마련할 수 있었습니다.\n\n💡 적용 솔루션\n\n1.점포 클러스터링을 통한 세그먼트 분류 및 특성 파악을 위한 AI 모델링 및 분석\n\n전국 각 점포의 특색을 분류하기 위한 클러스터링을 진행하였습니다. 먼저 수집된 데이터를 탐색하여 변수에 대한 이해를 선행한 후에, 이상치 등을 제거하는 전처리 과정을 진행하였습니다. 유의미한 변수들을 선별하여 점포를 클러스터링하는 모델을 생성하였습니다. 이를 활용하여 점포의 분류별 특징을 파악하고 CRM 마케팅에도 활용할 수 있습니다. 또한 위 데이터를 활용하여 점포 개선안 도출에도 활용할 수 있었습니다.\n\n2.고객 클러스터링을 통한 세그먼트 분류 및 특성 파악\n\n고객을 분류하기 위한 클러스터링도 진행하였습니다. 점포 클러스터링과 동일한 방식으로 유의미한 변수를 선정하고, 비슷한 특징을 가진 고객군을 분류하였습니다. 해당 고객군별 특성을 파악하여 개인화 마케팅 포인트를 발굴하였습니다. 고객이 어떤 상품을 선호하는지, 결제 주기는 어떠한지 등의 특징을 기반으로 개인화 마케팅 캠페인의 토대를 마련하는 분석을 진행했습니다.\n\n3.고객 이탈 예측 모델링\n\n[그림] XGBoost 모형\n\nXGBoost 모형의 XGBRegressor, XGBClassifier 클래스를 활용하여 고객 이탈을 예측을 진행하였습니다. XGBoost 모형은 간단히 말해, 이전 트리에서의 결과를 학습하여 보다 정확도 높은 예측을 진행하고, 이것을 반복하여 예측성을 높이는 알고리즘입니다. 앞선 고객 특성 분석을 통해 고객 이탈과 상관이 있는 유의미한 변수들을 추출하였고, 변수들을 알고리즘에 적용하여 고객의 월별 결제 예측을 진행하였습니다. XGBRegressor을 활용한 월별 결제 예측값과 실제 데이터를 비교해보면 다음과 같습니다.\n\n위와 같이, 실제와 유사한 고객 이탈을 예측함으로써 고객 이탈 방지와 그들의 재방문을 높이기 위한 추천 알고리즘 생성에 대한 기반을 마련하였습니다.\n\n### 결과 도출\n\n 고객 이탈을 예측하는 AI 솔루션을 통한 개인화 마케팅의 토대를 마련하였습니다.\n\n위의 과정을 통해 점포와 고객에 대한 특징을 파악하여, 마케팅 포인트를 찾아낼 수 있었습니다. 이후에 고객 맞춤형 마케팅을 위한 AI 모델링을 통해 이탈 예측 지점을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 이를 이용하여 개인화, 자동화 마케팅 솔루션을 위한 토대를 마련하였습니다.\n\nPerformance\n\n전국 각 점포 군집별 특색 발굴을 통한 점포 개선안 도출\n\n방문 고객 군집별 관심 상품별 군집을 통한 고객 군집별 특색 파악과 마케팅 포인트 발굴\n\n고객별 선호 상품과 충성 고객군의 결제 여부 및 결제 시기 예측을 통한 개인화 캠페인 기획 설계\n\n자동화 마케팅 솔루션에 탑재 AI 모델링 및 검증\n\n지금까지 AI를 활용한 고객 군집 분석과 이탈 예측을 통한 개인화 마케팅 기반 수립에 대한 성공 사례를 살펴보았습니다.\n\n최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다.\n\n비즈스프링 뉴스레터 구독하기 →\n\n## Related Posts via Categories\n\n자동입찰 도입으로 검색광고 운영 효율을 개선\n자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법\n코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상\n시즌성 정기 프로모션 성과 향상을 위한 캠페인 분석\n행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선\n데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용\n마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대\n이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링\nGA4 – CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현\nCDP 접근성 개선을 통한 고객 경험 최적화\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n\nGEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우\n\n(해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다.\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\n\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\n\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\n\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\n\n출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/e-commerce/%eb%a8%b8%ec%8b%a0%eb%9f%ac%eb%8b%9d-%ea%b8%b0%eb%b0%98-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%ec%84%b8%eb%b6%84%ed%99%94-%ea%b5%b0%ec%a7%91-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%9d%b4%ed%83%88-%ec%98%88%ec%b8%a1/",
  "embedding": null,
  "embedded_at": null,
  "embedding_hash": null,
  "map_x": null,
  "map_y": null,
  "backlinks": [],
  "html_url": "https://bizspring.ai/kb/ref/web/blog-bizspring-co-kr/머신러닝-기반-고객-세분화와-점포-군집-분석을-통한-이탈-예측-모델링-bizspring-blog",
  "markdown_url": "https://bizspring.ai/kb/ref/web/blog-bizspring-co-kr/머신러닝-기반-고객-세분화와-점포-군집-분석을-통한-이탈-예측-모델링-bizspring-blog.md"
}