고객·점포 군집 분석과 이탈 예측 모델링으로 유지율 관리 자동화
무인 매장 운영 솔루션을 제공하는 리테일테크 기업이 점포·고객 군집 분석과 머신러닝 이탈 예측 모델을 통해 자동화 마케팅의 기반을 마련한 사례.
핵심 요약
- 자동화 마케팅이나 CRM 솔루션을 만들기 전, 군집 분석으로 '누구에게 무엇이 다른가'를 먼저 정의해야 개인화가 의미를 갖는다
- 점포(공급 측)와 고객(수요 측)을 별도로 군집화하면 서로 다른 층위의 인사이트(운영 개선 vs 마케팅 타겟팅)를 동시에 얻을 수 있다
- 이탈 예측은 단일 지표가 아니라 상관관계가 검증된 다변량 특징을 기반으로 할 때 실제 예측력이 확보된다
- 선행 분석에서 검증된 모델은 그 자체로 끝나는 것이 아니라, 이후 자동화 마케팅 솔루션의 룰·트리거 설계 기준으로 재사용될 수 있다
무엇이 문제였나
무인 매장 운영에 필요한 통합 솔루션을 제공하는 한 리테일테크 기업이 이탈 고객을 사전에 파악해 유지율을 높이는 자동화 마케팅을 원했다. 하지만 매장별, 고객별 특성이 제각각이라 획일적인 대응으로는 이탈을 막기 어려운 상태였다.
과제
무인 매장에서 수집되는 데이터를 기반으로 점포와 고객을 의미 있는 그룹으로 나눌 기준이 없었고, CRM 및 자동화 마케팅 솔루션에 탑재할 이탈 예측 모델을 선행 분석 단계에서 검증해야 했다.
접근
- 점포 데이터를 탐색하고 이상치를 제거하는 전처리 후, 유의미한 변수를 선별해 점포 군집화 모델을 구축
- 동일한 방식으로 고객 데이터를 군집화해 상품 선호, 결제 주기 등 세그먼트별 특성을 도출
- XGBoost(XGBRegressor, XGBClassifier) 기반 모델로 고객별 월간 결제 여부를 예측해 이탈 가능성을 산출
구축 내용
- 운영 중인 점포를 특성별로 클러스터링해 점포 유형별 개선안 도출에 활용할 수 있는 세그먼트 체계 구축
- 고객 군집별 선호 상품·결제 주기를 파악해 개인화 마케팅 포인트를 정의
- 이탈과 상관관계가 높은 변수를 추출해 XGBoost 모델에 적용, 실측값과 유사한 수준의 월별 결제 예측 결과를 확보
이 사례에서 배울 수 있는 것
- 자동화 마케팅이나 CRM 솔루션을 만들기 전, 군집 분석으로 '누구에게 무엇이 다른가'를 먼저 정의해야 개인화가 의미를 갖는다
- 점포(공급 측)와 고객(수요 측)을 별도로 군집화하면 서로 다른 층위의 인사이트(운영 개선 vs 마케팅 타겟팅)를 동시에 얻을 수 있다
- 이탈 예측은 단일 지표가 아니라 상관관계가 검증된 다변량 특징을 기반으로 할 때 실제 예측력이 확보된다
- 선행 분석에서 검증된 모델은 그 자체로 끝나는 것이 아니라, 이후 자동화 마케팅 솔루션의 룰·트리거 설계 기준으로 재사용될 수 있다
자주 묻는 질문
고객·점포 군집 분석과 이탈 예측 모델링으로 유지율 관리 자동화
무인 매장 운영 솔루션을 제공하는 리테일테크 기업이 점포·고객 군집 분석과 머신러닝 이탈 예측 모델을 통해 자동화 마케팅의 기반을 마련한 사례.