온라인 상점 방문 고객의 구매 확률 예측을 위한 연관규칙 활용 방안

Abstract

온라인 상점은 방문 고객에게 많은 정보를 신속히 제공할 뿐만 아니라, 고객 정보를 수집·분석하는 것이 가능하다. 또한 온라인 상점은 고객과 가상공간에서 일대일 마케팅(One-to-One Marketing)이 가능하기 때문에 온라인에서 고객 관리는 온라인 상점 경쟁력 확보에 중요한 요소이다. 온라인 상점은 다양한 방법으로 방문 고객 정보를 얻을 수 있다. 그 중 클릭스트림 데이터는 고객이 방문한 웹 페이지 경로를 확인 할 수 있는 정보로써 고객관계관리를 위한 피드백 정보로 활용 될 수 있다.본 연구에서는 온라인 상점 방문 고객의 클릭스트림 데이터를 통해 연관규칙을 활용하여 구매 확률을 예측하였다. 온라인 상점에서 고객이 방문한 웹 페이지 유형들의 연관 규칙은 클릭스트림 데이터와 웹 페이지 분류를 기반으로 생성된다. 제시한 방법은 유용성을 실제 온라인 상점의 클릭스트림 데이터를 활용하여 검증하였다.