Page 159 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책

가 화, 마이 기 마
비용을 화한다

크 오브 아메리카의 이탈 모델을 만든 후 전사 차원의 연체
가능 고객 세분화(credit card delinquency) 작업을 했다. 고객 세분화는 마

이크로 타기팅을 가능하게 하여 마케팅 캠페인 비용의 최적화와 캠페인

평가 작업에 중요한 을 제공한다.

고객 세분화 작업은 통계 모델을 사용하는 방법과 통계 모델 없이 하
는 방법이 있는데 필자는 두 가지를 다 경험했다. 우선 통계 모델이 개발

되어 있지 않았던 프로젝트 초기엔 다음과 같이 고객 세분화 작업을 했

다. 우선 전체 고객을 연체 존재 고객과 미연체 고객으로 구분하고, 연

체 존재 고객은 다시 파산 경험이 있는 고객과 파산 경험이 없는 고객으
로 구분했다. 그리고 연체가 없는 고객은 카드가 4개 이하인 고객과 3개

이상인 고객으로 세분하고, 카드가 3개 이상인 고객은 다시 신용한도가

50% 이상 남은 고객과 그 미만인 고객으로 나누었다. 이렇게 고객을 구

분해 관리하고 그룹별 증감 현황을 매월 보고서로 작성했다.
다음 그림은 통계 모델 없이 카드 연체 고객을 세분화한 것이다. 초기

엔 그림과 같이 통계 모델 없이 카드 연체 고객의 세분화 작업을 하다가

이후 연체 고객의 예측 정확도를 높이기 위해 카드 연체 통계 모델을 개

발하게 되었다. 연체 통계 모델은 이탈 모델과 같은 방법으로 개발되며,
이를 이용하면 연체 고객을 더 세분하여 관리할 수 있다. 세분화 작업

에 통계 모델을 결합하여 사용한 후 영업에도 더 효과적이었다고 한다.

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