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이 연습은 강의의 일부입니다
이 챕터에서는 마케팅에서 사용되는 Machine Learning의 기본을 살펴봅니다. Machine Learning의 유형, 데이터 준비 단계에 대해 배우고, 몇 가지 엔드 투 엔드 모델을 직접 실행해 그 효과를 이해해 볼 거예요.
이 챕터에서는 이탈 예측의 기본을 익힌 뒤, 로지스틱 회귀와 결정 트리 모델을 학습해 이탈을 예측합니다. 마지막으로 결과를 탐색하고, 이탈을 유발하는 주요 요인에 대한 인사이트를 도출해 볼 거예요.
이 챕터에서는 Customer Lifetime Value (CLV)의 기본 개념과 다양한 계산 방법을 학습합니다. 이 지식을 바탕으로 고객 단위의 구매 특성을 구축하고, 선형 회귀를 사용해 다음 달 거래를 예측해 볼 거예요.
현재 연습
마지막 챕터에서는 제품 구매 이력을 바탕으로 고객 세분화를 다룹니다. 고객의 구매 패턴에 대한 인사이트를 제공하는 두 가지 모델을 살펴보고, 분명하고 해석 가능한 고객 세그먼트로 그룹화해 볼 거예요.