ConvLSTM on confederated channels 기반 신용카드 프로모션 선호도 분석
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 데이터사이언스융합학과 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Classification of preference on credit card promotions using ConvLSTM on confederated channel
형태사항
38 p. : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 이건창
참고문헌 : p. 33-36
UCI식별코드
I804:11040-000000165049
DOI식별코드
소장기관
카드사간 경쟁의 심화와 가맹점 수수료율 인하로 인한 수익성 악화 우려, 빅테크 회사의 후불결제 시장 진입, 마이데이터 산업 선점효과 등의 이슈 사항으로 인해 카드사들의 신규 고객 유치의 중요성이 커지고 있다. 그 동안 신용카드 이용 프로모션은 주로 고비용과 거대 플랫폼의 고객 매집 효과에 의해 이루어졌다. 그러나 프로모션 효율성에 대한 문제가 지속적으로 제기되고 있기 때문에 카드 이용과 관련한 새로운 프로모션을 기획해야 하는데, 심의 절차를 걸쳐야만 프로모션을 시행할 수 있어 즉시성이 다소 떨어지고, 표현에도 제한이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 소비자의 예상 반응을 보다 정확히 예측해서 프로모션의 비용이 과도하게 소요되지 않게 하는 동시에 원하는 프로모션 효과를 거두는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 소비자의 EEG신호를 분석하여 프로모션에 대한 선호도를 분류할 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 최근 EEG신호 분석 연구 분야의 흐름에 맞게 전처리 과정은 최소화하고 딥러닝을 적용하여 ConvLSTM on Confederated Channels 방법론을 제안하여 기존의 merged LSTM 모델보다 우수한 성능을 기록하였다. 또한 EEG채널 선택과 고객 세그먼트 분류에 대한 방법을 제시하여 분석 성능을 높일 수 있는 방법을 소개한다.
더보기Because of intensifying competition among credit card companies, worry about cut merchant fee, entry of big-tech companies into deferred payment market, and first mover advantage in Mydata industry, it becomes more important to collect new customers.
Meanwhile, promotions of credit card have been made up high cost and effects of big online platforms. However, problems of promotion efficiency have been keep raised, credit card companies need to develop new promotion forms. Credit card companies must be reviewed their promotion contents by the legal organization, and it makes companies hard to alter promotions and limit expressions.
To solve this problem, it is important to predict customers’ preference not to shoulder the extra promotion cost and to achieve good performance. Therefore, we suggest a model for classifying customers’ preference by analyzing EEG signals and using ConvLSTM on Confederated Channels model. Moreover, we suggest methods how to select EEG channels and how to divide customer segments to improve classification performance.
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