[Module 8] B2B 고객 행동 예측 방법론

Part1. B2B 고객 행동 예측 방법론

B2B version.

 

Targeting	Product matching	Right time	Expected Revenue
WHO?     → Binary Classification     -  Logistic regression     -  ANN     -  Decision tree     -  K-nearest neighbor     -  SVM     -  RFM (CRM)	WHAT?     → Recommendations     -  Content-based filtering     -  Collaborative filtering	WHEN?   → Purchase interval	HOW MUCH?   → Demand forecating

 

Data Analytics

Descriptive Analytics (과거-현재 이해)

Describes the past status of the domain of interest using a variety of tools through techniques such as reporting, data visualization, dashboards, and scorecards.

 

과거부터 최근까지 있었던 데이터를 살펴보고 관찰 및 분석해서 어떤 고객들이 어떤 시점에 어느 정도 규모로 거래를 하는지를 파악해서 pattern 을 찾아낸다. → 과거 data에 대한 이해에 집중이 되어있고, reporting 하거나 손쉽게 data에서 insight를 얻을 수 있도록 visualizing 하여 누구나 쉽게 볼 수 있는 dashboard를 만들고 scorecard 방식으로 정보를 공유하는 쪽에 집중되어 있다. (가장 기본적인 데이터 분석 행위!!)

 

Predictive Analytics (미래 예측)

Applies statistical and computational methods and models to data regarding past and current events to predict what might happen in future.

 

과거 데이터에 대한 이해를 바탕으로 미래에 어떤 일이 벌어질지를 미리 예측해서 정량지표로 scoring 하고 정성지표로 따로 memo를 남겨서 이를 기반으로 미래에 있을 이벤트를 예측하는 미래 예측 행위를 말한다. 

→ predictive analytics 를 쓰기 위해서 방법론을 쓰고 분석을 한다!

 

Prescriptive Analytics (최적화 및 시뮬레이션)

Users results of predictive analytics along with optimization and simulation tools to recommend actions that will lead to a desired outcome.

 

회사가 쓸 수 있는 resouce는 한정되어있다. (e.g. marketing budget ... ) 자원배분을 최적화하기 위해서는 simulation & optimization을 돌려야 한다. 그래야 예측치를 기반으로 최적의 의사결정을 내릴 수 있기 때문이다.

 

 

Data Source 측면에서의 단계 구분

Business Intelligence & Analytics 1.0 

: Focus on structured quantitative data largely from relational databases.

 

Business Intelligence & Analytics 2.0 

: Include data from the Web (Web interation logs, customer reviews, social media)

 

Business Intelligence & Analytics 3.0 

: Include data from mobile devices, (location, sensors, etc ... ) and Internet of Things

 

 

Macro vs Micro

macro(firm-level) 이냐, micro-level 이냐에 따라서 다르다.