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스마트 메시징 고객 반응 추정 모형 개발

고객의 최근 관심사와 관심 지속도를 지수화하고, 광고 대상인 상품·서비스를 유형화하여 광고주가 보다 효율적으로 맞춤형 광고를 집행할 수 있도록 지원하는 체계를 구축하였습니다.

기존 메시지 발송은 카테고리 별(광고 구분 별) 고객정보(성별/연령Seg. 등)를 활용하여 해당 조건에 맞는 고객에게 전달하는 형태였습니다.

고객의 행동 지속력에 초점을 둔 행동 변수 스코어를 상시 생성해 타겟 고객을 개인화를 통해 선정하는 것을 목표로 하였습니다.

주어진 고객의 행동 변수 1000여 개 중 유의한 변수를 선정하여 컴퓨팅 리소스를 크게 줄였습니다. 고객의 행동 데이터를 6주간 추적하여 행동 증감 여부를 판단하고, 변수 가중치를 반영하여 카테고리별 최종 스코어를 생성하였습니다.

파일럿 테스트 결과, 스마트 메시징을 활용한 인입률이 5.28%로 기존 인입률(2.15%) 대비 2배 이상 상승한 것을 확인하였습니다.

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