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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김계수 (세명대학교)
저널정보
한국고객만족경영학회 고객만족경영연구 고객만족경영연구 제24권 제1호
발행연도
2022.4
수록면
65 - 83 (19page)
DOI
https://doi.org/10.34183/KCSMA.24.1.4

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ICT기반 4차 산업혁명과 코로나 19 확산으로 제조업과 서비스 영역이 점차 모호해지는 서비타이제이션(sevitization)과 빅블러(big blur)현상이 가속화되고 있다. 이러한 상황에서 데이터 기반한 고객요구와 기대를 명확하게 분석하고 이를 의사결정에 반영할 필요성이 제기되고 있다. 산업계에서 실제 머신러닝과 딥러닝 기반 인공지능을 실무에 적용하는 사례가 등장하고 있으나 학계에서는 아직 이에 대한 연구가 미흡하다. 본 연구는 A커피전문점의 고객관련조사 데이터를 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 고객만족 예측모델을 개발하는데 있다. 또한 고객만족 예측모델 개발 프로세스를 제시하는데 있다. 종속변수가 이변량(0, 1)인 경우의 예측에 사용되는 로지스틱회귀분석기법을 적용하고 이어 본 연구에서는 고객향후 방문 여부(0, 1)를 종속변수로 하고 학습 데이터와 검증데이터의 비교를 통해 모델예측 성능을 비교하기로 한다. 다음으로 구글 브레인팀이 개발한 딥러닝(deep learning)과 머신러닝(machine learning) 전문 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)를 이용하여 인공지능 분석을 실시하기로 한다. 분석결과 고객만족 예측모델의 정확도(Test accuracy)는 71.8%이었다.
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