비계약 서비스 산업의 효율적인 이탈예측 모형의 개발

Abstract

본 연구에서는 일반 소비재 제조업이나 유통업과 같이 이탈예측이 상대적으로 까다로운 비계약업종(Non-Contractual Business)에서의 효과적인 이탈고객에 대한 정의와 예측을 가능하게 하는 세 가지의 대수적 모형을 제시하였다. 첫 번째 모형은 고객 개인마다의 평균적인 구매주기를 고려할 수 있는 개인평균구매주기(API: Average Purchasing Interval) 모형, 두 번째 모형은 고객 개인별 구매주기의 최대치를 고려할 수 있는 개인최대구매주기(MPI: Maximum Purchasing Interval) 모형, 마지막으로 세 번째 모형은 고객의 자연구매가 발생할 수 있는 최대의 전제기간을 고려할 수 있는 개인허용구매주기(TPI: Tolerance Purchasing Interval) 모형이다. 이와 같이 고객들의 상대적인 구매주기 패턴을 고려한 대수적 모형들의 효용성을 검증하기 위해 기존의 이탈예측 모형인 전체 고객의 평균구매주기를 활용한 이탈예측 모형과 성과를 비교하였다. 모형 간의 성과를 비교 검증하기 위해 이탈 예측정확도(Precison) 및 재현율(Recall)을 이용하였으며, 뿐만 아니라 재무적인 관점에서의 효익 측면에서도 모형 간 예측력의 유의미함을 검증하였다. 분석 결과 개인허용구매주기(TPI) 기준의 이탈예측 모형이 가장 높은 예측정확도(66.03%)를 보이고 있는 것으로 나타났다. 예측정확도는 개인평균구매주기(API) 기준 모형에서 개인최대구매주기(MPI), 개인허용구매주기(TPI)순으로 점차 개선되는 것을 볼 수 있었으며, 실제 이탈고객에 대한 모형의 재현율은 이 순서로 오히려 감소하고 있는 것을 볼 수 있었다. 즉, 각 모형 간에는 예측정확도와 재현율 사이에 상쇄관계(Trade-Off)가 존재 하는 것을 볼 수 있는데, 이는 개인평균구매주기(API) 보다는 개인최대구매주기(MPI)가, 개인최대구매주기(MPI) 보다는 개인허용구매주기(TPI)가 개인 이탈에 대한 기준을 보다 엄격하게 적용함으로써 이탈이라고 판단하는 예측 고객의 모수 자체가 작아지기 때문이라고 볼 수 있다. 따라서 어떠한 이탈정의 기준의 예측 모형을 적용할 것인지는 이탈예측 모형의 예측정확도와 재현율 정도에 따라 파생되는 비용 혹은 이익의 증감 정도를 파악하여 적용하는 것이 바람직할 것이다. 또한 이와 같은 분석결과를 토대로 산업별 특징에 알맞은 이탈정의 기준을 제시하였으며, 더 나아가 상대적 구매주기 패턴을 고려한 이탈예측 모형 활용 방안으로 단계별 차별화된 이탈관리를 수행할 수 있는 이탈방지 전략인 고객이탈 조기경보체제를 제안하였다. 비계약업종의 평균적인 이탈정의에 대한 고객이탈 예측정확도가 30% 내외인 것을 감안할 때, 고객들의 상대적인 구매주기 패턴을 고려한 이탈정의 기준의 예측 모형은 CRM 전략을 수행함에 있어서 유의미한 도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.