[팀 프로젝트] Z통신사 충성 고객 전환 솔루션

📚 Z통신사 충성 고객 전환 솔루션

📌 프로젝트 개요

수행 기간	2023.04~2023.05
사용 데이터	Z통신사 고객 정보 데이터 (하단 첨부)
수행 역할	고객 이탈 예측 모델 개발, 고객 군집화 및 군집별 인사이트 도출, 프로모션 개발, 보고서 제작
사용 프로그램 및 언어	Google Colab, Python, Scikit-learn, XAI, K-Means

포스코 AI/Bigdata 아카데미에서 만난 팀원 2명과 팀을 꾸려 아카데미에서 수행한 빅데이터 분석 프로젝트를 개선하고
이에 대한 성과를 발표하는 2022 미래산업 인재육성 컨퍼런스(대한상공회의소 주최)에 참가했다.

기존에 65%의 정확도를 보였던 예측모델을 개선하여,
정확도가 약 28% 상승하고 일반화 성능이 완화된 XGBoost Classifier 모델을 제작했다.
또한, 이탈할 것으로 예측되는 고객을 "이탈 위험군"으로 군집화하고, 이후 분석에 활용했다.

Black Box 구조인 XGBoost의 신뢰성 확보와 영향인자 분석의 용이성을 위하여
SHAP 모델을 구축하고 이탈 위험군을 대상으로 활용하여
이탈에 영향에 미치는 변수를 분석했다.

핵심 영향 인자 전환으로, 이탈 방지 효과를 검정하여 최적의 프로모션을 제안했다.

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📑 프로젝트 보고서

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1. 기존 프로젝트 분석

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2. 프로젝트 개선

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3. 개선안

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4. 데이터 파일 및 구현 코드

충성_고객_전환_솔루션_전체코드.ipynb

1.86MB

agency_data.zip

3.17MB