Prediction of Products Purchase Again Using Machine Learning.

머신러닝 기반 고객 재구매 상품 예측

본 연구의 목적은 머신러닝 기법을 활용하여 e-commerce 시장에서 고객의 구매패턴을 파악하여 고객이 필요로 하는 상품 추천 모델을 만들고 이를 검증한다. 일반적으로 e-commerce 시장은 무분별한 정보의 제공으로 고객은 자신이 원하는 상품을 찾아 헤매야 하고 이는 기업들의 고객유지를 저해하여 기업 손실로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 결정트리(Decision Tree)에 boosting 기법을 활용하여 고객의 주문내역과 상품정보 등을 분석하여 특징을 추출한 후 사용자에게 상품을 추천하는 모델을 만들어 검증한다. 그 결과 f1 score가 0.3792를 나타내었고 이는 고객이 다음에 구매하려는 목록의 30% 이상을 예측하는 결과이며 이는 기업이 고객에게 필요한 상품정보를 제공해주는 서비스임을 확인할 수 있었다.