고객의 방문 구매 확률 예측 방법

고객의 구매 확률을 예측하는 것은 머신러닝 분야에서 일반적으로 '이진 분류(Binary Classification)' 문제로 다루어집니다.

이 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 머신러닝 알고리즘으로는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 있습니다.

우선 고객의 방문, 구매 기록 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 고객의 특성과 구매 활동을 파악해야 합니다. 이를 위해 데이터 전처리 과정이 필요하며, 이 과정에서는 결측치 처리, 이상치 처리, 변수 선택 등을 수행합니다.

데이터 전처리 후, 모델 학습을 위해 데이터를 학습 세트와 검증 세트로 나누고, 각 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다.

학습된 모델은 새로운 고객 데이터를 입력받아 해당 고객이 구매할 확률을 예측할 수 있습니다.

또한, 모델의 성능을 평가하기 위해 ROC curve, AUC, 정확도 등의 지표를 사용할 수 있습니다.

모델 성능이 만족스럽지 않을 경우, 하이퍼파라미터 튜닝, 다양한 특성 공학 등을 통해 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.


하지만, 고객의 개인정보를 다루는 경우 개인정보 보호법 등의 법령을 준수해야 하며, 이를 위한 적절한 보호조치를 취해야 합니다.

또한, 고객의 데이터를 수집하는 경우, GDPR 등의 규정을 준수해야 하며, 개인정보를 적절하게 처리하여야 합니다.