온라인 의사결정 프로세스와 머신러닝 기반 마케팅 인텔리전스

초록

본 논문은 인터넷을 활용한 마케팅 정보 수집·분석 방법을 제시하고, 머신러닝 기반 웹 세분화 모델을 통해 기업의 의사결정 과정을 개선하는 방안을 제안한다. 데이터 웨어하우징과 비즈니스 인텔리전스 체계를 구축하여 부서 간 협업을 촉진하고, 고객·제품·프로세스 데이터를 통합 분석함으로써 보다 정교한 시장 구분과 전략 수립을 가능하게 한다.

상세 분석

논문은 먼저 디지털 환경에서 마케팅 담당자가 웹 로그, 소셜 미디어, 전자상거래 거래 데이터 등 다양한 온라인 채널을 통해 고객 행동 정보를 실시간으로 수집한다는 전제를 둔다. 수집된 원시 데이터는 전처리 단계에서 결측치 보정, 이상치 제거, 텍스트 정규화 등을 거쳐 구조화된 형태로 변환된다. 이후 데이터 웨어하우징 시스템에 적재하여 통합 뷰를 제공함으로써 부서 간 데이터 사일로를 해소한다.

핵심 기술로는 지도학습 기반 분류 모델과 비지도학습 기반 군집화 모델을 결합한 하이브리드 접근법을 사용한다. 먼저, 고객의 구매 이력과 웹 행동 패턴을 라벨링하여 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost 등 강력한 분류 알고리즘으로 고객 가치를 예측한다. 예측 결과는 마케팅 캠페인 효율성을 사전에 평가하는 지표로 활용된다. 이어서, 예측된 고객 가치를 연속형 변수로 변환한 뒤 K‑means, DBSCAN, 계층적 군집화 등을 적용해 잠재 시장 세그먼트를 도출한다. 여기서 군집 수는 실루엣 점수와 Davies‑Bouldin 지수를 동시에 고려해 최적화한다.

제안된 비즈니스 인텔리전스 모델은 이러한 머신러닝 파이프라인을 비즈니스 로직과 연결한다. 세그먼트별 특성을 기반으로 제품 포트폴리오, 가격 정책, 프로모션 전략을 자동으로 추천하고, 의사결정자는 대시보드에서 실시간 KPI(전환율, 평균 주문 금액, 고객 생애 가치 등)를 모니터링한다. 또한, 모델은 피드백 루프를 통해 새로운 데이터가 유입될 때마다 재학습을 수행해 시계열 변화에 적응한다.

기술적 한계로는 데이터 프라이버시 규제(GDPR, 개인정보보호법)와 고품질 라벨링 비용이 있다. 논문은 차등 프라이버시와 연합 학습을 도입해 개인정보 보호를 강화하고, 반자동 라벨링 기법(활동 기반 규칙 + 인간 검증)으로 라벨링 비용을 절감하는 방안을 제시한다. 마지막으로, 모델 해석성을 높이기 위해 SHAP 값과 LIME을 활용해 각 특성이 의사결정에 미치는 영향을 시각화한다. 이러한 접근은 기업이 데이터 중심 의사결정을 신속하고 투명하게 수행하도록 지원한다.