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고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 칼 골드, 정현지 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Fighting Churn with Data
  • 정가
40,000원
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36,000원 (10% ↓, 4,000원 ↓)
  • 발행일
2022년 06월 30일
  • 페이지수/크기/무게
634page/187*235*38/1275g
  • ISBN
9791161756578/1161756574
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 반복적인 수익과 판매에 의존하는 모든 비즈니스에서 고객의 활동성과 참여를 유지하는 것은 매우 중요하다. 고객의 이탈은 비용이 많이 들고, 회사에 좌절감을 줄 수 있다. 이 책에서 설명하는 기술을 적용함으로써 이탈의 경고 신호를 식별하고 고객이 떠나기 전에 고객을 잡는 방법을 배울 수 있다. 실제 사용 사례가 포함된 이 책에서는 로우 데이터를 측정 가능한 행동 메트릭으로 변환하고, 고객 수명 가치를 계산하고, 인구 통계 데이터를 사용하여 이탈 예측 기능을 개선하는 방법을 설명한다. 주오라(Zuora)의 최고 데이터 과학자인 저자의 방법을 따르면 높은 고객 유지율을 얻을 수 있을 것이다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 이탈 측정 지표 산정 ◆ 이탈을 예측하는 사용자 행동 확인 ◆ 고객 세분화와 함께 이탈 감소 전술 ◆ 타 사업장에 대한 이탈 분석 기법 ◆ 정확한 이탈 예측을 위한 AI 활용 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 주요 독자는 데이터 과학자, 데이터 분석가, 머신러닝 엔지니어다. 온라인 제품 또는 서비스를 위한 이탈 현상을 이해하고 극복해야 할 때 이 책이 도움될 것이다. 또한 컴퓨터 과학 및 데이터 과학 분야 학생이나 코딩하는 방법을 알고 있고 일반 회사에서 데이터 과학의 중요한 영역을 더 배우고 싶어하는 누구에게나 적합하다. 원시 데이터에서 시작해 분석 작업에 대한 필요한 배경을 제공하기 때문에 소규모 기업의 이탈 분석이라는 프로젝트를 통해 데이터 과학의 완벽한 실습 과정이 체험할 것이다. 샘플 데이터 세트가 제공된다. 즉, 책의 3부에 있는 8장과 9장, 이탈 예측 및 머신러닝에 관한 내용은 이 주제에 대한 관련 기초 지식이 필요하다. 그러한 배경 지식이 없을 경우 8장과 9장에서 알아야 할 모든 것을 배울 수 있겠지만, 권장하는 온라인 자료를 읽는 데 추가 시간을 들여야 할 수도 있다. 이 책은 코딩과 관련 없는 비즈니스 전문가도 읽어야 한다. 실제 회사에서의 이탈에 대한 일련의 독특한 사례 연구 관찰이 포함돼 있다. 이탈 분석을 위해 일반적으로 사용할 수 있는 데이터, 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 데 사용되는 관행과 일반적인 결과를 설명한다. 그리고 데이터 결과를 비즈니스 담당자에게 전달하는 방법도 알려준다. 모든 중요한 요점은 전문 용어 없이 설명한다. 만약 이탈에 관심이 있지만 코드 작성자가 아니라면, 코딩과 수학에 관련한 내용은 건너뛰어야 한다. 그런 다음 개발자 중 한 명과 책을 공유하면서 개념을 실행에 옮기는 데 도움을 받는 것을 추천한다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장 ‘이탈의 세계’는 이 분야와 사례 연구를 들어 개념을 소개한다. 제품 및 서비스를 실현하는 데 도움이 될 각 유형의 지혜를 살펴본다. 2장 ‘이탈 측정’에서는 이탈 고객을 식별하고 이탈을 다양한 방법으로 측정하는 방법을 설명한다. SQL 코드는 이 장에서 시작된다. 3장 ‘고객 측정하기’에서는 대부분의 온라인 회사가 사용자를 수집하는 이벤트 데이터에서 고객 메트릭을 작성하는 방법을 소개한다. 4장 ‘갱신과 이탈 관찰’에서는 2장의 이탈 데이터와 3장의 지표를 결합해 이해 및 이탈과 대응하는 것에 대한 이해를 돕기 위해 분석 데이터 세트를 작성하는 방법을 설명한다. 5장 ‘메트릭을 통한 이탈 및 행동 이해’에서는 행동과 이탈의 관계를 이해하고 설명하는 주요 방법인 코호트 분석의 형태를 알려준다. 또 사례를 들어 설명하며, 파이썬 코드를 제시한다. 6장 ‘고객 행동 사이의 관계’에서는 바람직하지 않은 방식으로 대규모 데이터를 처리하는 방법을 살펴본다. 대부분의 회사 내 데이터 세트는 동일한 기본 동작에 대해 밀접하게 관련된 측정값을 가지고 있다. 이 다소 불필요한 정보를 어떻게 다루느냐가 중요하다. 7장 ‘고급 메트릭으로 고객 세분화’에서는 메트릭 생성 주제로 돌아가 5장 및 6장의 정보를 사용해 고급 메트릭을 설계한다. 이는 가격 민감도 및 효율성과 같은 복잡한 고객 행동을 설명하는 데 도움이 된다. 8장 ‘이탈 예측’에서는 회귀 분석을 통해 고객 이탈률을 예측하는 방법과 고객 수명값 계산을 포함한 예측 결과를 해석하는 방법을 설명한다. 9장 ‘예측 정확도와 머신러닝’에서는 머신러닝과 이탈 예측의 정확성 측정 및 최적화에 대해 설명한다. 10장 ‘이탈 인구 통계 및 기업 통계’에서는 고객 이탈의 맥...
  • 1부. 무기고 쌓기 1장. 이탈의 세계 1.1 이 책을 읽어야 하는 이유 1.1.1 전형적인 이탈 시나리오 1.1.2 이 책의 주제 1.2 이탈과의 싸움 1.2.1 이탈을 줄이는 개입 1.2.2 이탈을 다루기 어려운 이유 1.2.3 뛰어난 고객 지표: 고객 이탈 방지를 위한 무기들 1.3 이 책의 차별점 1.3.1 실용적이고 심도 있는 내용 1.3.2 모의 사례 연구 1.4 반복되는 사용자 상호 작용이 있는 제품 1.4.1 유료 소비자 상품 1.4.2 사업 대 사업 서비스 1.4.3 광고 지원 미디어 및 앱 1.4.4 소비자 피드 구독료 1.4.5 프리미엄 비즈니스 모델 1.4.6 앱 내 구매 모델 1.5 비가입자 이탈 시나리오 1.5.1 이탈로서 비활성 1.5.2 무료 시험 전환 1.5.3 업셀링/다운셀링 1.5.4 예/아니오 고객 예측 1.5.5 고객 활동 예측 1.5.6 이탈과 같지 않은 사용자 사례 1.6 고객 행동 데이터 1.6.1 공통 제품 분류의 고객 이벤트 1.6.2 가장 중요한 이벤트 1.7 이탈과 싸우는 사례 분석 1.7.1 클립폴리오 1.7.2 브로들리 1.7.3 벌서처 1.7.4 소셜 네트워크 시뮬레이션 1.8 훌륭한 고객 지표에 대한 사례 연구 1.8.1 활용도 1.8.2 성공률 1.8.3 단가 요약 2장. 이탈 측정 2.1 이탈률의 정의 2.1...
  • 칼 골드 [저]
  • 주식회사 주오라(Zuora)의 최고 데이터 과학자다. 주오라는 종합 구독 관리 플랫폼이자 전세계적으로 1,000명 이상의 고객을 보유한 신규 공공 실리콘밸리 유니콘이다. 주오라의 고객은 소프트웨어 또는 SaaS, 미디어, 여행 서비스, 소비자 패키지 상품, 클라우드 서비스, 사물인터넷(IoT), 통신 등을 포함한 광범위한 산업에 걸쳐 있다. 주오라는 구독과 반복되는 수익 관련 모든 작업에서 선두주자로 널리 인정받고 있다. 저자는 2015년 최고 데이터 과학자로 주오라에 합류한 뒤 주오라의 가입자 분석 제품인 주오라 인사이트(Zuora Insights)를 위한 예측 분석 시스템을 만들었다.
  • 정현지 [저]
  • 컴퓨터 과학을 전공했으며 이를 기반으로 데이터 분석 기술을 비즈니스 분야에 적용하는 연구를 하고 있다. 특히, 고객들이 경쟁 서비스로 이탈하게 되는 사용자 행동 분석을 통해 이탈을 방지하는 방법을 모색하고 서비스를 개선하는 것에 관심이 있다.
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