고객 의견으로 운영 개선

데이터 기반 비즈니스 의사결정

Ted Kwartler

Data Dude

고객 설문 데이터 검토

$$

• 데이터 수집: 정성 인터뷰, 온라인 리뷰, 거래 데이터
• 모델로 고객 설문 데이터를 설명

설문 입력을 모델로 사용

• Q1: 전반적으로 얼마나 만족하셨나요 [1-5]?
• Q2: 제품/서비스의 품질을 어떻게 평가하시나요 [1-5]?
• Q3: 제품/서비스 옵션을 어떻게 평가하시나요 [1-5]?
• Q4: 가격이 합리적이라고 동의하시나요 [1-5]?

	Q1 (전반적 만족)	Q2	Q3	Q4
Customer-1	1	5	5	5
Customer-2	1	4	5	5
Customer-3	0	1	3	1
Customer-N	1	1	4	4
...	...	...	...	...

설문 입력을 모델로 사용

	Q1 (전반적 만족)	Q2	Q3	Q4
Customer-1	1	5	5	5
Customer-2	1	4	5	5
Customer-3	0	1	3	1
Customer-N	1	1	4	4
...	...	...	...	...

$$

• 타깃 변수
  • Q1
• 설명 변수
  • Q2, Q3, Q4

고객 데이터로 설명 모델 만들기

	Q1 (전반적 만족)	Q2	Q3	Q4
Customer-1	1	5	5	5
Customer-2	1	4	5	5
Customer-3	0	1	3	1
Customer-N	1	1	4	4
...	...	...	...	...

$$

로지스틱 회귀 모델

$f(\text{전반적 만족}) = \beta_1 * Q2 + \beta_2 * Q3 + \beta_3 * Q4$

영향 이해를 위한 베타 합

로지스틱 회귀 모델

$f(\text{전반적 만족}) = \beta_1 * Q2 + \beta_2 * Q3 + \beta_3 * Q4$

모델 출력

$f(\text{전반적 만족}) = 0.25 * Q2 + 0.25 * Q3 + 1 * Q4$

베타의 합

	Beta	Sum of beta	Proportion
Q2	.25	0.6	.42
Q3	.25	0.6	.42
Q4	.1	0.6	.16

빈도로 맥락 추가

$$

	Beta	Sum of beta	Proportion
Q2	.25	0.6	.42
Q3	.25	0.6	.42
Q4	.1	0.6	.16

빈도로 맥락 추가

조직이 각 범주에서 얼마나 자주 잘 수행하는지의 맥락 추가

	Beta	Sum of beta	Proportion	Frequency of a high score
Q2	.25	0.6	.42	.8
Q3	.25	0.6	.42	.35
Q4	.1	0.6	.16	.15

시작해 봅시다!

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