마코프 체인 분석

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

마코프 체인이란?

• 여러 상태를 가진 시스템을 모델링
• 상태 간 전이는 확률에 기반
• 핵심: 전이는 현재 상태에만 의존
• 핵심 활용: 고객 여정 이해

마코프 체인의 요소

• 상태(States): 서로 다른 조건 또는 단계

마코프 체인의 요소

• 상태: 서로 다른 조건 또는 단계
• 전이: 한 상태에서 다른 상태로 이동할 확률

마코프 체인의 요소

• 정상상태 확률: 장기적으로 특정 상태에 있을 확률
  • 통계 소프트웨어나 BI 도구로 계산
  • 예) 맑음의 정상상태: 66.67%

전이 행렬

	맑음	흐림
맑음	80%	20%
흐림	40%	60%

마코프 체인의 활용

• 고객 유지:
  • 참여 ↔ 이탈 상태 간 전이 확률 파악
• 전환 최적화:
  • 세일즈 퍼널 진행 단계 분석
• 상품 추천:
  • 향후 고객 상호작용 예측

예시: 전자상거래$^1$

¹ C는 Coupon, P는 Purchase, E는 Exit

예시: 전자상거래

	(새) 쿠폰 사용	(새) 구매 완료	이탈
쿠폰 사용	10%	60%	30%
구매 완료	5%	90%	5%
이탈	15%	5%	80%

예시: 전자상거래

	(새) 쿠폰 사용	(새) 구매 완료	이탈
쿠폰 사용	10%	60%	30%
구매 완료	5%	90%	5%
이탈	15%	5%	80%

연습해 봅시다!

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기