비즈니스 요구사항

비즈니스를 위한 Machine Learning

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

비즈니스 요구 범위 설정

  1. 비즈니스 상황은?
    • 회사가 신규 시장으로 확장 예정
  2. 비즈니스 기회와 규모는?
    • 수요가 가장 큰 올바른 시장 식별
  3. 수행할 비즈니스 액션은?
    • 예상 수요가 높은 시장에 우선 투자
비즈니스를 위한 Machine Learning

비즈니스 범위 - 사기 사례

  1. 상황 - 사기율이 상승하기 시작

  2. 기회 - 사기율을 X% 낮춰 Y달러 절감

  3. 액션 - 사기 탐지 개선, 사기 동인 축소, 위험 거래 수동 검토

사기

비즈니스를 위한 Machine Learning

비즈니스 범위 - 이탈 사례

  1. 상황 - 고객 이탈이 늘기 시작

  2. 기회 - 이탈률을 X% 낮춰 Y달러 매출 보존

  3. 액션 - 이탈 동인(웹 오류, 과다/과소 광고, 고객 서비스 문제 등) 파악·개선; 이탈 위험 고객 식별 후 유지 캠페인 실행

이탈

비즈니스를 위한 Machine Learning

비즈니스 상황 - 올바른 질문하기

항상 추론형 질문부터 시작

왜 이탈이 늘었는가?

어떤 정보가 거래 사기를 시사하는가?

최우량 고객은 다른 고객과 어떻게 다른가?

추론형 질문을 바탕으로 예측형 질문 정의

이탈 위험 고객을 식별할 수 있는가?

잠재적 위험 거래를 표시할 수 있는가?

초기부터 고가치 고객이 될 가능성을 예측할 수 있는가?

비즈니스를 위한 Machine Learning

비즈니스 기회

매년 5,000달러 더 벌기 위해 100만 달러를 쓰시겠습니까? (~200년 투자 회수)

  • 기회의 규모를 파악하세요
  • 결과의 동인을 알았다면, 이를 바꾸는 비용과 그 가치는?
  • 마지막으로, 예측 결과에 영향을 줄 수 있습니까? (힌트: 실험, 또 실험)
비즈니스를 위한 Machine Learning

실행 가능한 머신러닝

마지막으로, 예측 결과에 영향을 줄 수 있습니까? (힌트 - 실험, 실험, 또 실험)

  • 먼저 과거 수준을 봅니다(이탈, 사기, 고가치 고객 수)
  • 실험 실행: 위험 고객에 할인 제공, 상위 10% 고위험 거래 수동 검토 등. 여러 번 반복해 원하는 결과가 일관되게 나오는지 확인
  • 예(Yes) 이면, 이를 기반으로 기회를 산정하고 투자 가치 판단
  • 아니오(No) 이면, 1) 데이터 추가 수집 2) 정성 조사 3) 비즈니스 질문 축소
비즈니스를 위한 Machine Learning

연습해 봅시다!

비즈니스를 위한 Machine Learning

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