MNO Performance 마케팅용 최적 요금제 선택을 위한 하이브리드 ML 모델링

이 게시물은 통신 업계에서 고객 유지와 매출 증대를 위해 개발된 하이브리드 머신러닝 모델에 대해 설명합니다.

모델 구성

• 요금제 변경 등급 예측: XGBoost 기반 다중 분류로 요금제 변경 패턴을 7단계로 분류하여 다운그레이드 방어 및 업셀 기회 포착
• 변경 가망 요금제 예측: Learning To Rank 기법을 활용하여 고객이 변경할 가능성이 높은 요금제 순위를 예측

성과 및 활용

• 요금제 변경 등급 예측에서 0등급(변경 없음)과 -3등급(큰 폭 다운그레이드)에 대해 높은 정확도 달성
• 변경 가망 요금제 예측은 Top-1에서 약 52% 정확도를 보이며, Top-5까지 정확도 상승
• 모델 결과는 맞춤형 마케팅, 업셀 및 고객 유지 전략에 활용되며 ARPU 증대와 고객 만족도 간 균형 추구

향후 계획

• 지속적인 모델 개선과 고급 평가 지표 적용
• Constrained Optimization 기법 도입으로 ARPU 최대화와 고객 만족도 유지 간 균형 강화