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세종문화회관 매표데이터를 활용한 이용객 특성 분석 연구

연구진

CONTENTS

요약문

1. 연구개요
1-1. 연구목적 11
1-2. 연구절차 12
1-3. 용어 및 활용데이터 13

2. 자체매표시스템 이용객 기초통계 분석
2-1. 인구통계학적 특성 17
2-2. 거래 특성 20
2-3. 구매공연 특성 24
2-4. 활동 및 기타 특성 29

3. 이용객 군집화 및 군집특성 분석
3-1. 군집화 개요 33
3-2. 군집화 결과 35
3-3. 군집별 특성요약 45

4. 장르 구매패턴 분석
4-1. 연관규칙분석 개요 51
4-2. 장르 구매패턴 도출 결과 53

5. 구매결정모형 개발
5-1. 구매결정모형 개요 57
5-2. 구매결정모형 개발 결과 60

6. 구매예측을 위한 기계학습 활용
6-1. 통계적 방법론의 활용 67
6-2. 기계학습을 이용한 예측력 개선 실증 69

7. 요약 및 정책제언
7-1. 요약 및 시사점 73
7-2. 정책제언 79

참고문헌

표 차례
ㅣ표 1-3-1ㅣ주요 용어 정의 13
ㅣ표 1-3-2ㅣ활용데이터 정의 14
ㅣ표 2-2-1ㅣ거래 특성변수별 기술통계량 20
ㅣ표 2-3-1ㅣ구매공연 특성변수별 기술통계량 24
ㅣ표 2-4-1ㅣ활동 및 기타 특성변수별 기술통계량 29
ㅣ표 3-2-1ㅣ8개 군집별 RFM 특성 요약 36
ㅣ표 3-2-2ㅣ8개 군집별 기술통계량 요약 38
ㅣ표 3-3-1ㅣ재구매고객 군집화 결과 : 8개 군집별 특성 요약표 48
ㅣ표 4-1-1ㅣ장르별 비중 52
ㅣ표 4-2-1ㅣ장르 구매패턴 도출 결과 : 장르 중복구매를 고려하지 않은 경우 53
ㅣ표 4-2-2ㅣ장르 구매패턴 도출 결과 : 장르 중복구매를 고려하는 경우 54
ㅣ표 5-1-1ㅣ로지스틱 회귀분석 투입 변수 목록 59
ㅣ표 5-2-1ㅣ장르별 구매결정 모형 계수추정 결과 : 뮤지컬, 클래식, 콘서트 60
ㅣ표 5-2-2ㅣ장르별 구매결정 모형 계수추정 결과 : 무용, 오페라, 연극 61
ㅣ표 5-2-3ㅣ장르별 구매결정 모형 계수추정 결과 : 발레, 국악, 합창 62
ㅣ표 5-2-4ㅣ장르별 계수추정 결과 요약표 63

그림 차례
ㅣ그림 1-2-1ㅣ연구 수행절차 13
ㅣ그림 2-1-1ㅣ성별 비중 17
ㅣ그림 2-1-2ㅣ연령대별 비중 17
ㅣ그림 2-1-3ㅣ성-연령대별 비중 18
ㅣ그림 2-1-4ㅣ거주지역 비중 : 광역자치단체별 18
ㅣ그림 2-1-5ㅣ거주지역 비중 : 기초자치단체별(상위 20개 지역) 19
ㅣ그림 2-2-1ㅣ결제 건수 분포 20
ㅣ그림 2-2-2ㅣ회당평균결제금액 분포 21
ㅣ그림 2-2-3ㅣ회당평균결제금액 분포 21
ㅣ그림 2-2-4ㅣ티켓1매평균가격 분포 22
ㅣ그림 2-2-5ㅣ최근구매후경과일 분포 22
ㅣ그림 2-2-6ㅣ가입기간 분포 23
ㅣ그림 2-2-7ㅣ패키지구매유무 비중 23
ㅣ그림 2-3-1ㅣ구매장르수 비중 25
ㅣ그림 2-3-2ㅣ구매공연 중 개별장르 비중의 분포(장르별) 26
ㅣ그림 2-3-3ㅣ구매공연중 VIP이상좌석 비중의 분포 27
ㅣ그림 2-3-4ㅣ구매공연중 주말공연 비중의 분포 27
ㅣ그림 2-3-5ㅣ구매공연중 저녁공연 비중의 분포 28
ㅣ그림 2-3-6ㅣ구매공연중 대관공연 비중의 분포 28
ㅣ그림 2-4-1ㅣ강좌수강유무 비중 29
ㅣ그림 2-4-2ㅣ유료회원가입유무 비중 30
ㅣ그림 2-4-3ㅣ온쉼표당첨유무 비중 30
ㅣ그림 2-4-4ㅣ월평균이메일발송수 분포 31
ㅣ그림 2-4-5ㅣ월평균문자발송수 분포 31
ㅣ그림 3-1-1ㅣ군집의 개수 결정 기준 34
ㅣ그림 3-2-1ㅣ군집화 결과(3차원) 35
ㅣ그림 3-2-2ㅣ군집화 결과(2차원) 36
ㅣ그림 3-2-3ㅣ8개 군집별 1회평균결제금액(M) 분포 39
ㅣ그림 3-2-4ㅣ8개 군집별 구매빈도(F) 분포 40
ㅣ그림 3-2-5ㅣ8개 군집별 최근성(R) 분포 41
ㅣ그림 3-2-6ㅣ군집별 성별 비중 42
ㅣ그림 3-2-7ㅣ군집별 연령대 비중 43
ㅣ그림 3-2-8ㅣ군집별 성-연령대 비중 44
ㅣ그림 6-1-1ㅣ로지스틱 회귀모형을 이용한 발레 재구매확률 예측 68
ㅣ그림 6-1-2ㅣLift Chart 69
ㅣ그림 6-2-1ㅣ로지스틱 회귀모형의 예측 성능 예시(Confusion matrix) 70
ㅣ그림 6-2-2ㅣ랜덤포레스트 알고리즘 70
ㅣ그림 6-2-3ㅣ랜덤포레스트 적용 시 예측 성능 개선 예시(Confusion matrix) 71