데이터 마이닝 기법을 이용한 고객이탈 분석 및 예측모형 개발

- 서울 A병원 종합 건진 센터를 중심으로

Hyewon Yoon R.N.,MPH.*, Byungchul Chun M.D.,PhD.*, Namsoo Kim MPH.†, Gyeongah Yi†

* Dept. of Epidemiology and Health informatics, Graduate school of public Health, korea University,

Seoul 136-075, hwyoun@korea.ac.kr

† Dept. of Health Promotion Center, Asan Medical Ceneter, Songpagu Seoul 138-736

Abstract: The objectives of this research were, concentrating on the matter of increasing churns, especially competitor churn in the recent hospitals, to understand the characteristics of the customer group who are expected churn in case competing companies do aggressive sales promotion, to find the associated factors of their breakaway and to prepare practical marketing strategy to keep the existing customers. The data mining techniques we used were decision tree, neural network, and logistic regression analysis. Among these three techniques, the logistic regression model showed the best prediction power in ROC curve verification. This model showed about 92.1% accuracy and might be used as a basis for developing a preventive measure for the customer are at risk of churn.

Keyword: data mining, logistic regression, decisi on tree, neural network, prediction power

I. 서론

최근 의료의 의미가 과거 단순한 질병의 치료에서 건강증진이나 질병의 예방으로 변화하면서 소비자의 요구에 맞는 질병을 예방하는 건강검진사업은 중요한 의료서비스의 하나로 인식되고 있다[1]. 하지만 세계무역기구(World Trade Organization, WTO)의 출현에 따라 막강한 자본력과 첨단 의료기술, 그리고 고객중심주의적 마케팅을 가진 외국병원들이 들어올 것으로 진단되며, 국내 굴지의 대기업들도 병원업계에 진출하여 이제는 병원도 무한경쟁시대에 접어들었다고 할 수 있다[2]. ‘베인&컴퍼니’ 에 의하면 신규고객획득에 소요되는 평균비용은 기존고객 유지비용보다 5∼10배가 높은 것으로 조사되었다[3]. 또한, 신규고객 획득비용은 기존 고객에 제공하는 서비스의 5%가 들며 대개의 회사들은 매년 약 15∼20%의 고객을 잃는다고 한다[4]. 이렇게 주변 환경이 급격하게 변화됨에 따라 병원업계에서도 건강검진센터를 운영하면서 수동적으로 건진을 받으러 오는 것을 기다리기보다는 능동적으로 기존의 고객들을 유지시키기 위해 고객관계관리(Customer Relationship Management, CRM)를 강화하고 있으며 이는 생존을 위한 주요한 요소로 대두되고 있다. Gartner Group의 경우, ‘고객관계관리란 신규고객 획득, 기존고객 유지 및 고객수익성을 증대하기 위하여 지속적인 커뮤니케이션을 통해 고객행동을 이해하고 영향을 주기 위한 광범위한 접근’이라고 정의하고 있는데 위의 정의에서 알 수 있듯이 고객관계관리는 고객의 가치를 극대화하기 위해, 컴퓨터에 쌓여있는 고객에 관한 정보를 이용하여 고객과의 관계를 구축, 또는 유지하는 마케팅 활동을 말하고 있다[5]. 과거 병원의 경영전략 수집은 정확한 정보에 근거하기보다는 경영자의 경험에 근거하여 결정되는 경우가 많았으나 이제 병원규모가 커지고 주변 환경이 급변함에 따라 정확한 정보에 근거한 경영전략인 대량의 데이터를 지식으로 효과적으로 저장, 관리, 활용할 수 있는 지식탐사 방법인 데이터 마이닝에 대한 중요도가 증대되고 있고 이 개념의 도입으로 병원은 고객을 유지하기 위해 다양하고 세분화된 고객으로 나누어 고객을 분석하고 마케팅목적에 따라 모든 원인변수를 정확히 계산하여 고객의 평생가치를 높일 수 있게 되었다[6].

일반적으로  데이터 마이닝의 기법에는 통계학에서 사용되는 여러 분석기법들을 포함하여 연관성 규칙 발견(association rule discovery, market- basket analysis), 군집분석(cluster analysis), 의사결정나무분석(decision tree), 사례기반추론(case-based

reasoning), 인공신경망분석(artificial neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 판별분석(discrimination analysis) 등과 같은 여러 기법들이 있다,

이에 본 연구에서는 데이터마이닝의 기법 중 의사결정나무분석, 로지스틱 회귀분석, 신경망분석을 사용하여 종합병원 건진센터의 고객이탈을 결정하는 요인을 정확히 분석하고 이탈고객에 관한 예측모델을 개발한다.

II. 방 법

본 연구에서는 A병원 건진 센터에서 2000년 1월부터 2000년 12월까지 1년 간 건진을 시행한 고객 중 단체 고객을 제외한 개인고객 총 18,119건을 연구대상 고객으로 선정하였다. 고객자료 18,119건에 대한 텍스트 형식의 파일을 데이터 마이닝을 하기위한 데이터베이스 형태로 전환하여 31개의 변수로 정리하였다.

분석의 첫 번째 단계로 건진 이탈변수를 종속변수로 나머지 변수를 독립변수로 설정하고 단변량 분석과 χ2-검정을 실시하여 각 독립변수들이 고객이탈에 미치는 영향을 분석하였다.

두 번째 단계로 통계적으로 유의한 변수 중 고객의 이탈에 영향을 미치는 중요한 변수를 선별하기위해 데이터 마이닝의 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석을 활용하여 1차 모형화 작업을 시행하였다. 로지스틱 회귀분석 모형 생성 시 E-Miner의 Logistic Regression Node를 이용하였고 일반적으로 일반화 선형 모형은 랜덤성분(random componet), 체계적 성분(systemic component), 링크함수(link function)로 구성되는데 랜덤 성분은 목표변수 Y의 확률분포를 규정하고, 체계적 성분은 모형의 예측변수로 사용되는 입력변수들을 규정하였다. 링크함수는 체계적인 성분과 랜덤성분의 기대값 간의 함수 관계를 나타내는데 본 연구에서 링크함수는 로짓(logit)으로 설정하고, 선택방법은 단계적방법, 유의수준은 0.05로 설정하여 나머지는 초기값으로 두었다. 로지스틱 회귀분석에서 계수를 선택하기 위한 방법으로는 최대우도추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다.

세 번째는 모형평가를 누적검출효율(% response), 이익(lift), 누적검출력(% captured response)으로 실시한 후 가장 예측률이 높은 모델을 통해 고객이탈 예측 모형을 새롭게 생성하였다(그림. 1). 전체 자료를 40%는 분석용, 30%는 평가용 그리고 30%는 검정용 자료로 분할하였으며 40%의 분석용 마트를 이용하여 모형을 개발하였다. 평가용 자료와 검정용 자료를 이용하여 모형의 비교 및 최종적인 평가를 수행하였다. 조사대상의 일반적 특성, 입원, 건강진단, 외래, 응급진료에 따른 일반고객과 이탈고객의 차이에 대한 유의성 검정을 실시하였고, 건강진단센터 고객 이탈예측 모형을 개발하고자 데이터 마이닝을 이용하여 의사결정나무분석, 로지스틱 회귀분석, 신경망분석 기법을 사용하였다. 연구에 사용된 모든 자료처리와 분석은 통계소프트웨어 SAS ver. 8.12와 SAS의 데이터 마이닝 툴인 Enterprise Miner ver. 4.0을 이용하였다.

그림 1. 고객 이탈 연구모형 프로세스

III. 결 과

건진 센터에 내원한 고객의 일반적인 특성을 분석하여 보면 표 1과 같다.

표 1. 건진 대상자의 일반적 특성 단위:명(%)

인구학적 특성		남자 (%)	여자 (%)	합계 (%)
성별		9,897(54.6)	8,222(45.4)	18,119(100.0)
나이	40세 미만	2,100(21.2)	1,720(21.0)	3,820(21.2)
	40세～49세	3,123(31.5)	2,542(30.9)	5,665(31.2)
	50세～59세	2,731(27.6)	2,432(29.6)	5,163(28.5)
	60세 이상	1,943(19.7)	1,528(18.5)	3,471(19.1)
	소계	9,897(100.0)	8,222(100.0)	18,119(100.0)
소득	100만원 미만	593( 6.3)	939(12.9)	1,532( 9.1)
	100～200만원	1,779(18.9)	1,673(22.8)	3,416(20.4)
	200～300만원	2,039(21.7)	1,533(20.3)	3,572(21.4)
	300만원 이상	4,994(37.4)	3,230(44.0)	8,224(49.1)
	소계	9,405(100.0)	7,375(100.0)	16,744(100.0)
학력	고졸미만	1,762(18.3)	2,902(36.7)	2,251(26.6)
	고졸	3,034(31.6)	2,801(35.5)	5,835(33.3)
	대졸	3,591(37.4)	1,901(24.0)	5,492(31.4)
	대학원 이상	1,224(12.7)	303( 3.8)	1,527( 8.7)
	소계	9,405(100.0)	7,375(100.0)	16,744(100.0)

직업	고위관리직	1,664(18.6)	64( 1.1)	1,728(11.6)
	전문직	2,011(22.3)	480( 8.1)	2,491(16.7)
	사무행정직	1,482(16.5)	295( 5.0)	1,777(12.0)
	상업	2,044(22.8)	1,010(17.1)	3,054(20.5)
	주부	14( 0.2)	3,456(58.4)	3,470(23.3)
	기타	1,751(19.6)	604(10.3)	2,355(15.9)
	소계	8,966(100.0)	5,909(100.0)	14,875(100.0)

남자가 9,897명(54.6%)로 여자 8,222명(45.4%)보다 많았으며 가장 많은 연령대는 40대로 5,665명(31.2%)이었다. 성별, 연령별 빈도를 살펴보면 남자의 경우 40대가 3,123명(31.5%), 여자의 경우 40대가 2,542명(30.9%)으로 가장 많았다. 소득별 빈도에서는 소득이 300만원 이상인 고객이 8,224명(49.1%)으로 가장 높게 나타났고, 100만원 미만은 1,532명(9.1%) 가장 낮았다. 학력별 빈도를 살펴보면 고졸이 5,835명(33.3%)로 가장 많았고, 그 다음이 대졸 5,492명(31.4%)로 높았으며, 고졸미만이 2,251명(26.6%), 대학원 이상이라고 응답한 고객 1,527명(8.7%) 순으로 나타났다. 직업별 빈도를 살펴보면 주부가 3,470명(23.3%)으로 가장 많았으며 상업이 3,054명(20.5%)이었다. 거주지별로는 서울이 10,956명(60.6%)로 가장 많았으며 이 중 송파구 2,498명(13.8%)와 강동구 1,398명(7.7%)와 강남구 1,608명(8.9%), 광진구 1,058명(5.8%)순으로 병원과 인접한 지역의 고객이 많았다.

건진센터에 내원한 고객의 전체적인 고객 이탈비율은 62.3%로 이탈여부에 영향을 주는 요인은 다음과 같았다.

인구학적 특성에서 성별은 여자가 67.2%로 남자 57.7% 보다 높은 이탈률을 보였고 나이는 30대 미만, 평균소득은 100만원 미만, 학력은 중졸미만, 직업이 단순 노무직 근로자, 군인, 농업 및 어업 숙련 근로자인 고객의 이탈비율이 높았다. 건진 관련 변수에서는 건진 결과에 이상이 있고, 건진 횟수가 1번, 건진 수납금액이 500,000원 미만으로 기본건진 프로그램을 이용하고 건진동기가 최근의 건강이상이 있는 고객의 이탈률이 높았다. 입원 및 외래 관련 변수에서는 평균재원기간이 21일 이하, 퇴원 시 최종 결과가 호전 된 고객의 이탈률이 높았다. 또한, 외래진료 내원횟수가 5회 미만, 외래 진료 수납금액이 100,000원～500,000원, 외래진료비 할인을 받지 못한 고객, 외래 검사횟수가 1회인 고객 이탈비율이 높았다.

데이터마이닝 분석에서 로지스틱 회귀분석을 보면 입력변수 선택방법으로 단계적 방법(stepwise method)을 사용하여 유의한 변수를 선택하였다. 로지스틱 회귀분석에서 계수를 선택하기 위한 방법으로는 최대우도추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였으며  변수 선택과정의 결과 건진결과에 이상소견이 없고 평균소득이 300만원 이상, 건진횟수가 3회, 연령이 60대가 이탈률이 낮았고 평균소득이 100만원미만, 건진동기가 직장 단체건진, 건진횟수가 1회, 연령대가 20대인 경우가 건진 이탈률이 높은 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀모델에서의 오분류표를 보면 민감도 72.3%, 특이도 76.1%, 정분류율 90.4%이고 오분류율은 9.6%였다(표 2).

표 2. 로지스틱 회귀모델에서의 오분류표

		실제값		계
		이탈	비 이탈
예측값	이탈	1,507 (72.3%)	1,234 (23.9%)	2,741(37.8%)
	비 이탈	578 (27.7%)	3,929 (76.1%)	4,507(62.2%)
합계		2,085 (100.0%)	5,163 (100.0%)	4,915(100.0%)

데이터 마이닝기법 중 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석을 이용하여 구축된 모형이 얼마나 예측과 분류에서 뛰어난 성능을 보이는가를 알아보기 위해 모형평가를 실시하였다(그림. 2).

그림 2. 고객이탈여부 예측 및 평가 모델

본 연구에서 개발된 고객이탈 예측 모형은 로지스틱 회귀분석에 의해 개발되었으며 로지스틱 회귀분석 결과 고객이탈 가능성의 차이를 보이는 요소로 건진결과 이상유무, 평균소득, 건진동기, 건진횟수, 연령, 건진비용으로 나타났다. 모형에 대한 평가를 하면 의사결정나무분석과 신경망분석, 로지스틱 회귀분석 세가지 모델에서 사후확률과 각 분류값에 의한 오분류 행렬을 만든다음 특이도와 민감도를 통해 모델을 평가해 본 ROC 곡선에서는 로지스틱 회귀분석이 우수한 것으로 나타났다(그림 3).

그림 3.고객이탈여부에 대한 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석의 ROC곡선 비교   (이탈대상이 아닌 고객기준)

또한 예측 모델의 성과를 비교하기 위한 이익도표에서 이익값은 상위 10%에 대한 이탈고객을 분석할 경우 기대 반응률이 각각 로지스틱 회귀분석 14.5%, 신경망분석  13.8%, 의사결정나무분석 12.4%로 나타났다(표 3).

표 3. 고객이탈여부에 대한 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석의 예측 모형 이익도표

분석방법	목표 변수	Root ASE	Valid: Root ASE	Test:Root ASE	S-B-C	MIS	Valid: MIS	Test: MIS
의사결정 나무분석	이탈	0.50	0.50	0.50	9131.73	0.63	0.63	0.62
신경망 분석	이탈	0.47	0.48	0.49	9537.82	0.55	0.57	0.58
로지스틱 회귀분석	이탈	0.42	0.42	0.42		0.26	0.25	0.26

* S-B-C = Schwarz Bayesian Criterion

* MIS = Misclassification Rate

* Valid : MIS = Valid : Misclassification Rate

* Test: MIS = Test : Misclassification Rate

IV. 결론

본 연구의 결론은 다음과 같다.

첫째, 고객 이탈을 결정하는 요인은 건진결과 이상유무, 평균소득, 건진동기, 건진횟수, 연령, 건진비용 이 었다.

둘째, 의사결정나무분석과 신경망분석, 로지스틱 회귀분석 세 가지 모델 중 고객이탈 예측 모형은 로지스틱 회귀분석에 의해 개발되었으며 로지스틱 회귀모형에 의한 민감도 72.3%, 특이도 76.1%, 정분류율 90.4%이었고 오분류율은 9.6%이었다.

셋째, 고객이탈 가능성의 차이를 보이는 요소로 모형에 대한 평가를 하면 세 가지 모델에서 특이도와 민감도를 통해 모델을 평가해 본 ROC 곡선에서는 로지스틱 회귀분석이 우수한 것으로 나타났다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다.

해당병원 OCS가 1998년 이후부터 사용가능하여 1998년 이전의 데이터를 사용할 수가 없었고 데이터 자체가 연구목적으로 데이터마이닝을 위해 수집된 것이 아니라 형식화된 일 종합병원 건진센터의 문진표 내용과 해당병원 데이터베이스에서 수집한 자료들을 토대로 변수를 만들어 분석하여야 했고 사용된 변수들은 현실적으로 주어진 데이터에 의해서만 모델을 구축해야 했기에 병원자료의 제한점으로 추가적인 조사가 어려웠다. 이에 실제 건진센터 고객이탈을 직접적으로 반영하기 보다는 간접적으로 반영하는 지표일 수가 있다. 또한 데이터 마이닝 방법론에 따른 것으로 반복적인 시행으로 나름대로 최적의 모델을 구축하였으나, 모델선정 방법이나 각 방법론의 옵션 선택에 따라 결과가 조금씩 달라질 수도 있다.

이전의 연구들은 데이터 마이닝을 이용하여 병원내 고객이탈을 연구한 사례가 거의 없었고 단순히 병원이용 고객 세분화를 위해 대부분 환자들에게 제시된 일부 변수들을 채택하여 이루어졌으나, 본 연구는 환자가 아닌 건강을 미리 예방하고 증진시키기 위해 내원하는 건진센터 고객들을 대상으로 건진, 외래, 입원, 응급실 자료까지 다양한 변수을 통해 데이터베이스를 체계적 구축하고 그것을 토대로 분석하여 고객이탈 모형을 구축하는 계기가 되었고 논문 결과를 바탕으로 건진센터 고객 마케팅 실무에 직접 적용할 수 있어 의의가 있다고 할 수 있다.

병원의 데이터베이스는 이미 방대한 데이터를 가지고 있어 이의 활용에 따른 잠재적 효과는 매우 크다고 할 수 있다. 이에 향후에는 병원 데이터에서 다양한 변수개발을 통해 양질의 데이터를 확보하고 이를 바탕으로 고객관계 관리 및 마케팅을 수행하는 연구가 필요하다.

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