온라인에서 수집한 고객의 로그 데이터를 기반으로 기계학습 모형을 활용한 구매예측 연구는 활발하게 진행되고 있다. 반면, 오프라인 판매 비중이 높고 오프라인으로 사용되는 생활가전 제품의 경우 고객의 로그 데이터를 축적하기 어려워 기계학습을 적용한 연구에 한계가 있었다. 그러나 스마트 가전이 출시되고 스마트 가전 애플리케이션이 활성화되면서 고객의 인구통계학적 데이터와 제품 사용 행동에 대한 로그 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 향후 고객이 구매할 것으로 예상되는 제품 유형을 예측하기 위한 기계학습 모형을 구성하는 데 있어 스마트 가전으로 확보할 수 있는 데이터의 활용 방안과 효용을 분석하고자 한다. 이를 위하여 생활 필수 가전제품인 세탁기를 대상으로 스마트 가전으로 수집할 수 있는 인구통계학적인 데이터와 세탁기 사용행태 데이터를 활용하여 향후 소비자의 세탁기 구매 유형을 예측하는 기계학습 모형을 제안하였다. 또한, 다범주 분류 예측의 성능을 개선하기 위하여 세탁기 유형별 특징을 고려한 계층적 분류 예측 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통하여 성능을 평가하였다.