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C R M. CRM 의 이해 CRM 솔류션 CRM 주요사례 CRM 의 한계와 발전방향. 환경의 변화 유통채널의 다양화 고객 로열티 (Loyalty) 의 변화 라이프 스타일의 변화 마케팅 패러다임의 변화 CRM 의 배경 CRM 의 필요성 기존 마케팅에서의 전환 고객지향 LTV (Life Time Value) 의 극대화. CRM 의 이해 – CRM 의 등장.

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Presentation Transcript


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C R M

  • CRM의 이해

  • CRM 솔류션

  • CRM 주요사례

  • CRM의 한계와 발전방향


C r m

  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의 전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

최근 누구나 인터넷이나 전자 상거래에 관심을 가지고 있다. 그 동안 전통적인 유통 채널이었던 대리점이나 세일즈 조직이 사라지고 인터넷을 이용하여 물건을 구입하는 시대로 바뀌는 듯하다. 물론 인터넷은 고객과의 접촉 채널로서 매우 중요한 의미를 갖고 있지만, 모든 판매와 계약이 이루어지는 것은 아니다.

최근 유통채널에 있어서 가장 큰 특징은 고객과의 접촉 채널이 매우 다양해진다는 것이다.세일즈맨, 영업점(대리점), 자동화기기(CD/ATM), 자동판매기 등에서 텔레뱅킹, 콜 센터, 홈쇼핑, 사이버트레이딩, 인터넷 뱅킹, 전자 상거래 이외에도 많은 채널들이 생겨나고 있다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의 전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

최근 고객 로열티의 현상의 특징은 일시적인 것이란 점이다.  한번 형성되면 오래 가는 줄 알았던 로열티가 아니라 몇 개월만에 이탈되는 로열티라는 것이다. 이 때문에 많은 업체가 감각적인 마케팅으로 단기적인 마케팅 방법을 사용하지만, 이러한 마케팅 성공율은 계속 저하되고 보다 과학적인 마케팅 방법을 찾게 되는 것이다.

현재 CRM에 대하여 적극적으로 도입을 서두르고 있는 통신, 증권, 보험 등과 같은 업체도 고객 로열티의 변화로 이탈이 속출하고 있다는 판단에 따른 것이다. 따라서 고객 로열티에 대한 새로운 분석, 측정이 필요하고 이에 따른 고객 대응을 차별화할 필요가 있다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의 전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

20세기에는 대부분이 정형적인 라이프 스타일이 있었다. 정형적인 라이프 스타일은 상품의 정형화를 가져왔다. 그러나 21세기의 라이프 스타일은 상당히 복잡하고 다양하다. 복잡하고 다양한 라이프 스타일은 고객을 개별적으로 마케팅 하도록 한다. 즉 고객을 분석하고 각 고객에 대하여 변화를 살펴가면서 끊임없이 고객관계를 관리 하도록 만든다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의 전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

산업 혁명이후  상품을 대량 생산하게 됨에 따라 고객 요구를 모두 파악하는 것은 불가능하게 되었다.  시장 전체를 대상으로 균일 상품을 판매하기위한 대중마케팅이 있었다

그 후 세분화 된 특정 시장을 타겟으로 한 제품에 따라 차별화 된 마케팅을 수행하게 되었는데 이를 타겟 마케팅(target marketing)이라 한다.

그러나 시장을 아무리 세분화해도 고객 한 사람 한 사람을 다루기에는 한계가 있었다. 오늘날에는 시장경쟁이 점점 심화되고, 제품 및 서비스간의 차별성이 감소함에 따라 새로운 고객을 확보하거나 기존 고객을 유지하는 것이 매우 어렵게 되었다. 이에 기업들은 각 고객의 특성을 미리 파악하여 그 고객의 입맛에 맞는 제품 및 서비스를 제공함으로써 고객의 반응 정도를 향상시키려는 노력을 하게 되었다. 즉, 시장점유율이 아니라, 기업과 고객간의 우호적 관계 형성을 통한 고객 점유율 향상에 마케팅 목표를 두는 것이다. 이러한 마케팅 수행방식을 관계마케팅(relationship marketing) 또는 고객지향적 마케팅이라 부른다. 

과거에 비해 고객 수가 많이 증가했음에도 불구하고 오늘날 개별 고객과의 관계 형성이 가능한 것은 정보기술의 발달로 인해 고객 정보의 수집 및 활용이 가능해 졌기 때문이며, 이것은 CRM(고객관계관리), DBM(데이터베이스 마케팅)등의 수단을 통해 구현되고 있다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의 전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

시장 개방, 경쟁의 심화, 소비자 욕구의 변화에 따라 대중 마케팅으로 성공을 거둔 기업들도 새로운 시장 상황하에서 어떻게 경쟁할 것인가를 고민하고 있다.기업들은 불특정 다수의 대중을 향한 광고가 더 이상 기대치 만큼 효과가 없다는 것을 깨달았고, 진열대에 수많은 상품들을 진열해놓고 고객들이 구매하기를 기다려 매출을 올리기에는 이제 어렵다는 현실도 깨달았다. 

다양한 상품 못지않게 서비스의 질도 향상되어 고객들은 조금만 불만족스러운 대접을 받아도 언제든지 경쟁자의 상품으로 눈을 돌리게 된다. 이러한 현실은 '회사 수익의 65%는 만족을 얻는 고객을 통해서 이루어진다', '신규고객 획득 소요비용은 기존고객에게 베푸는 서비스 비용의 약 5배가 든다' ' 대개의 회사들은 매년 약 15%-20%의 고객을 잃는다' '고객 유지율이 몇 %만 증가해도 25%-100% 까지의 이윤을 증가 시킬 수 있다.'같은 수치화된 연구 결과 발표로도 쉽게 알 수 있다 

기업의 대응은?

이러한 배경하에서 기업 경쟁의 선두를 달리고자 하는 기업들은 기존 패러다임을 바꾸기 시작하였다. 관심을 거리의 불특정한 모든 고객들로부터 자사 고객들에게 옮기기 시작하였다. 그리하여 과연 우리 회사와 거래하는 고객들은 누구이며 자주 오는 사람들은 누구이고, 많은 물건을 구매하는 사람들은 누구인가 그리고 우리 회사를 떠난 사람들의 특성은 무엇인가에 대한 질문을 하게 되었다. 불특정다수를 대상으로 하는 획일화 된 광고보다는 찾아진 고객의 특성과 필요에 맞는 메시지를 전달하여 보다 더 고객과 친밀한 관계를 유지, 결국은 평생고객으로 유도해야 되겠다는 전략도 세우게 되었다. 그렇다면 과연 기업의 이러한 고민에 대한 해결책을 어디서 어떻게 무엇을 통해 찾을 수 있을까? 기업은 과거 고객과의 관계 속에서 기업 내에 축적된 대용량의 데이터를 통해 그 해결책을 찾으려고 할 것이다. 왜냐하면 고객들은 기업이 살아 숨쉬게 하는 탯줄과 같기 때문이다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의 전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

기존의 마케팅방식은 마케팅 팀을 위한 마케팅부서만의 마케팅이다. 특히, 기존의 마케팅 투자는 뚜렷한 방향이나 본질적인 요건을 정의하지 못한 채, 변화하는 시장환경을 따라잡는데 급급하였다. 이러한 마케팅의 방향을, 환경을, 제도를 바꾸는 방안이 CRM인 것이다. 고객에 대한 중요성을 마케팅의 전면에 배치하여 사내 고객과 관련된 부서(예를 들면, 콜센터, 영업부서, 서비스센터, 마케팅 등)에서 발생한 모든 정보의 방향과 프로세스와 사내마인드를 고객관계에 역량을 쏟아넣는 것이다.

기존의 마케팅 투자

실제로 First Manhattan Consulting Group이나 Rerchheld & Sasser에 의하면 '회사를 떠나는 고객의 5%만 줄이더라도 기본 수익의 두배는 얻을 수 있다' '우수고객 10%가 전체매출의 80%를 기여한다'등의 보고가 나와있듯이 현재 각 기업의 마케팅은 기존고객보다는 신규고객획득에 초점이 맞춰져 있으며 기존고객의 니즈를 파악하지 못하고 있다. 고객들은 모든 광고와 정보의 홍수 속에 살고 있으며, 이들 고객들은 어느 누구보다도 많은 정보를 갖고 있다. 반대로 이런 고객에 대한 분석력은 항상 제자리에 머물고 있다. 고객을 이해하기에는 많은 문제점이 있는 것이다.

고객정보를 뒷받침하기 위하여

어떻게 고객을 세분화할 것인가?, 어떻게 목표고객을 설정할 것인가?, 목표고객에 대한 포지셔닝은 어떻게 실시할 것인가?, 고객에 대한 수익을 어떻게 증가시킬 것인가? 이러한 문제에 대한 해답을 제공할 만한 제반 인프라가 구축되어 있지 않기에 기반조성을 통해 새로운 기회를 엿보며, 새로운 고객에 대한 전략을 실시하는 것이다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

전사적으로 고객 지향적이어야 한다. 더 나은 고객을 위해서라면, 사내 어느 부서에 근무하는 그 누구라도 항상 고객을 위해, 고객에 대해 준비해야 한다. 고객의 불만, 고객의 특징, 고객의 취향 등의 정보를 마케팅부서에서 활용한다면, 직접적인 시장의 변화를 느낄 수 있으며, 고객의 변화를 통한 새로운 마케팅이 가능하게 될 것이다. 

CRM은 이처럼 전사적으로 고객에 대한, 고객정보에 대한 마인드를 바꾸고, 개선하며, 집중적인 관리를 통해 완전한 정착단계에 이를 수 있다. CRM은 고객, 정보, 사내 프로세스, 전략, 조직 등 경영 전반에 걸친 관리체계이며, 이를 정보기술이 밑받침되어 구성되는 것이다. 

누구

예를 들어, A/S부서에 근무하는 직원이야 말로 고객을 가장 자주 접하는 사람으로 이 직원은 자주 방문하는 모 아파트 단지 내 고객들의 특성과, 정보, 취향을 가장 많이 알고 있다. 그러나 대부분의 기업에서는 가장 확실하고, 가장 신뢰할 수 있는 정보임에도 불구하고 이러한 정보를 제대로 활용하지 못하고 있다.


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  • 환경의 변화

    • 유통채널의 다양화

    • 고객 로열티(Loyalty)의 변화

    • 라이프 스타일의 변화

  • 마케팅 패러다임의 변화

  • CRM의 배경

  • CRM의 필요성

    • 기존 마케팅에서의전환

    • 고객지향

    • LTV (Life Time Value)의 극대화

CRM의 이해 – CRM의 등장

CRM은 바로 고객과의 관계(Relationship)를 바탕으로 평생 고객 가치인 LTV(Life Time Value)를 극대화하는 것으로 귀결된다. 단순하게 고객과의 관계에 머무르지 않고 신규고객 및 기존고객의 다양한 고객접점(영업사원의 고객접촉, A/S직원의 방문, Inbound Call(고객으로부터 걸려온 전화), Outbound Call(고객에게 판매촉진을 위한 건 전화)등...)을 활용하여 여기서 발생한 수많은 데이터를 정리 분석해 마케팅 정보로 변환함으로써 고객의 구매관련 행동을 지수화하고, 이를 바탕으로 마케팅 프로그램을 개발, 실현, 수정하는 고객 중심의 경영기법을 의미한다. 

고객중심의 경영기법

따라서, CRM은 고객정보(고객 데이터 웨어하우스), 분석(데이터 마이닝) 그리고 이를 활용하는 마케팅 채널(TM, DM, 대리점, CM등)을 통합하는 솔루션으로서, CRM을 도입하기 위해서는 Hardware, DB, Tool Marketing(TM), 고객 서비스, 다이렉트 마케팅, 영업 지원(sales support), Internet을 이용한 Cyber Marketing등 그 구축 범위가 매우 넓다. 고객의 니즈에 촛점을 두어 1:1로 차별화된 마케팅을 실시하는 것이 바로 CRM이라고 할 수 있다. 기존의 마케팅이 단발적인 마케팅 전술이라면 CRM은 고개과의 지속적인 관계를 유지하면서 '한번 고객은 평생고객'이 될 수 있는 기회를 만들며, 평생고객화를 통해 고객의 가치를 극대화하는 것이다.

지속적으로 고객에게 서비스

지속적으로 고객에게 서비스를 제공할 방법이 없다. 고객에 대한 정보가 있어도 어떻게 서비스를 실시해야 할 지를 모르고 있다. 어떠한 방향으로 고객을 만족시킬 것인지에 대한 대책이 없다면, 아무리 좋은 투자라도, 그 무엇이라도 무용지물이 될 것이다. 지속적인 관리방안을 통한 장기적인 계획수립을 통해 고객을 관리해야 한다.  


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

'만약 현재 그리고 미래에 당신의 비즈니스를 성공적으로 이끌기를 원한다면 고객을 행복하게 만드는 것이 좋을 듯 하다'

우리는 위의 문구 중에서 몇 가지 의문점을 갖을 수 있다. 

고객을 행복하게 만드는 것이 비즈니스의 성패에 직접적인 관련이 있다는 의미일까? 

고객 중에서 어떤 고객을 행복하게 만들어야 비즈니스를 성공적으로 달성할 수 있는 것일까? 

또한 기업들의 생존이유라고 할 수 있는 비즈니스를 성공적으로 이끌기 위해 다양한 요구와 기대를 갖고 있는 고객들을 어떻게 행복하게 만들 수 있을까? 

이러한 질문들에 대한 해답은?

기업들의 생존 필수 요건인 CRM(Customer Relationship Management) 즉, 선별된 고객으로부터 수익을 창출하고 장기적인 고객관계를 가능케하는 솔루션으로 해답을 찾을 수 있을 것이다. 


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

기업들의 마케팅에 대한 관심은 환경의 변화에 따라 지속적으로 변화되어 왔으며, 이러한 환경의 변화는 마케팅에 대한 기업의 관심을 자극하였다.  대량생산시대는 소비자에 대한 관심과 욕구는 생각하지 안해도 되는 시기였으나, 소비자가 점차  다양해지면서 기업들은 소비자에 대한 새로운 마케팅도입을 서둘렀다. 다양한 마케팅 방식이 도입되면서 점차 고객에 대한 관심이 점차 높아지고 있다.


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  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

CRM의 이해 – CRM 이란?

IT기술의 발전으로 인하여 기업의 내외부 자료를 통합, Marketing활동을 지원하는 것이 보다 쉬워졌다.대용량의 고객정보의 저장과 저장한 정보에 대한 분석을 가능케하고 이렇게 저장된 정보를 분석함에 의해 개별고객의 요건을 발견해내며, 새로운 고객을 획득하게 된다.  이러한 데이터베이스 마케팅은 고객과의 독특하고, 개별적이며, 지속적인 관계를 유지하는 Individual Marketing, One-to-One Marketing, Relationship Marketing으로 진화하게 된다. 이러한 마케팅 방향에 대한 요소들을 기반으로 CRM(Customer Relationship Management)이 등장하게 되었다

데이터베이스마케팅과 CRM의 차이점은?

CRM은 고객과 관련된 기업의 내외부 자료를 분석, 통합하여 고객특성에 기초한 Marketing 활동을 계획하고, 지원하며, 평가하는 과정이다. CRM은 고객수익성을 우선시하여 콜센터, 캠페인관리도구와의 결합을 통해 고객정보를 적극적으로 활용하는 것이다. 데이터베이스 마케팅과의 차이점은 바로 여기에서 나타난다.


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

CRM의 목적을 한마디로 말하면 고객에 대한 회사의 고민을 해결해 주는 것이다. 어느 회사나 고개에 대한 회사의 고민이 있다. 고객의 이탈, 고객의 불만, 새로운 상품에 대한 마케팅 전개 방법 등 다양한 고민이 있지만 가장 중요한 고민부터 해결해 주는 것이 CRM의 목적이다. 

최근 업체들의 고민은 지나친 경쟁에 따른 고객의 이탈과 수익의 감소일 것이다. 이것을 해결하기 위하여 고객 이탈 방지를 위한 고객 분석 시스템이 필요하다. 수익성 확보를 위하여 수익성 분석을 통해 수익을 가져다 주는 고객을 구별하여 서비스와 마케팅을 차별화하는 것이다. 


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

고객 중심의 업무 방식 변환 : 고객에 대한 개념을 전환한다.

신개념의 마케팅 전략 : 고객에 대한 마케팅의 과학적 기법을 강화한다.

환경 변화의 지속적인 반영 : 고객, 상품, 시장의 변화에 대응한다.


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

CRM을 시스템적인 관점에서 살펴보면 전략수립과 시스템구축 그리고 전사적 데이터웨어하우스 구축의 3가지 축으로 나누어 생각해 볼 수 있다.


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

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  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

    • 원투원 마케팅과 DB마케팅의 활용

    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지

고객 관계관리를 통한 수익성 제고에는?

1. 우량고객의 이탈 방지:이탈 가능성을 사전에 분석해 집중관리 2. 가망고객 프로필의 전략적 영업 정보화 3. 휴면 계좌의 활성화 4. 고객 정보 분석을 통한 타깃 마케팅 활동 가능

수익 지향적 영업 및 마케팅 활동에는?

1. 고객지향의 상품개발2. 교차 판매 등을 통한 수익성 제고3. 영업 및 마케팅 활동의 효과 분석이 가능 


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

    • 데이터마이닝의 활용

    • 고객자산을 기반으로한 경영자원

  • CRM의 특징

    • 로열티 경영

    • 고객존중

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    • 복합마케팅

    • 고객행동분석과 리마케팅

    • 고정고객화와 고객이탈방지


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CRM의 이해 – CRM 이란?

  • CRM의 개념

    • 고객에 대한 관심

    • 한단계 더 발전된 Database 마케팅

  • CRM의 목적

    • CRM 시스템의 목적

    • CRM 시스템

  • CRM의 효과

    • 비즈니스 측면에서의 효과

    • IT (Infor. Tech.) 측면에서의 효과

  • CRM의 본질

    • 고객과 신뢰관계를 축적해야 한다

    • 고객이탈방지를 위한 적극적 고객마케팅

    • 목표고객에 대한 고객관계집중화

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CRM이란 고객과의 1:1 관계에서 상품 거래나 서비스 이용과정에서 커뮤니케이션 관계가 형성된다. 이같은 다양한 고객접점과 커뮤니케이션 상황에서 고객이 원하는 가치와 행동을 바탕으로 우호적이고 친밀한 관계를 설정하고 유지함은 물론 고객의 로열티와 고객과의 신뢰관계를 극대화하여 궁극적으로는 기업의 가치를 극대화하는 장기적으로 전개해야 할 경영기법이다.


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CRM은 신규고객 확보, 기존고객 유지를 통한 고정 고객화를 중요시한다. 그러나 무엇보다도 특히 고객이탈방지를 통해 고객과의 관계 유지를 개선하여 활동고객 및 우량고객 확보를 통해 수익실현을 한다.


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CRM경영은 규모의 확장이 아니라 장기적인 수익구조의 확대이다. 이를 위해서는 경영자원 중 고객자원의 자산화를 강화하기 위해 결국은 고객과의 관계개선 전략과 행동이 경영구조 개선에 직접적인 영향을 미친다. 

목표고객에 대한 고객집중화를 위해서는 이른바 4C의 개념을 적극적으로 연구하고 정착시키는 것이 필요하다. 인터넷 중심의 웹경영시대에 접어들면서 4C가 마케팅 트렌드를 변화시키고 있다는 것을 감지해야 한다. 4C는 이제 디지털시대에서 거부할 수 없는 마케팅트렌드임에는 분명하다.


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CRM은 데이터베이스마케팅 기법 속성을 고려하면서 데이터마이닝 기법이 강하다. 하나의 경영전략이나 마케팅전략을 전개하기 위해서 구축하는 비즈니스모델이 CRM 모델이며, 데이터마이닝을 수반하여 고객관계정보체제 를 운영하게 된다.


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CRM은 다양한 고객 및 거래 데이터를 축적, 통합, 교차, 비교, 분석하여 하나의 데이터마이닝기법을 구사하는 보다 적극적이고 고객서비스지향적인 마케팅 신기법이자 고객경영자산이다.

이상에서 종합하여 보면 결국 CRM은 고객과의 1:1 관계에서 고객과 그 고객을 관리하는 주체 사이에서 이루어지는 커뮤니케이션 상황을 데이터베이스마케팅 관점에서 통합적, 전략적으로 관리하는 일종의 고객관계정보관리솔루션 또는 고객관리운영체제 또는 데이터베이스모델이라고 볼 수 있다


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경영·마케팅 트랜드 변화에 대응하기 위한 전략적 경영의 컨셉에서 핵심적인 위상을 차지하고 있는 것이 바로 「 로열티경영((Loyalty Management)」이다. 1990년대가 「고객만족경영시대」였다면 2000년대부터는 「로열티경영」시대가 아닐까 한다. 로열티경영은 크게 고객로열티(Customer Loyalty)와 종업원 로열티(Employer Loyalty)를 관리하는 새로운 경영기법이다. 따라서 로열티경영은 고객과의 관계가치를 기업의 소중한 자산으로 보고 이같은 소중한 자산가치를 향상시키기 위해 종업원 가치, 주주가치, 고객데이터베이스 가치의 역량을 향상시킴과 동시에 이 같은 가치를 측정하고 객관적으로 계량화하려는 노력을 필요로 한다. 


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CRM의 가치비중은 데이터베이스마케팅 핵심인 바로 고객과의 1:1관계를 개선하고 중요시 여기는 데에서 비롯된다. 최근 원투원 마케팅 서비스가 각종 인터넷 쇼핑몰에서 거래활성화를 위한 핵심기능으로 주목받고 있다.원투원 마케팅 프로그램은 원래 고객관리 기법에 데이터베이스마케팅 원리와 고객 개개인의 심리적인 마케팅 기법을 응용하여 이를 기업이나 조직이 고객과의 1:1 관계에 차별성, 신뢰성, 비밀성을 유지하려는 고객을 특화시키는 고급 마케팅 기법이다.  


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CRM은 데이터베이스마케팅 기법을 기반으로 원투원 마케팅 속성과 커뮤니케이션의 행동화를 절대적으로 중요시한다. CRM은 고객의 DATA확보, 데이터가공, 데이터분류 정리, DM, E-mail, 텔레마케팅 등 마케팅 활동전개, 고객분류, 고객서열 및 로열티 체크, 애프터마케팅 등 데이터베이스마케팅을 근간으로 한다. 특히 데이터베이스 마케팅기법을 응용한 고객관리방법을 구체화하고 전략적으로 활용하기 위해 CRM경영을 의도적으로 도입하지 않을 수 없다.


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마케팅 기법은 철저하게 잠재고객이나 주고객을 타겟으로 복합마케팅 전략을 구사하려는 시도가 점차 강해지고 있다. DM, 텔레마케팅, 이메일마케팅, 방문마케팅, 자동판매마케팅 등 개별적인 마케팅기법을 구사하지만 실제로는 앞의 기법들을 절충하고 보완, 복합화 한 복합마케팅 기법을 도입하여 실행할 때 더욱 높은 고객반응률을 감지할 수 있다. 


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CRM은 고객행동분석이 이루어져야 하므로 고객경영을 데이터마이닝기법을 활용한다. CRM은 RFM분석모델, MCIF분석모델, 고객로열티 및 LTV분석모델, 마케팅성과분석모델 등 데이터마이닝 기법을 활용한다. 

예를 들어 사이버증권 채널을 통해 인터넷상에서 고객이 투자상담을 직접 시도할 경우 사이버라는 한정된 공간 자체에서 실시간 고객응대가 가능해야 하는데 문자상뿐만 아니라 고객이 질문이나 응대를 바라면 곧바로 전화응대가 가능해야 한다.


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CRM은 고객정보를 통합하여 궁극적으로는 고정고객화를 강화하려는 목적이 뚜렷하다. CRM은 고객과의 1:1 관계개선을 시초로 고객의 정보를 통합하여 통합 커뮤니케이션을 강화하여 궁극적으로는 고개정보를 통합 관리함으로써 고객이탈 방지, 고정고객화 강화에 심혈을 기울 인다. 특히. CRM은 비즈니스를 전개하는 개개인은 물론 전사적으로 활용하려는 고객정보통합적인 가치를 중요시 여기므로 고객정보의 통합적 관리에 대한 퍼포먼스가 매우 강하다. 물론 고객정보의 통합은 그렇게 쉬운 일이 아니다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객관계가치(Customer Relation Value)란 기업이 고객과의 다양한 접촉경로를 통해 일정기간동안 관계를 이루면서 현금흐름의 성격을 이루어 가는 가치정도를 계량화해 가는 것을 말한다. 고객관계가치는 바로 고객자산(Customer equity)을 의미한다.따라서 고객자산은 측정기준을 정하여 수익이나 비용적인 측면을 측정할 수 있어야 한다. 고객관계가치는 마치 회계장부를 정리하는 것처럼 고객과의 관계에서 발생되는 수익과 지출을 숫자적으로 표시할 수 있어야 한다. 

CRM이 도입되면서 기업들은 저마다 자신들의 진정한 기업가치에 대해 새로운 관점을 발견하게 되었다. 기업의 가치는 크게 고객자산가치, 종업원가치, 재무적 가치, 브랜드가치 등으로 분류할 수 있다. 


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객 재발견 항목은 CRM을 전개하는 프로세스를 의미할 수도 있지만 궁극적인 것은 고객의 가치를 창출함으로써 하나의 고객자산가치를 증진시키는 일종의 전략적 프로그램이라는 것을 알 수 있다. 경영 패러다임이 상품 서비스 중심에서 고객중심으로 전환되었다는 의미는 바로 CRM이 경영의 핵심적인 요소로 평가되고 있다는 것을 의미한다.  


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객마케팅은 고객, 고객데이터베이스, 고객관리 마케팅전문가, 고객관리전문시스템 및 평가시스템에 의존하는 기능이 매우 강하면서 동시에 기업이나 조직에는 가장 합리적인 이익을 실현시켜 주는 마케팅이다.

마케팅은 판매와 근본적으로 구분하며, 소비자의 니즈를 반영하고, 고객이 원하는 것을 우선 결정하고 그 다음에 그 요구나 욕구를 충족시킬 수 있는 제품이나 서비스를 이익이라는 개념과 조화시켜 생산, 제공 할 수 있도록 하기 때문에 시장지향성이 강하며 대외적인 관점에서 접근시키는 경향이 높다. 따라서 마케팅은 고객지향성, 수익실현 지향, 전사적·통합적 마케팅 전개와 기업의 사회적 책임을 동시에 실현시키는 것을 말한다. 


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

소비자심리학은 소비자로서의 개인이 일상 생활에서 사용하고자 하는 욕구, 그리고 반복 사용하고자 하는 제품과 서비스의 이용과 구입, 그리고 폐기, 처분 행동에 관해 과학적으로 연구하는 학문이다. 소비자는 자신의 요구와 욕구에 대한 필요를 충족시킬 것이라고 생각하는 제품과 서비스를 구매하기 위해 많은 대안들을 비교하고 평가하며 그 중에서 최적의 것을 선택하는 과정을 반복한다.

이같은 일련의 소비자 자산의 내적인 심리적 과정이 어떻게 일어나며 이러한 과정에서 나타나고 영향을 미치는 소비자 개인의 성격, 동기, 태도 등 심리적 특성이 어떻게 관련되는지를 연구하는 학문 분야이다.  소비심리는 소비자를 둘러싼 내, 외부 환경, 마케팅 활동, 대중매체, 친구, 가족 등의 영향을 받아 개인의 생각과 태도, 선호 등이 변화하는 과정에서 다양한 CRM 현상을 도출하게 된다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

소비자들은 일단 하나의 제품이나 서비스 대한 만족을 가지면 반복, 애용의 습성이 나타나며 보다 우호적이며, 자신도 모르게 로열티를 향상시켜 갈 때가 많다.

소비자들은 안전, 이미지관리, 새로운 것에 대한 향유, 기대가치 향상 등으로 종전 것을 폐기 또는 처분하려고 한다. CRM은 이같은 폐기 처분 사유, 시간, 폐기처분 간격 등을 파악할 수 있다.

소비자들의 구매행동을 살펴보면 충동구매도 많지만, 제품의 특성, 가격, 성능, 디자인, 구입후의 가치 등에 대하여 많은 관심과 실제적인 이익 등 자신의 직간접적인 이득을 고려하는 경우가 많음. 

소비자구매와 관련하여 기존에 사용하던 고객이 추천 또는 우호적인 구전을 발휘한다면 CRM의 상승은 매우 높다. 다른 사람들의 칭찬과 인정인지에 대해 CRM을 도출해 보면 구매의욕이 더욱 높다. 

광고가 소비자 구매행동이나 반응에 어떻게 관련되는지 알면 특정 제품이나 서비스에 대한 광고를 제작하여 활용하고자 할 때 고려해야 하는 요인들이 무엇인지 알 수 있다. 

소비자들의 구매행동은 소비자 자신의 의사와 판단을 가지고 고객행동의 과거를 분석한 후 유용하게 마케팅 활동에 활용할 수 있어야 한다. 소비자가 여러 제품이나 서비스 중에서 하나를 선택하는데 관련되는 일련의 변수를 파악한다는 것은 인간의 행동에 대해 이해하고 나아가서 행동을 예측할 수 있다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객들은 자신이 물품을 구매하였거나 서비스를 이용한 후, 과연 이 제품의 구매가 합리적이었는지, 아니었는지를 확인해 보고 싶은 욕구를 지니고 있다. 이와 같은 확인심리는 특히 제품의 질적 차이가 적은 가전제품, 자동차 등에서 많이 나타난다. 실제 칼라 텔레비젼이나 에어컨 등 가전제품을 냉철하게 비교하여 가격대비 성능 등 기능을 체크 해 보기란 결코 쉬운 일이 아니다. 분명하게 기술적인 측면에서 차이가 나는데도 이에 대해 전문지식이 없는 소비자들은 대부분이 제품 구분이 안 간다는 말을 한다. 

확인심리

이같은 소비자들의 불안 심리는 만약 판매한 회사들이 이에 대해 애프터 서비스나 사후관리 등을 제대로 못 해 주면 재구매나 고객로열티가 약화된다. 고객마케팅이란 구매를 한번 한 시점에서 끝나는 것이 아니라 제품의 효용가치가 소멸될 때 종료된다. 따라서 신규고객을 유치하고 확보한 고객들을 지속적으로 고정고객으로 유지를 하기 위한 적극적인 노력이 필요하다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객정보통합시스템은 변화하는 경영 및 마케팅, 시장환경에 능동적으로 대응하고 고객세분화와 밀착관리로 고객로열티를 높이기 위해 분산된 데이터를 효율적으로 통합관리하기 위한 경영기법이다. 

즉 분산되어 있거나 자체의 통합·조정기능이 없는 개별고객정보데이터를 전사적으로 통합하는 것을 말한다. 따라서 고객정보통합시스템은 반드시 통합데이터베이스를 활용할 수 있는 정보시스템 구축이 선행되어야 한다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객정보통합시스템 구축은 단순한 정보시스템구축 차원을 넘어서서 경쟁우위전략의 핵심사항으로 인식되고 있다. 

통합데이터베이스마케팅을 실현하기 위해서는 개별고객의 다양한 데이터베이스를 기초로 한 고객행태 분석을 토대로 고객정보를 관리하고, 수익창출을 가져다준 우량고객에게 이익의 일부를 환원해 줄 수 있어야 한다. 또한 고객과 기업의 관계를 개선하고 효율성을 극대화하는데 그 목적이 있다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

'데이터베이스마케팅은 경영기법인가 마케팅기법인가?'에 대해 궁금해 하는 사람들이 많다. 

데이터베이스마케팅을 전략적으로 활용하기 위해서는 고객 정보의 관리와 고객분류는 물론 과거, 현재, 미래의 통합된 고객의 마스터 파일을 고객의 행태, 이용금액 추세, 상품구매내역, 시간의 흐름 등의 동적인 데이터와 연계시켜 고유정보, 상호연결정보, 종합적 정보를 활용할 수 있는 기반을 구축해야 한다.  이것을 시스템으로 적극 활용할 수 있어야 한다. 즉 컴퓨터 네트워크나 첨단 소프트웨어 프로그램 같은 정보기술은 소비자와의 직접적인 대화와 쌍방향 서비스를 가능케 함으로써 신제품이나 새로운 서비스기법이 연착륙 할 수 있는 특별한 수단과 기업이 전개해야 할 마케팅 방향을 비교적 객관적으로 제공하여 준다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

데이터베이스마케팅이란 고객의 다양한 정보를 컴퓨터에 축적하여 이것을 가공·비교·분석·통합하여 마케팅활동에 재활용할 수 있도록 하는 새로운 마케팅 기법이다. 이제는 기업이 고객들의 다양한 욕구를 충족시키지 못하면 시장에서 사라질 수 밖에 없는 급박한 상황에 놓이게 되면서 마케팅활동에 소요되는 자원등을 투자의 개념으로 받아들이게 되었고 ROI(Return On Investment)를 계산하게 되었으며, 이는 보다 효과적인 데이터베이스마케팅활동의 필요성을 유발하게 되었다. 데이터베이스마케팅은 고객별 분석을 통해 고객의 현재가치와 미래가치를 측정하여 분류하고 유지하는 것을 목적으로 한다. 특히 고객의 욕구를 세분화하여 이에 적절하게 대응하게 되면 업체에 대한 로열티를 높일 수 있을 뿐만 아니라 관련 제품도 연계하여 팔 수 있다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

최근 데이터베이스마케팅에 대한 관심이 증폭되는 이유는 신규고객 확보를 위한 광고비, 판촉비 등의 마케팅 비용보다 기존고객을 유지하는 전략이 비용 측면에서 저렴하다고 판단하기 때문이다. 어느 연구기관의 조사에 의하면 신규고객을 개척하는 데 소요되는 비용이 기존고객을 유지하는 데 소요되는 비용보다 5배 이상 높은 것으로 나타났다. 

고객유지 활동의 비즈니스적 가치를 보면, 고정고객인 우량고객은 일반 고객에 비해 소매업에서는 16배, 레스토랑 13배, 항공업 12배, 호텔업 5배 등 보다 많이 소비하는 것으로 나타났다. 이러한 고정고객은 구매액의 증가뿐만 아니라 구전으로 소개하는 경우의 광고효과도 거둘 수 있다. 또한 높은 고객유지율을 확보하는 것은 만족도가 높은 고객을 대상으로 하는 만큼 업무가 수월해져 종업원들의 만족도도 향상되는 것으로 나타난다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

과거에는 불특정다수의 매스마케팅(Mass Marketing) 중심으로 고객 수 확보를 통해 매출을 확대하는 시장확대전략이 우선이었지만 이제는 철저한 타겟마케팅과 퍼스널마케팅을 통해 개별고객의 욕구를 적극적으로 수용하는 프로슈머(Pro-sumer:Producer +Consumer)를 중요시 여기고 있다. 이것은 고객의 구매행동특성이 다르다는 것을 전제로 한다. 따라서 고객중심 경영의 핵심역량은 로열티고객, 우량고객 중심의 철저한 효율성 중심에 가치를 두고 있다. 이 말은 달리 말하면 데이터베이스마케팅, 텔레마케팅 기법 등을 활용하여 고객과의 1:1 커뮤니케이션을 통해 고객의 수요와 욕구를 직접 파악하고 의문점이나 문제점을 신속하게 해결함으로써 고객에 대한 서비스 향상과 지속적인 신뢰관계를 유지할 수 있는 마케팅 기법을 말한다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

축적된 데이터베이스의 내용이 충실하고 신뢰성이 높으면, 많은 고객을 대상으로 여러 가지 마케팅활동을 공격적으로 전개하여 높은 수익을 실현할 수 있는 가능성이 높다. 패션가게를 운영하는 점포주인의 경우에도 기존에 자신의 매장에서 옷이나 패션 악세서리를 구입한 고객들의 구매행도 데이터 즉, 언제 어떤 옷을 얼마나 샀는지, 어떤 색상을 골랐으며, 어떤 사이즈를 구입하였는지, 최종 구매일은 언제였는지 등에 대해 알고 고객을 대한다면 이 점포는 다른 점포에 비해 고정고객의 효율을 올릴 수 있어 안정적인 매출을 올릴 수 있다. 특히 이런 매장을 찾는 고객에게 정기 또는 비정기적으로 감사의 전화(Happy Call이라고도 한다)를 하고, 고마움이나 관심을 표시하는 편지나 판촉물을 우송 내지는 직접 방문하여 받아 갈 수 있도록 한다면 고객의 접점은 눈에 띄게 달라질 것이다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

고객은 일단 자신의 이익을 우선적으로 선호할 밖에 없다. 당신 회사의 제품이나 서비스를 이용할 경우에는 가격, 구매 후 사후 서비스, 고정고객 우대혜택은 물론 해약, 연장 시에 발생되는 불리한 점, 위험요소의 유무까지도 고려한다.특히 IMF 사태 이후 고객들은 구매나 서비스이용, 가입에 더욱 신중하고 보다 합리적인 의사결정능력을 가지게 되었다. 과시보다는 실용성, 할인, 무이자, 이자율 비교, 안정성과 경제성은 물론 철저한 수익성도 상당하게 고려하고 있다.전세계에 존재하는 고객의 요구와 욕구사항을 제품개발 단계부터 의도적으로 반영하여 이들을 단골고객을 만드는 쌍방향적인 고객마케팅 기법이다.


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CRM의 이해 – CRM 이해 요소

최종 의사결정자는 고객임을 잊지 말고, 고객의 인지도와 비교하는 노력이 필요하다. 분석 방법이 잘못 될 경우 개선 계획에도 오류가 발생될 수 있으므로 분석방법의 개선에도 주의를 기울여야 한다. 이러한 분석을 토대로 CRM을 중심으로 마케팅 의사결정이 이루어져야 한다.

참고로 로열티 고객분석은 자사의 고객이 어떤 구매형태를 나타내고 있다. 이를 조직 구성원들이 얼마나 고객들의 요구와 욕구를 판단함으로써 정확한 위상 파악과 방향설정에 역할을 한다. 


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

  • 고객 통합 데이터베이스가 구축되어 있어야 한다.

  • 기업이 보유하고 있는 고객과의 거래 데이터와 고객서비스, 웹사이트, 콜센터, 캠페인 반응 등을 통해 생성된 고객반응정보 그리고 인구 통계학 데이터를 데이터 웨어하우스 관점에 기초하여 통합한다.

  • 고객 특성을 분석하기 위한 데이터마이닝 도구가 준비되어야 한다.

  • 구축된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 마이닝 작업을 통해 고객의 특성을 분석한다. 

  • 분석을 통해 세워진 전략을 활용하는 다양한 마케팅 채널과의 연계를 들 수 있다.

  • 마케팅 채널로는 영업(대리점, 영업점), 콜센터, 캠페인관리, 고객서비스 센터의 시스템을 통해 활용될 수 있다.


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

현재 모든 기업들은 고객 정보라고 정보를 보유하고 있을 것이다. 그러나 CRM과 같은 새로운 고객 대응을 하려고 할 때는 현재 있는 고객 정보가 아무 도움도 되지 않는 현실이다. 원래 고객 정보라는 것이 데이터로서 의미가 없거나, 오래된 것이며, 체계가 분산된 채 있는 경우가 대부분이다.


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

고객과 기업간에 다수의 계약이 체결 되었을 경우 데이터가 계약 단위로 되어 있다면 동일 고객임에도 인명부에서 합산할 수가 없다. 동일한 서비스를 이용할 경우 거래 정보는 집중 관리되고 한 가지 방법밖에 이용하지 않는 경우와 똑같은 결과를 얻게 되는 것이다. 그러나 일본 은행의 경우, 계좌번호는 관리되고 있지만 한 사람이 복수 계좌 번호를 갖고 있는 경우에는 인명부가 충분히 정리되어 있지 않은 경우가 아직도 많다.


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

설문조사를 통해 수집한 고객정보가 많기 때문에 오히려 안심할 수 없는 경우도 있다. 고객이 조사 문항에 적당히 기입하거나 사실과 다르게 적었다는 것을 쉽게 상상할 수 있을 것이다. 사적인 부분인 연령, 성별, 연락처를 기입하는 일에 거부감을 느끼는 사람은 의외로 많다. 기업도 강제로 권할 수가 없으므로 기입 항목이 누락되었더라도 그대로 접수를 할 수밖에 없어 결국 데이터 자체의 신뢰도가 떨어져 버리는 것이 문제가 될 수 있다.


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

캠페인으로 모여진 설문조사 결과가 집계된 후 고객 정보로 활용되지 않는 경우도 많다. 기존의 고객 정보가 생각보다 별 도움이 되지 않는 상황을 이해할 필요가 있다. 그러나 너무 세세한 데이터까지 수집할 것은 피해야 한다. 필요 이상으로 요약된 것을 피하자는 것으로 현실에서는 어느 정도까지의 데이터를 갖고 있어야 할지 정해야 하는데 이는 매우 어려운 과제이다


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

고객 정보가 금방 구식이 되어 실제 행동에 들어갈 때 도움이 되지 않는 경우도 있다. 단순한 분류의 목적은 통상적으로 집계를 내기 위하여 분류하는 방법이므로, 어떤 특정 목적을 위한 단순한 분류로 충분하다. 그런데 CRM에서 고객과 깊은 관계를 쌓아가기 위해서는 보다 다각적인 고객 분류가 필요하다.


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

분산되어있는 고객 정보로는 고객을 단순하게만 이해하게 되며, 효율적으로 고객을 이해·파악하고 관계를 구축하는 일은 거의 불가능하다. 예를 들어 상품을 자주 구매하는 우량 고객의 전화를 콜센터에서 다른 사람이 돌려 받는다거나 오래 기다리게 만들어 다른 번호로 걸게 하는 일은 피해야 한다. 또한 복수의 사업이  아니라면 고객 요구를 만족시킬 수 없는 상황에서는 고객 요구를 파악하기 위해 기업내의 모든 고객과의 접점을 다양하게 분석할 필요가 있다. 


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

지식 경영이 잘 되면 실험을 하는 전제가 된 정보와 실험을 할 때 세운 가설과 견적, 그리고 실험한 결과를 타 담당자가 같은 상황에서 참고로 할 수 있다. 이에 따라 개개 사원의 경험이 조직 전체의 경험이 되어 조직이 학습효과가 상당히 높아진다. 이러한 지식의 전이가 결국 기업경영의 효율성을 높이는 결론을 낼 수 있다.


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SFA는 영업 절차를 재평가하고 보다 생산성이 높고 보다 정확도간 높은 영업을 실현하기 위한 최신 테크놀로지이다. 원래 미국에서 이 개념이 확산된 배경에는 SOHO라고 하는 개인의 재택근무에서 비롯되었다. 기업은 사무실 임대료와 통근비 등의 경비를 줄일 수 있고, 개인은 통근에 따른 정신적·육체적 부담을 줄일 수 있고 직장에서 받는 스테레스에서 해방되는 등 장점이 있다. 게다가 도시로 몰리는 집중 현상을 시정하고 새로운 고용 기회를 만들어 내는 등의 정점이 있다.

영업사원을 집에서 바로 영업으로 보내고 다시 귀가토록 하는 기업이 늘고 있지만, 중요한 문제는 개인의 실력이 그대로 영업 성적에 직결되어버린다는 점이다. 혼자 계획을 세우고 고객을 관리하면 하고 싶은 일만 하고 상대하고 싶은 고객만을 상대하고 자신이 팔기 쉬운 상품만으로 장사를 하게 되기때문에 기업 전체가 고객에게 제공하는 가치를 높이거나, 전략에 따른 활동을 요구하는 일이 어렵게 되어 버린다. SFA는 이러한 환경 속에서 얼마나 개개인의 생산성을 높이고 계획적으로 업무를 수행할 수 있게 하며, 팀 및 조직이 정확도가 높은 사안을 쫓을 수 있도록 하는가 하는 과제에 대해 테크놀로지 메커니즘의 구축으로 답하고 있다.


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    • SFA (Sakes Force Automation)

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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

최근 정보기술의 발전으로 전화와 컴퓨터를 연결하여 다양한 대응을 할 수 있도록 하려는 움직임이 있다. CTI(Computer-Telephony Integration)라고 불리는 이 기술은 자동으로 고객에게 전화를 걸 수 있으며, 네트웍으로 연결되어있기 때문에 운영자에게 돌리거나 자동으로 전화를 동시에 몇 백 건이나 받을 수 있으며, 자동으로 다른 운영자에게 돌릴 수 있다. 더욱이 컴퓨터가 음성으로 자동응답을 하여 거래를 성립시키기도 하는 등 집중되어 있는 콜센터를, 지역마다 있는 것처럼 보이게 하여 처리하는 일이 가능하다.

또한 발신자 번호 통지 기능은 걸려온 전화를 받기 전에 누구에게서 온 전화인지 컴퓨터가 판단하고 운영자가 전화를 받는 것과 동시에 그 고객의 정보를 화면에 표시하는 일도 가능하게 할 수 있다. 이와 같은 정보기술의 발전으로, 더욱 고객에게 밀착된 응대와 마케팅을 실현하도록 콜센터는 다양한 발전을 보이고 있다.


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CRM 솔루션 –정보기술과의 관계

고객끼리 가상 공간에서 모여 있는 것은 고객관계 관리라는 측면에서 큰 자산으로 간주되며, 수많은 기업들이 온라인 쇼핑을 할 수 있는 홈페이지를 열고 있지만 사업으로 성공했다고 할 수 있는 사례는 아직 적다. 그것은 물건을 산다고 하는 행위를 고객의 입장에서 분석하지 않았기 때문이다. 구입한다고 하는 행위에는 합리적인 측면과 정서적인 측면이 혼재하고 있다. 예를 들어 전구를 사러 갔을 경우, 합리적인 이유만으로 물건을 사는 것이다. 하지만 쇼핑센타에 가서 마음에 드는 의류를 발견하고 그것을 샀을 경우, 이것은 합리적인 이유라기보다도 정서적인 이유로 물건을 사는 것이라고 할 수 있다.


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  • OLAP(On-Line Analytical Processing)

  • Personalization Tools

  • 캠페인 관리/마케팅 툴

CRM 솔루션 –관련 솔루션

OLAP이라는 용어는 이후 OLAP Council(OLAP의 사용을 촉진하는 모임)에 의해 “기업내 분석가, 관리자, 임원의 다차원 분석을 지원하는 소프트웨어 기술 영역”으로 정의된다. OLAP은 판매실적 및 마케팅 분석, 제품 가격 및 수익성 분석 등의 영역에 이용되고 있지만 중소형 데이터베이스의 요약되고, 이력이 있는 파생데이터에 주로 사용된다.

OLAP은 다차원분석을 할 수 있도록 지원한다. 예를 들어 그림과 같이 판매실적 데이터가 시간, 시장, 제품별로 큐브 형태로 축적되어 있게 되면 사용자는 제품, 시장, 시간 각각의 관점에서 판매실적을 분석할 수 있을 뿐 아니라, 제품 및 시장별, 시장 및 시간별 등 다차원의 분석도 가능하게 된다. 이 경우 판매실적을 Fact라고 하며, 시간, 시장, 제품을 각각 차원(Dimension)이라고 한다.


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CRM 솔루션 –관련 솔루션

  • Personalization은 고객의 정보, 인구통계학 이전 거래기록을 바탕으로 e-mail등을 맞추어 제공하는 것을 말한다. Personalization의 목적은 사용자의 경험을 향상시킴으로써 고객이 자사의 웹사이트를 재방문토록 하는데 있다. Personalization을 하기 위해 필요한 데이터는 이용자들이 운영자에게 직접 제공하거나 이들의 움직임 또는 구매패턴 등을 통해 수집할 수 있으며, 웹사이트 방문자들이 선택한 뉴스, 제품 또는 기사 등에 기초하여 고객화(customize)가 가능하게 된다.

  • Collaborative filltering : 고객들의 구매 기록, 선호 또는 clickstream (사이트에서 어디를 가는가)를 다른 구매자들과 비교하여 다음 번에는 그들이 무엇을 구매할 것인가를 결정할 수 있도록 함 

  • Matching technique : 서로 무관하게 보이는 제품을 구매한 사람들간의 상관관계를 도출하는 것과 같이 복잡한 데이터 속에 감추어져 있는 패턴들을 감지해내는 기술


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  • OLAP(On-Line Analytical Processing)

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  • 캠페인 관리/마케팅 툴

CRM 솔루션 –관련 솔루션

고객 스코어링 결과를 두고 마케팅 캠페인을 할 타겟을 설정한 뒤, 그 타겟의 특성을 파악한 후 그들의 특정 행동을 유발하기 위해 다양한 마케팅 캠페인을 실시한다. 이 마케팅 캠페인에 접하게 되는 고객은 어떠한 반응을 보이게 될 것이며, 기업은 이 반응 정도를 확인하게 된다.

예를 들어, 고객들을 대상으로 교차 판매를 실시하기 위해 제품에 관한 다이렉트 메일을 발송한 경우, 그들의 반응률을 체크 할 수 있다. 이러한 과정에 사용되는 툴이 캠페인 관리툴이며, 캠페인 계획, 분석적 모델링, 그리고 리포팅의 세가지 기능에 초점을 맞추고 있다.


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  • 데이터웨어하우스란

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CRM 솔루션 –데이터하우스

데이터 웨어하우징이란 운영계 시스템의 데이터와는 별도로 오직 의사결정지원을 목적으로 하는 대규모의 통합 데이터베이스를 구축하는 일련의 과정이다. 부서단위, 애플리케이션 단위 등으로 흩어져있는 정보들을 하나의 저장 창고에 통합, 저장하여 의사결정자가 직접 데이터웨어하우스에 있는 데이터로 접근하여 이를 가공, 분석, 활용함으로써 풍부한 정보를 바탕으로 의사결정을 내림으로써 경쟁적 우위를 확보하자는 것이다. 

데이터 웨어하우스의 데이터는 일반적으로 운영계 시스템의 데이터로부터 실시간으로 전달되어 축적되는 것이 아니고 운영계 시스템의 수행에 영향을 미치지 않는 시간을 이용하여 일정한 스케줄에 따라 주기적으로 데이터 웨어하우스에 전달, 적재된다


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CRM 솔루션 –데이터하우스

데이터 웨어하우스 구축을 위해서는 모든 면에서 기존의 OLTP 시스템 개발에서 필요한 2차원적 사고의 틀로부터 3 차원적 사고로의 전환이 필요하다. 웨어하우스를 구축의 가장 큰 목적은 정확한 실제 데이터를 기반으로한 의사결정의 지원이다. 그러나 좀 더 넓은 관점에서 보면 이러한 실질적 이득 이외에 매우 중요한 부가적 이득이 있다. 

즉, 비즈니스 역할이 하나로 통합됨으로써 발생하는 부가가치이다. 비즈니스에 컴퓨터가 도입될 당시 사람들은 생산성의 증대라는 실용적 측면 만을 기대했었다. 눈에 보이지 않는 구조적 변화가 서서히 진행되면서 오늘날 비즈니스 분석가들의 영역이 시스템 통합, 소프트웨어 엔지니어, 혹은 애플리케이션 디자이너의 역할로까지 점점 확장되고 있다.


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CRM 솔루션 –데이터하우스

데이터 웨어하우스의 또 다른 가치는 비즈니스 종사자들이 직접 OLTP 데이터로 접근할 수 없었던 문제를 해결해 준다는데 있다. OLTP 프로세싱을 위한 데이터 모델과 제반 기술들은 분당 수백만의 트랜젝션을 처리해내는 막강한 능력을 가지고 있지만 애초에 보고서 작성이나 분석을 하도록 디자인되지 않았다. 그럼에도 불구하고 비즈니스에 필요한 정보를 얻기위한 1차적 소스로서 OLTP 데이터가 여전히 그 역할을 담당하고 있는 것이다. 하나의 보고서를 작성할 때 보통 데이터를 얻기위해 허비하는 시간이 전체 보고서 작성시간의 70%를 넘고있는 것이 현실이다. 비즈니스 분석가가 실제 데이터를 분석하여 보고서를 작성하고자 할 때 발생하는 문제는 여기서 그치지 않는다.


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CRM 솔루션 –데이터하우스

어떤 주제를 선정하고 이를 데이터 웨어하우스에 구축할 지를 결정하는 것을 '주제정의' 라고 부른다. 이것은 데이터 웨어하우스 구축의 시작단계의 작업이다. 실패한 데이터 웨어하우스의 경우 종종 주제나 엔티티들의 불명확한 정의가 그 근본 원인인 경우가 많다. 

주제라는 것은 기본적으로 로직컬한 속성을 가지고 있다. 예를 들어 고객, 영업, 마케팅 등이 주제라면 그 엔티티는 이름, 주소 등으로 구성될 것이다. 그리고 주제가 반드시 OLTP 데이터와 일대일로 일치해야 할 필요는 없다. 주제를 정의하는 작업은 시간이 많이 걸리고 지루한 일이지만 이 단계의 작업을 잘 마무리 했을 때 돌아오는 가치는 막대하다. 한마디로, 주제와 엔티티를 결정하는 것은 비즈니스 그룹간에 흩어져있던 비즈니스 로직을 재정비하여 중앙 레퍼지토리로 어떻게 통합할 것인가를 결정하는 작업이다. 이를 위한 수많은 방법론이 있지만 크게 세 가지 원칙이 있다.


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CRM 솔루션 –데이터하우스

OLAP 환경 하에서 데이터는 특정 비즈니스 프로세스을 중심으로 조직되어있다. 예를 들면 클레임 프로세스 같은 것이다. OLAP 환경을 디자인할 때 데이터를 통합하여 정규화(Normalization) 해야 하는 문제 때문에 데이터베이스의 중복은 피할 수 없다. 이러한 정규화(Normalization)의 결과로 고객 정보는 결국 수 많은 서로 다른 테이블에 저장된다. 더욱 심각한 문제는 수많은 고객 데이터의 여러 요소들이 다양한 OLAP 시스템에 중복되어 있는 문제이다. 데이터 웨어하우스 디자이너는 비즈니스 주제와 엔티티들에 대한 로지컬한 개념으로부터 출발하여 로지컬한 데이터 모델의 구축을 시작할 수 있다.비즈니스 주제를 정의하는데 있어서 기업의 다양한 비즈니스 목표, 현재 의사결정을 위해서 사용되고 있는 데이터, 현재와 미래의 비즈니스를 위한 의사결정에 필요한 데이터가 무엇인지를 이해하고 있어야 한다. 데이터 웨어하우스 디자이너는 다양한 조직 구성원들과 인터뷰를 해야한다.


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인터뷰에는 비즈니스 분석가, 매니져, 엔드유져, 관련 비즈니스분야의 경영 분석가가 참여해야한다. 몇 회에 걸친 인터뷰가 끝나면 로직컬한 데이터 모델이 만들어진다. 데이터 웨어하우스 구축의 다른 단계들과 마찬가지로 이 단계에서도 만족할 만한 수준에 도달할 때까지 이러한 인터뷰와 모델링의 과정은 반복 되어야 한다. 디자인에 있어서 또하나의 요소는 변형 모델링인데, 변형모델링이란 운영계 데 이터를 웨어하우스로 적재시키기 위해 어떻게 이를 변형시킬 것인가의 문제이다. 변형모델을 수립하기 위해서는 데이터의 위치와 포맷, 상세수준, 엑세스 방식, 등과 그 밖에 데이터를 웨어하우스에 어떻게 맵핑(Mapping)할지를 결정하는데 도움이 될만한 피지컬한 데이터 속성들을 면밀히 살펴보아야 한다.

이러한 변형과정을 통해 웨어하우스의 데이터는 통합되고 풍부해진다. 즉 이전의 운영계 데이터에서는 볼 수 없었던 정보가 나타나기 시작하는 것이다. 요약하면, 변형 모델링이란 데이터 웨어하우스의 구조 및 내용을 결정하고, 웨어하우스로의 적재를 위한 운영계 데이터의 수집과 변형 방법을 정의하는 것이다. 


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다음 단계는 로지컬한 데이터 모델링으로부터 데이터 웨어하우스를 위한 실제 데이터저장 아키텍쳐를 정의하는 피지컬한 데이터 모델로 전환하는 단계이다. 이때 가장 중요한 것은 사용자가 데이터를 가장 효과적으로 사용할 수 있도록 최적의 상태로 데이터 베이스를 디자인하는 문제이다. 즉 분석이나 리포팅 요구에 맞게 일정한 엑세스 패턴을 결정 해야 한다. 그밖에 데이터 마트는 어떻게 정의할 것인가, 데이터 로드(load) 프로세스의 빈도 그리고 데이터의 요약은 어떤 형태와, 어느 정도로 이루어져야 하는가 등의 문제들을 고려해야한다. 

피지컬한 모델들은 몇몇의 디자인 구조에 기반을 두고 있는데 항목 관계형 모델, 스타스키마, 스노우플레이크 스키마, 영구적 다차원모델, 요약테이블 등이 그것이다. 하나의 데이터 웨어하우스는 이와같은 여러가지 스키마의 조합으로 구축된다.


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IMS를 위한 DL/I나 COBOL 등 데이터엑세스를 위한 로직을 써서 필요한 데이터를 엑세스하기 위한 언어들이 있다. 그러나 이러한 언어를 사용하기 위해서는 일일이 코딩을 해야하는 번거로움이 따른다. 게다가 접근하려는 데이터 스토어의 종류에 따라 semantics 와 syntax가 서로 다르기 때문에 이들과 각각 친숙해진다는 것은 매우 힘들고 소모적인 일이다. 예를 들면 IML에 접근하려면 DL/I를 알아야하는 반면, VSAM은 COBOL, DB2는 SQL을 알아야 접근이 가능하다.  


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OLTP 환경하의 데이터는 의사결정을 위한 데이터와는 형태상 일치하지 않기 때문에 데이터의 변형이 필요하다. 데이터 변형은 운영계 데이터를 변형, 요약하여 일관된 비즈니스 지향적인 포맷으로 바꾸는 과정이다. 데이터가 운영계 환경으로부터 웨어하우스로 들어오면 그 값들은 일관된 방식으로 표현되어야 한다. 그래야만 운영계에서는 발견할 수 없었던 데이터에 내재된 관계를 탐색할 수 있기 때문이다. 웨어하우스에는 다양한 요약수준과 변형수준들이 존재한다. 데이터 변형은 크게 두 단계로 이루어진다.


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통합과 전환의 단계는 데이터포맷과 정의의 불일치를 해결하는 단계이다. 이 때 분석에 적합하도록 새로운 칼럼을 생성하기도 한다. 또한 일관된 엔티티들을 만들기 위하여 다양한 소스로부터 나온 다양한 속성들을 하나로 통합한다. 예를 들어 만일 지역적인 OLTP 데이터로부터 고객의 이름을 가져올 수는 있지만 만일 지역차원에 따른 분석을 하려고 한다면 고객의 우편번호, 주소 등의 데이터를 선적(shipping) 데이터베이스로부터 가져와야 한다.전환(conversion)은 다양한 데이터소스에 저장된 동일한 값들에 대해 서로 다르게 주어져있는 변수명들을 하나로 표준화하는 작업이다. 예를 들어 어떤 데이터베이스에는 남자가 '남'으로 여자가 '여'로 정의된 반면 어떤 데이터베이스에는 남자가 '1' 여자가 '2'로 정의된 경우도 있다. 이러한 경우 변수는 하나의 일관된 것으로 통합되야한다.


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요약도 하나의 변형이라고 볼 수 있다. 데이터 웨어하우스를 이용, 시간의 흐름에 따른 매출의 변화 등 시간차원을 가진 분석을 수행하려면 요약의 과정은 반드시 필요하다. 요약을 통해서 데이터 용량은 줄어들고 결국 엄청난 크기의 전체 데이터를 이용한 분석이 가능해지는 것이다. 요약은 Grouping, counts와 numeric 요약으로 구성된다. 보다 바람직한 전략은 될 수 있는 한 많은 계산을 미리 수행하여 요약된 형태로 가지고 있음으로써 사용자가 분석에 필요한 계산을 수행하거나 세부적인 것들의 갯수를 세지 않고도 원하는 결과를 얻게 해 주는 것이다. 하지만 이렇게 많은 수의 조합을 갖고있게 되면 조회 속도는 향상되지만 디스크 용량이 커진다. 이 부분이 웨어하우스를 모델링 하는데 있어서 가장 어려운 부분인데 사용자의 요구도 만족시키면서 동시에 시스템에 드는 비용을 최소화 해야 하기 때문이다.


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데이터 웨어하우스를 원활히 이용하기 위해서는 데이터 웨어하우스의 구조를 기술하는 특정 형태의 데이터가 반드시 필요하다. 데이터에 관한 데이터라고 할 수 있는 이러한 성격의 데이터를 메타 데이터라고 한다. 데이터가 존재하고 이를 이용할 프로그램이 있다면 메타 데이터는 늘 필요하다. 메타 데이터는 테크니컬 메타 데이터와 비즈니스 메타 데이타로 구분되는데 이는 웨어하우스 구축과 활용에 있어서 매우 중요하다. 

데이터 웨어하우스 환경에서는 컴퓨터에 익숙지않은 사용자들에게도 복잡한 기술을 설명해야 한다. 표지판이 길안내를 해 주는 것처럼 메타 데이터는 방대한 데이터베이스를 여행하는데 길잡이와 같은 역할을 한다


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비즈니스 메타 데이터는 데이터의 속성, 주된 값들(domain values), 데이터의 시간성, 데이터의 표면(data coverage), 비즈니스 규칙들, 데이터간의 관계 등으로 구성되는데 이는 특히 웨어하우스를 실제로 사용할 사람들을 위하여 고안해야 한다는 점이 중요하다. 테크니컬 메타 데이터는 최근 언제 데이터가 갱신되는지, 어떻게 변형되는지 등 보다 세부적인 사항을 알고 있어야 하는 데이터 웨어하우스 관리자들에게 필요하다.메타 데이터는 웨어하우스 내에 있는 모든 수준의 데이터 안에 숨쉬고 있어야 한다. 메타 데이터는 데이터 웨어하우스 안에 여기저기 흩어져있는 데이터들을 하나로 묶어주는 끈과 같은 역할을 하기 때문이다.


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운영계 데이터와는 달리 데이터 웨어하우스의 데이터는 변하지 않는 영구적 데이터이다. 그러나 일정한 스케줄에 따라 OLTP 환경으로부터 static snapshot을 가져옴으로써 규칙적으로 데이터는 적재 혹은 갱신된다. 이러한 주기적 적재로 인해서 웨어하우스 데이터는 시간적 속성을 갖게 되는 것이다. 적재를 위한 3 가지의 방안은 다음의 3단게로 구분된다. 


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가장 단순한 것은 이미 가지고 있는 데이터를 적재시키는 것이다. 아카이벌 데이터는 보통 자기테이프와 같은 연속적인 bulk storage의 형태로 저장되어있다. 애플리케이션 로직은 다양한 포맷으로 저장된 다양한 형태의 데이터를 엑세스할 수 있도록 작성해야하며 또한 여러 하드웨어 기종의 여러가지 애플리케이션들을 커버할 수 있어야 한다. 이런 식의 적재는 빠르게 이루어진다. 그러나 시간이 지남에 따라 확장성이 떨어지는 것이 문제이다. 따라서 다른 방식의 적재 테크닉 또한 고려해야한다.


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다른 애플리케이션에 적재된 데이터를 엑세스하는 문제도 기존의 데이터를 적재하는 것과 유사하다. 기존의 파일들과 테이블들을 스캔하여 수립된 변형모델에 따라 변형한다. 대부분의 경우 이 과정은 수많은 다양한 기술과 파일 시스템을 포함한다. 예를 들어 MVS에서 구동되는 IMS를 가진 세그멘트를 스캔한 뒤 데이터는 변형되어 결국 UNIX 파일 시스템의 관계형 포맷으로 전송, 적재된다. 그러나 이런 방식의 전송으로인해 소모되는 자원은 막대하다. 따라서 이러한 방식은 단번에 적재하는 경우에만 사용해야 한다. OLTP 환경에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해서는 데이터의 요소들을 애플리케이션 환경으로 이동시키고 그 애플리케이션 안에서 변형을 시키는 방법을 채택할 수 있다. 이러한 접근은 단지 하나의 프레임워크만을 이해하면 된다는 장점을 가지고 있는데 즉, 다양한 OLTP 데이터 store들에서 사용된 데이터 엑세스와 관리를 위한 다양한 언어들에 대한 지식이 없어도 가능하다는 것이다. 


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데이터 웨어하우스가 확장되는 것에 발맞추어 시스템의 부하를 줄이는 동시에 확장성을 보장해줄 수 있는 유일한 방안은 CDC (Change Data Capture)이다. 즉 가장 최근 웨어하우스가 갱신된 시점부터 현재까지 변화된 데이터만을 선택적으로 캡쳐하는 방법을 고안해야 한다.


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비즈니스 니드에 정확히 부응하는 잘 구조화되고 조직화된 정보를 얻는 것은 매우 중요하다. 그러나 이것 또한 목적을 위한 하나의 방법에 불과하지 목적은 아니다. 사용자가 필요한 데이터를 조회하고, 분석하여, 의사결정을 지원할 수 있는 형태로 보고할 수 있게 해주는 것까지가 데이터 웨어하우스의 영역이다. 최종사용자의 요구에 부응하여 데이터 웨어하우스의 탐색도구는 언제든지 사용 할 수있는 단순 질의와 레포팅 기능부터 다차원분석이나 EIS 어플리케이션뿐만 아니라 보다 복잡한 분석이나 모델링을 위한 툴까지를 제공할 수 있어야 한다.

OLAP은 사용자에게 비즈니스의 중요 영역에 대하여 부문별로 잘 정돈된 데이터에 접근할 수 있게 해줌으로써 비즈니스에서 전사적인 데이터가 발휘할 수 있는 잠재력을 극대화한다. 데이터는 다양한 수준으로 요약되어 있고, 각기 시점을 가지고 있으며, 따라서 과거의 전반적 흐름과 경향을 살펴봄으로써 미래예측이 가능해지는 것이다.


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"Mine” 이란 의미는 채광하다 즉, 거대한 더미 속에서 가치 있는 무언가를 캐낸다라는 것이다. 즉, 데이터마이닝이라는 것은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이라고 말할 수 있다. "창문이 많은 집에 도둑이 많다“ 어쩌면 너무나도 당연한 말처럼 들릴 수도 있지만, 누구나 이러한 사실이 보험요율에 적용될 수 있으리라고 생각하지는 않았을 것이다. 

실제 영국의 한 보험회사는 이러한 사실을 이용하여 차별적인 보험요율을 적용함으로써, 보다 효과적인 정책을 수립하게 되었고, 이로 인해 기업의 수익증대에 커다란 공헌을 하게 되었다.창문과 도둑의 관계를 찾아내는 것 이것이 데이터마이닝이다. 기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객데이터, 상품데이터 혹은 각종 마케팅활동의 고객 반응 데이터등과 이외의 기타 외부데이터를 포함하는 모든 사용 가능한 근원데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 룰 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이 바로 데이터마이닝이다. 데이터마이닝은 다양한 방법을 이용하여 근원데이터를 탐색하고 분석하여 이로부터 기대하고 있는 정보뿐만 아니라, 예상하지 못했던 정보를 찾아내고자 하는 개념적인 방법론인 것이다.


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데이터마이닝 이라는 사상은 축적된 정보기술의 발달과 비즈니스적 요구에 의해 시장에 등장하게 되었다고 볼 수 있다. 80년대 이후 급속한 성장을 이룬 정보기술의 발달에 근거하여 기업들은 수십 기가 이상에 이르는 방대한 양의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 데이터베이스 구축에 많은 투자와 노력을 들여왔다. 그리고 이러한 대용량 데이터베이스를 실제 업무에 있어서의 활용도를 높이기 위한 방편으로 정제되고 일관성 있게 통합된 형태로 쌓아 두고자 하는 데이터웨어하우스의 구축이 시도되어 지고 있다. 

즉, 기업이 얻고자 하는 정보의 근간은 바로 각 기업이 보유하고 있는 고객, 상품, 경쟁사관련데이터 등과 매일 발생하는 거래 데이터이다. 정보기술 및 시스템의 발전으로 이러한 데이터들을 보다 손쉽게 접근할 수 있고 효과적으로 활용할 수 있도록 관리할 수 있게 되었다. 또한, 과대해지고 있는 기업경쟁의 상황에서 점점 더 다양화되고 개성화되고 있는 고객들의 니즈에 대한 적절하고 빠른 대응이 기업간의 경쟁력 척도가 되고, 지속적인 경쟁우위를 확보하기 위해서는 효과적이고 합리적인 그러면서 신속한 전략 또는 의사결정이 더욱 더 중요한 요소가 되고 있다. 따라서, 각 기업들은 최적의 전략이나 의사결정을 뒷받침해 줄 수 있는 의미 있는 고급정보를 필요로 하게 되었다.


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(계속)

이러한 상황에서 이제 새로운 관심은 데이터를 잘 쌓아 놓는 단계를 넘어서 데이터라고 하는 거대한 창고에서 보다 가치 있는 정보를 효과적으로 찾아내고자 하는 부분으로 모아지고 있다. 이에 이미 알려져 있고 기대했던 정보 뿐만 아니라 전혀 예상하지 못했고, 쉽게 드러나지도 않는 정보까지를 데이터베이스나 데이터웨어하우스로부터 찾아내고자 하는 목적하에 개념적인 정보추출방법론인 데이터마이닝이 시장에 등장하게 되었고, 이는 데이터웨어하우스와 함께 향후 정보산업을 이끌 주제가 되고 있다.


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오류가 있는 데이터에는 아무리 훌륭한 방법을 적용한다고 해도 얻어진 결과에 대해서는 신뢰성을 가질 수 없다. 마찬가지로, 데이터마이닝을 통해 정확하고 올바른 결과를 얻기 위해서는 적용대상이 되는 데이터에 오류가 없는 정제되고 표준화된, 일관성 있는 체계적인 구조로 준비되어 있어야 한다. 그러나 일반적으로 기업이 가지고 있는 데이터들은 다양한 운영계 시스템으로부터 다양한 형태로 모아지므로 각기 다른 형식과 코드를 가지고 있을 수 있고, 따라서 서로 일치하지 않거나 부정확한 값을 가지고 있는 경우가 많다. 그러므로, 먼저 이러한 문제들이 해결되어 양질의 데이터가 보장된 후에야 비로서 효과적인 데이터 마이닝을 수행할 수 가 있을 것이다.

데이터웨어하우스가 데이터마이닝을 위한 필수 불가결한 조건은 아니지만 효율적인 데이터마이닝을 위한 출발점이 된다고 볼 수 있다. 또한 데이터마이닝은 데이터웨어하우징의 가장 중요하고 핵심적인 적용업무 중 하나이다. 그리고, 데이터마이닝은 SQL 혹은 OLAP을 이용한 단순한 정보의 요약이 아니므로 준비되어져야 할 데이터는 요약된 데이터보다는 오히려 보다 상세한 세부데이터와 기록(Historical)데이터들이다. 그러므로, 데이터마이닝을 고려하면서 데이터웨어하우스를 계획한다면 이러한 부분들을 염두에 두고 전체

데이터웨어하우스 그림안에 데이터마이닝을 위한 데이터마트가 려져야 할 것이다.


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일단 이 질문에 대한 답은 ‘아니오’이다. 단순한 질의 및 분석을 통해서 얻을 수 있는 정보의 한계를 극복하고 대용량의 데이터베이스나 데이터웨어하우스를 좀 더 면밀히 탐색할 수 있는 방법으로 등장한 것이 바로 OLAP (On-Line Analytical Processing)이다. OLAP은 대용량의 데이터베이스나 데이터웨어하우스에 정보요구자가 직접 접근하여(On-Line) 다차원적 질의를 통해 대화식(Interactively)으로 정보를 탐색해 나가는 과정(Analytical Process) 이다.

사용자들은 정보의 탐색과정에서 가질 수 있는 의문점들에 대해 가설을 세우고 여러 차원의 즉각적 질의를 통해 가설의 검증하고 확인하면서 풀어나가게 된다. 그러나 이러한 질의로부터 얻어내는 정보는 데이터에 대한 간략한 요약이다. 이에 반해 데이터마이닝은 가설 자체를 만들어 내고, 데이터를 탐색하는 그 자체를 수행하면서 생각하지 않았던 정보를 발견한다. 대용량의 데이터를 기반으로 유용한 정보를 얻고자 하는 목적에 있어서 OLAP과 데이터마이닝은 상호 보완적인 관계에 있다. OLAP을 이용하여 얻을 수 있는 정보를 기반으로 데이터마이닝에 접근한다면, 보다 효과적으로 고급정보를 얻을 수가 있다. 또한 데이터마이닝의 결과는 데이터베이스에 적용되어 OLAP을 통해 그 효과가 극대화 될 수 있다.


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데이터마이닝이 얘기될 때, “마이닝” 이라는 것에만 초점을 두어 마치 특정기법(예를 들어, 신경망모형(Neural Networks))이 데이터마이닝 이라는 오해를 하는 경우가 종종 있는 것 같다. 그러나 데이터마이닝은 신경망모형(Neural Networks)이나 의사결정수(Decision Tree)와 같은 특정 기법이 아니라 개념적인 정보추출의 방법론이며 일련의 과정(Process)이다. 실제 데이터마이닝이 적용되는 프로세스를 살펴보면 다음과 같은 단계로 나누어 볼 수 있다.


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데이터마이닝이 가장 많이 활용되는 분야가 마케팅이다. 기업이 가지고 있는 고객정보의 데이터베이스를 중심으로 데이터마이닝 기법을 사용하여 데이터베이스 마케팅에서의 주제에 응용되고 있다.첫째로, 고객의 인구 통계 자료나 구매 패턴의 정보를 기반으로 고객을 세분화(Segmentation)하고 그 특성을 요약(Profiling)하여, 그 결과를 바탕으로 Target 마케팅에 활용함으로써 적은 비용으로 최대의 효과를 얻기 위해 활용할 수 있다.둘째로, 고객들의 성향을 파악하여, 경쟁 업체로의 전환 가능성이 있는 고객혹은 더 이상 우리의 제품이나 서비스를 이용하지 않는 고객(이탈고객)들을 분류하여 고객 유지율을 향상시키고(Customer retention) 이탈한 고객들을 다시 우리의 고객으로 되돌릴 수 있는(Winback) 방안을 모색함으로써 고객과의 지속적인 관계를 유지해나가는데 이용한다.셋째로, 현재 고객들의 자료를 토대로 고객들의 순위(ranking)를 부여하고 이에 따라 우수한 새 고객의 유치(Customer acquisition)에 이용한다. 그 외에도, 테스트 우편 응답을 분석하여 경제적이고 효율적인 우편광고에 이용하는 등 기타 여러 가지 마케팅활동의 결과에 대한 효과분석을 함으로써 데이터베이스마케팅에 활용할 수 있다.


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가장 큰 활용 범위로는 시장바구니 분석(market basket analysis)이 있겠다. 즉, 생산품들의 각 구매 시점을 이용하여 생산품간의 관련성(association)을 찾아내고, 이익을 극대화하기 위한 전략을 세우는데 활용이 된다. 재미있는 일화로는 미국의 편의점 체인에서 아기 기저귀와 맥주 판매량간의 아주 강한 관련성을 찾아낸 일이다. 이는 기저귀 심부름을 간 아빠들이 기저귀와 더불어 6개 팩의 맥주를 함께 사 오기 때문으로 분석이 되었다.

또 다른 활용 예로는, 일시적인 유행이나 구매 행동을 읽을 수 있는 순차적인 패턴(sequential pattern)을 탐지하여 판매 전략을 세울 수 있다. 예를 들어, 어떠한 사람이 남자 정장을 구입하였을 때, 와이셔츠와 넥타이를 구입할 가능성이 높다는 정보를 이용하여 판매원은 그 고객에게 관련 상품의 구입을 권유하여 수익을 높일 수 있다.


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금융업 전반에 걸쳐 데이터마이닝 기법이 두루 사용되고 있다. 잠재된 신용카드의 도용(fraudulent transaction)의 패턴을 탐색해 내는 데 쓰이고, 이자율이나 유통시장에서의 환율 변동의 예측(forecasting)에 데이터마이닝 기법이 쓰여 지고 있다. 또한, 주식과 채권의 포트폴리오 관리에서도 응용이 되고 있으며, 신용 위험 관리(risk management)와 기업대출에서의 도산 예측(bankruptcy prediction)도 데이터마이닝기법으로 훌륭한 결과를 얻고 있다.주식이나 환율 시장에서는 수년간에 걸쳐 효율적인 시장이론(market theory)이 폭넓게 받아들여지고 있음에도 불구하고, 많은 증권연구소에서는 유능한 거래인의 경험에 의한 분석과 추측에 의존하고 있는 상황에서 데이터마이닝기법의 적용으로 보다 객관적이고 합리적인 결과를 얻을 수가 있을 것이다. 데이터마이닝의 기법으로 시계열분석(time series analysis)과 복잡한 비선형구조식(complex nonlinear function)으로 이를 해결 할 수 있다.


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공정 환경의 복잡함과 작업의 효율성과 품질의 우수성을 동시에 요구하는 현대 제조 분야에서도 데이터마이닝의 기법이 여러 분야에서 필요시 되고 있다. Job shop scheduling, 공정 제어(manufacturing control)의 문제, 화학 약품의 공정 과정(chemical process)의 최적화, 에너지 소비(energy consumption)의 최소화 혹은 품질관리(quality control)와 자동화된 검사(automated inspection)에서도 데이터마이닝의 기법이 쓰여지고 있다.


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  • 보건 의학 분야(Health and medical)

  • 이 분야에서의 데이터 마이닝의 이용은 크게 두 가지로 나뉜다.첫째는, 환자나 병원 측에서의 보험 사기(fraudulent insurance claim)에 대한 검색과 가장 경제적인 의료제공원(cost-effective health care provider)을 판별해 내는데 쓰이고, 다른 하나는, 이 기법으로 각종 암이나 심장마비 등의 병을 자동 진단(automated diagnosis)하는 데 있다.

  • 에너지와 유틸리티(energy and utility)

  • 데이터마이닝을 이용하여 에너지의 수요량을 예측(forecast)하여 날씨의 변화와 정전에 신속하게 대비할 수 있으며, 또한 원유 탐사에 있어서 지층의 변화를 분석하는 데도 쓰여진다.


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데이터는 형태에 따라 Supervised 데이터와 Unsupervised 데이터로 구분될 수 있다. 현재 가용한 데이터가 고객(혹은 서비스)단위의 각 레코드가 여러 가지 입력변수(Inputs)와 주관심이 되는 결과변수(Target)로 이루어져 있는 경우를 Supervised 데이터라고 부른다. 이에 반해 Unsupervised 데이터는 각 레코드가 고객(혹은 서비스)단위로 여러 가지 입력 변수들만으로 이루어진 데이터이다.


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Supervised 데이터는 이미 입력과 각각의 case에서의 결과가 결정이 되어 있는 데이터이다. 즉, 결과가 이미 정해진 과거데이터로부터 입력과 결과사이의 어떤 패턴/관계가 있는가를 찾아내고 이를 바탕으로 앞으로의 사항을 예상함으로써 보다 효율적인 의사결정을 지원하고자 하는데 데이터마이닝을 적용할 수 있을 것이다. 예를 들어, 어떤 고객에게 DM을 발송하면 보다 적은 비용으로 효과를 볼 수 있을 것인가?


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  • 데이터마이닝이란?

  • 데이터마이닝의 출현배경

  • 데이터마이닝과 데이터웨어하우징의 관계

  • OLAP

  • 데이터마이닝 프로세스

  • 데이터마이닝 활용

    • 마케팅

    • 소매업

    • 금융업

    • 제조업

    • 보건 의학분야

  • 데이터 형태에 따른 데이터마이닝

    • 데이터 구분

    • Supervised Data

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    • 데이터 마이닝 한계

CRM 솔루션 - 데이터마이닝

이제 Unsupervised 데이터의 경우를 살펴보자. Unsupervised 데이터도 고객(혹은 서비스)단위로 여러 가지 입력변수를 가지고 있지만 Supervised 데이터에서와 같은 결과변수(Target)를 가지고 있지는 않다. Unsupervised 데이터에서의 데이터마이닝은 예/아니오와 같은 답을 얻고자 하는 것이 아니라 입력 변수들을 중심으로 데이터사이의 연관성이나 유사성 그 자체에 중점을 둔다.

즉, 상품의 과거매출실적에 관한 기록(historical)데이터로부터 상품간의 연관성 정도를 측정하여 진열대에 상품을 어떻게 배치할 것인가, 카달로그를 어떻게 구성하면 좀더 매출을 늘릴 수 있을 것인가와 같은 시장바구니분석(Market Basket Analysis)에서의 문제를 해결하는데 이용할 수 있다. 이러한 부분에 적용되는 데이터마이닝 기법으로는 연관성측정(Associations), 시간적 연관성측정(Sequences:순차적 패턴발견)과 같은 기법이 있다. Unsupervised 데이터에서의 다른 적용부분으로는 데이터를 유사한 성격을 가진 그룹으로 분할하는 문제를 생각해 볼 수 있다


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CRM 솔루션 - 데이터마이닝

데이터마이닝은 한번의 작업만으로 문제의 해답을 얻을 수 있는 것이 아니다. 충분한 사전준비와 유용한 데이터마이닝의 툴과 IT, 업무담당자 그리고 숙련된 툴 사용자(분석가)간의 훌륭한 협력 속에서 최상의 정보를 얻기 위한 어느 정도 반복적인 작업이 요구된다.


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(계속)

비슷한 성향을 가진 레코드들은 데이터의 공간상에서 서로 근접하게 분포할 것이므로 각 공간에서의 거리를 근거로 K개의 그룹으로 클러스터링하고 분할된 각 그룹에 대해 그룹내의 유사성을 중심으로 특징을 찾아내고 이에 따라 각 그룹에 알맞은 차별적인 의사결정을 지원할 수가 있을 것이다.

이때 적용할 수 있는 기법으로는 K-means Clustering과 같은 기법이 있다. 예를 들어, 우리의 상품을 구매하는 고객들의 구매주기와 품목을 중심으로 분류를 해보면 지속적으로 자주 방문(이용)하는 고객과 일정한 주기와 시간간격을 가지고 방문하는 고객( 예) 세일기간 ), 드물게 방문하는 고객등으로 분류될 수 있을 것이다. 

이 각각의 그룹에서 주로 구매하는 품목이나 구입시기, 혹은 그룹에 속한 사람들의 성별, 나이, 직업과 같은 인구 통계학적인 정보에서 유사성이나 특징을 찾아볼 수 있을 것이다. 이렇게 다른 특성을 보이는 각 그룹에 대해 보다 개별적인 의사결정을 지원할 수 있는 정보를 얻을 것이다.

지금까지 데이터마이닝에 대한 개괄적인 내용과 데이터의 형태에 따라 어떻게 접근해볼 수 있는지에 대해 살펴보았다. 데이터마이닝은 한번의 작업만으로 문제의 해답을 얻을 수 있는 것이 아니다. 충분한 사전준비와 유용한 데이터마이닝의 툴과 IT, 업무담당자 그리고 숙련된 툴 사용자(분석가)간의 훌륭한 협력 속에서 최상의 정보를 얻기 위한 어느 정도 반복적인 작업이 요구된다.


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CRM 주요사례 - 유통업

  • 목표 고객을 확실히 포섭하라 - 스웨덴 Ellos 

    • 비즈니스 이슈

    • 프로젝트 단계

    • 시스템 도입 후의 변화

  • 효과적인 마케팅을 위한 준비, Reader's Digest Association

    • 회사의 현안

    • 새로운 시도

    • 과연 그 성과는?

기업들 중에서 다이렉트 마케팅을 실시하고 있는 기업들의 대부분이 많은 비용이 투여 되는 데 비해 그 효율성 면에서는 낮은 이익을 가져 다 준다는 생각을 가지고 있다는 것이 사실이다. Ellos의 경우도 3년 전 까지 예외는 아니어서 실질적인 메일링의 성과를 측정한다는 것 조차 두려워 질 정도의 결과를 나타냈다는 것이 Ellos의 통계 담당자인 Per Sjoqvist의 설명이었다. 그는 또 새로운 고객 정보 시스템을 도입하여야만 했던 이유를 다음과 같이 설명하고 있다.   "우리 회사는 20만 명에 달하는 고객 데이터를 가지고 있었으나, 그러나 우리의 많은 경쟁 회사들도 이와 비슷한 규모의 데이터를 가지고 있으며 데이터의 절대적인 양은 비교 대상이 되지 못하고 있었다. 다만 마케팅 비용은 경쟁이 치열할 수록 기하급수적으로 늘어난 데 비해 그에 따르는 이익은 낮았다는 데 중요한 문제점이 있었다."라고 말하고 자신들의 상품 카다로그를 고객들에게 전달하여 고객들이 상품을 구매하는 단계로 연결시키기 위한 노력이 좀 더 효율적으로 이루어져야 한다는 인식이 이번 프로젝트를 시작하기로 결정한 중요한 계기가 되었다고 밝혔다.


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20만 명에 달하는 고객에 대한 데이터는 시간이 지날 수록 늘어날 것이라는 점은 누구라도 긍정하는 대목이었다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 필요한 기반 시스템을 구축하는 것이 1단계 프로젝트의 목적이었다. 이 과정에서 SAS는 Ellos의 고객 데이터를 데이터 웨어하우스로 구축하는 작업을 시작했다. 이후 현업부서에서 필요로 하게 될 정보를 손쉽게 얻을 수 있도록 데이터의 요건 정의를 비롯해 데이터 웨어하우스를 좀 더 효율적으로 관리하기 위한 도구까지 모두 SAS의 툴로 이루어진 Ellos의 고객 데이터 웨어하우스는 짧은 시간에 효율적인 데이터 웨어하우스 구축 사례로 평가 받고 있으며, 이는 SAS의 데이터 웨어하우스 구축 방법론에 충실했던 프로젝트였기에 가능했다. 특히 SAS/Warehouse Administrator는 종전까지 수 만 라인의 COBOL언어로 작성해야 했던 과정을 포인트 & 클릭 방식으로 손쉽게 할 수 있는 편리함과 효율성을 가져 다 주었다. 2단계 프로젝트에서는 고객 데이터 웨어하우스의 데이터를 얼마나 효율적으로 관리할 것인가에 주안점을 두고 프로젝트를 진행했다. 

고객에 대한 데이터에는 고객이 어떠한 시기에 어떠한 상품을 구입하는 가에 대한 정보 등을 얻을 수 있는 데이터가 포함되어 있다. 종전까지 이러한 정보를 끌어내지 못하고 있던 Ellos의 분석 담당 팀은 데이터 웨어하우스에서 디지탈의 알파 서버로 원하는 자료를 다운로드 하고 SAS의 통계 분석 툴과 다양한 모델링 기법을 적용하여 고객의 profiling 을 실시하고 이 단계에서 얻어진 고객 군들에게 적절한 메일을 발송할 수 있는 정보를 현업부서에 제공했다.


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    • 과연 그 성과는?

Ellos의 마케팅 전략 담당들과 메일링 담당 부서들은 새로운 고객 데이터 웨어하우스와 이를 이용한 정보 시스템이 제공해 주는 정보를 바탕으로 종전과는 다른 방식으로 고객들의 성향에 적절히 대응 할 수 있는 타겟 마케팅을 실시할 수 있게 되었다. Per Sjoqvist는 새로운 시스템의 도입 이후 고객의 Life Time Value 등을 기반으로 한 고객 관리가 가능해 졌으며, 이는 곧바로 이익과 직결되었다라고 말하고, "실질적인 다이렉트 메일링의 결과 hiting 률이 25% 이상 증가하는 결과를 가져왔다. 이는 1억 불 정도의 순이익을 증가시키는 효과로 잘 설명 될 수 있을 것이다." 라며 매우 만족스러운 프로젝트였다고 평가했다.


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    • 과연 그 성과는?

Reader's Digest는 누구나 한 번쯤은 접해보았을 세계적인 잡지를 발간하는 출판 그룹이다. 이 회사는 이미 단순히 우리가 익히 알고있는 월간잡지 뿐 아니라 다양한, 예를 들자면 요리책, 여행 가이드, 음악, 비디오 등의 멀티 미디어적인 분야(이후 글에서는 통칭하여 '책'이라 할 것이다)에도 진출해 있는 출판 그룹이다.

이 회사의 가장 큰 관심사 중의 한가지는 대중적인 인지도가 있는 'Reader's Digest'라는 잡지보다는 여타의 출판물을 어떠한 방법으로 얼마나 효율적으로 고객에게 판매할 수 있을 것인가 하는 것이었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 강구된 것이 고객에게 안내 책자 등을 보내는 방법이었다. 즉, 책자에 삽입되어진 독자카드를 보내주는 독자라면 우선적으로 새로운 책이 출판되었을 때 안내 카다로그를 발송하는 방법으로 마케팅을 펼쳐왔던 것이다. 그러나 이러한 메일링의 실제 성과는 미미하여 들어가는 비용에 비해 비효율적인 방법으로 평가되고 있었다.  


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    • 과연 그 성과는?

앞서의 상황을 극복하고 고객에 대한 효율적인 마케팅 전략을 구사하기 위해 Reader's Digest는 다음과 같은 과정을 거쳐 새로운 정보시스템을 완성해 갔다. 제 1단계로는 Reader's Digest가 가지고 있는 자신들의 독자들에 대한 데이터를 세분화하고 이를 데이터 웨어하우스화하는 과정을 거쳤다. 즉, 인구학적 요건들을 가지고 데이터를 구분하고 이를 다시 Reader's Digest가 발간한 책을 어떠한 동기로 구매 했는가 하는 요건 등 다양한 기준을 가지고 분석을 진행했다. 이 과정에서 이미 Reader's Digest 고객 메일링 센터에서 1980년부터 사용되어지고 있던 SAS가 전사적으로 확대되어 하나의 표준으로 자리 잡았다. 

제 2단계에서는 데이터에 대한 동일한 분석 도구 적용이 가능해진 상황을 바탕으로 좀 더 다양한 정보를 얻고자 고객에 대한 데이터 뿐 아니라 전체 출판 시장에 대한 여러 데이터 - 전반적인 출판물의 수량, 어떤 종류의 책이 많이 팔리고 있는가 등 - 를 정리하고 이를 고객 데이터 분석 시스템과 통합하는 작업을 진행했다.

이 단계에서는 시장의 변화 추세에 따라 어떠한 종류의 책을 출판 할 것인가와 출판 된 것을 많이 팔고 정말로 필요한 독자들의 구매를 촉진시킬 수 있는 여러 모델링 결과 등이 제공되어 마케팅 부서 뿐 아니라 회사 내 여러 조직들이 좀 더 능률적인 업무능력 향상을 가져올 수 있는 기반을 마련했다. 마지막 3단계로는 앞서의 모델링 결과들과 실제 마케팅 캠페인과 메일링 후의 구매율 등을 비교 검토할 수 있는 시스템을 구축했다. 


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    • 과연 그 성과는?

단순히 담당자의 경험에 바탕한 메일링 작업을 벗어나 좀 더 고객과의 관계를 긴밀히 가져 가면서 과학적이고 객관적인 정보를 바탕으로 한 메일링의 결과 종전의 비용대비 효과 측면에서 괄목할 만한 성과를 보였다. 

또한 "고객들로 하여금 책을 구매하고 다른 종류의 서적까지도 구매할 동기를 유발시키는 메일링과 마케팅 캠페인 등을 펼쳐 전형적인 cross-selling 이 가능하게 되었으며, 회사 내 적인 측면에서는 고객에 대한 데이터 관리를 자동화함으로써 종전보다 많은 시간과 자원을 절약할 수 있게 되었다"고 James Lynch, Reader's Digest 마케팅 서비스 그룹 분석담당 부이사는 밝히고, "SAS와 함께 구축한 시스템의 고객 세분화 및 시장 세분화 모델링 결과를 바탕으로 마케팅과 메일링을 진행한 결과, 종전보다 30% 이상의 매출 향상을 가져왔다."고 밝히고 새로운 시스템에 만족을 표시했다.


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  • 고객을 찾아 나서라 - Statoil (노르웨이)

    • 고객이 원하는 것을 위하여

    • 데이터를 찾아라

    • 데이터를 분석하라

    • 그 결과는 어떤가

  • 충성도(loyalty) 높은 고객을 집중 관리하라. - Sun  

    • 비즈니스 이슈

    • SAS의 프로젝트 단계

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  • 큰 그림을 작은 화면 안으로 - Valio, 핀란드

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CRM 주요사례 - 제조업

Statoil은 스칸디나비아 반도에 1천 6백여 개소의 주유 체인점을 가지고 영업을 하고 있는 석유류 제조, 유통 업체이다.이 회사는 자신들의 성공은 고객에게서 나온다는 점을 일찍부터 인지하고 고객에 대한 관리와 고객이 원하는 바를 정확히 알고자 하는 노력을 경주해 온 회사이다. 이러한 경영 방침 하에 고객이 원하는 바를 찾아내고 그 고객이 얼마나 Statoil에게 이익을 가져다주고있는 가를 미리 예측할 수 있는 Campaign Management 시스템을 구축하고자 SAS와 프로젝트를 진행했다


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먼저 고객에 대한 데이터를 얻기 위해 종전에 실시하던 Premium Club 로열티 카드 시스템을 적극적으로 활용했다. SAS프로젝트 팀은 이 카드 시스템으로부터 얻어지는 고객 데이터의 원활한 이용을 위해 고객 데이터 웨어하우스를 구축했다. 이 데이터 웨어하우스는 이후 프로젝트 과정에서 Premium Club Plus제도로의 확대를 통해 좀 더 다양한 고객 데이터 확보에도 적절히 대응할 수 있는 유연성을 담보하고 있었다. 또한 Statoil의 고객 데이터 웨어하우스는 Premium Club 로열티 카드 시스템 뿐 아니라 주유소에서 사용하는 고객들의 신용카드 사용에 따른 데이터 까지도 포함하여 고객의 주유 패턴을 알아낼 수 있는 기반을 마련한 점에서 의미있는 시스템이었다. 


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두번째 단계에서는 이미 구축된 데이터 웨어하우스를 이용한 다양한 분석과정을 설계하고 사용자들이 원하는 정보를 효과적으로 얻을 수 있는 인터페이스를 개발하는 과정이었다. 이러한 과정에서 주된 관심은 고객을 대상으로 한 마케팅 활동의 효과를 얼마나 높일 수 있는가 하는 점에 모아졌다. 즉 이전까지는 10만명의 고객을 대상으로 메일을 보내면 그 메일에 대한 반응은 2% 남짓인 2천명에 그쳤다. 그러나 새로운 시스템을 이용한 고객 대상 모델링을 행한 후의 마케팅 캠페인 예측 결과는 20%까지 높일 수 있는 고객을 선정해 주었다. 


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위의 결과는 단순히 시뮬레이션을 바탕으로 한 결과치이다.그러나 시스템이 정상적으로 가동되고 실제 시스템에서 얻어지는 대상 고객 데이터를 바탕으로 마케팅 캠페인을 실시한 결과는 시뮬레이션 결과와 대동소이한 결과를 보여주었다. 실제 시스템이 분석 결과 추천한 2만명에 대해 메일을 보내고 그 고객들의 반응을 조사한 결과 4천여명의 고객들이 반응을 보여준 것으로 나타나 고객 데이터 웨어하우스를 바탕으로 설계 된 마케팅 캠페인 관리 시스템의 효과를 단적으로 보여주는 예가 되었다. 

"우리의 사원들은 자신의 PC를 가지고 온 라인을 이용해 본사의  정보 시스템에 접근하고 여기서 얻어지는 정보와 데이터를 가지고 자신의 업무를 고객 중심으로 해 나가고 있다. 이는 고객의 가치를 높이는 것 만이 회사의 이익을 가져다주고 이는 다시 각 개인의 이익을 가져다준다는 점에서 매우 중요하다 할 것이다."라고 밝힌 Statoil의 스칸디나비아 지역 데이터 베이스 담당 총책임인 Perostergaard Jacobsen는 고객의 요구를 사원 각 개인들이 알 수 있다는 점은 매우 능률적이고 창의적인 마케팅 캠페인을 펼치는 데 기반이 된다는 점을 강조했다.”


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썬의 중요한 경영 전략 중에는 다른 기업에서 찾아 보기 힘든 한 가지가 있다. 물론 근래에 들어서는 여러 기업들이 주목하고 있는 '고객의 Quality'가 바로 그것이다. 이 quality라는 측면에서 썬의 직원들은 자신의 업무를 평가 받는다. 즉 고객에 대한 관리가 얼마나 효과적으로 되고 있는가가 직원 평가의 중요한 기준이라는 말이다. 하지만 썬의 퀄리티 비전은 간단하다. 고객의 불만을 최소화하고 고객의 충성도 즉, loyalty 는 증가 시키자는 것이다


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썬은 SAS와 함께 Customer Quality Index(CQI)와 Customer Loyalty Index(CLI)시스템을 구축했다. 이 두 시스템의 구체적인 목적은 '고객의 불만 최소화 및 고객 충성도 극대화'를 지원할 수 있는 시스템이다. 우선 CQI시스템 구축 과정을 살펴보면 고객들이 썬의 제품을 구입한 후에 어떠한 불만사항을 가지고 있는 가에 대한 데이터를 데이터 웨어하우스 내의 한 부분으로 상정하여 구축했다. 여기에 담긴 데이터들의 종류를 살펴보면 세계 각지의 고객들이 썬에게 요구했던 불만사항과 이 불만사항을 해결하기 위해 투여 된 비용 들에 대한 데이터가 포함됐다. 이러한 데이터를 바탕으로 분석하여 얻어진 정보는 썬의 인트라넷을 통해 직원들과 세계 각국의 대리점, A/S센터 등에서 실시간으로 활용할 수 있도록 구성되었다. 이 시스템을 이용해 각 부서의 매니저들은 현재 어느 지역에서 어떠한 불만사항 들이 표출되고 있으며 같은 제품이라도 사용자 계층에 따라 어떠한 요구사항 들이 있는 지를 알아볼 수 있다. 또한 비용은 적절히 사용되어지고 있는 지에 대한 확인과 분석 또한 가능한 시스템을 도입했다. 

CLI시스템의 경우 썬의 고객들에 대한 이해를 바탕으로 하기 때문에 CQI시스템 보다 다양한 고객 데이터를 가지고 분석을 할 수 있도록 시스템을 구성했다. 즉, 한 고객이 썬의 제품을 구입한 후 어떠한 경우에 또 다시 썬의 상품을 구입 했는가의 데이터를 바탕으로 고객들이 제품을 업그레이드 하려는 시기를 분석해 내고 이를 바탕으로 다양한 마케팅 활동을 펼칠 수 있는 정보를 제공해 주는 시스템이다. 이 CLI시스템의 목적은 고객의 이탈을 방지하고 그렇게 함으로써 고객의 loyalty를 증대 시킬 수 있는 방안을 제시해 줄 수 있는 시스템을 갖추는 것이다. 


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시스템 총괄 책임자인 Steven Maginnis는 "썬의 모든 직원과 썬과 관련된 사업을 펼치고 있는 업체 및 대리점들은 위의 시스템에 인트라넷을 이용해 접근하고 데이터와 정보를 제공 받고 있다. 이 정보와 데이터는 썬이 고객들과의 관계를 원활하고 효율적으로 해 나갈 수 있도록 돕고 있으며 이는 고객의 가치를 소중히 여겨온 썬에게 무엇보다도 귀중한 경쟁력이 되고 있다."라며 시스템의 역할을 설명하고, 시스템 구축을 위한 투자 이상의 효과를 기대한다고 밝히며 그 기대는 현실로 나타날 것을 확신한다고 의견을 피력했다.


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Valio는 15억 불 이상의 연간 매출액을 기록하고 있는 핀란드의 기업으로서 전체 Valio의 매출액 중 41%를 차지하고 있는 Valio Domestic Sales와 Valio Fresh Products 등 5개 독립기업군으로 이루어진 기업군이다. Valio는 국내시장에서 우유와 우유 가공제품 시장의 60-80%를 점하고 있으며, 이유식과 치즈 시장에서도 이와 비슷한 비율을 점하고 있는 업체이다. "우리 회사의 지속적인 성장 배경에는 2만 2천의 고객과 1천개의 상품에 대한 수익성 분석이 있었다."라고 Jukka Virtanen, Valio Domestic Sales의 회계 담당 매니저 는 밝혔다. 그렇지만 확대되어가는 고객에 대한 데이터와 다양해져만가는 고객의 성향을 빠른 시간 안에 분석하고 이를 바탕으로 빠르고 올바른 의사결정이 필요한 상황이 도래함을 Valio의 경영진은 인지하고 있었다.  


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Valio의 고객들을 크게 세가지로 분류했다.5천개의 도매 판매점(식품 판매점, 슈퍼마겟 체인 등)과 6만개의 소매점(스낵 가게, 식당, 카페, 학교 등), 그리고 1천 여개의 산업고객(빵 회사, 가내 수공업 회사) 등이다. 이러한 각각의 고객에 대한 데이터는 기본적인 매출액 수준에서부터 상세한 소 항목의 데이터 까지 다양하게 수집되고 정리 되어야 하는 필요성이 제기되었다. 이를 위해 SAS의 프로젝트 팀은 가장 먼저 데이터 웨어하우스 구축 작업에 착수한다. 데이터 웨어하우스에 정리 된 고객 데이터는 다음 단계의 프로젝트에 필요한 항목별, 기간별, 지역별 등 다양하게 분류되어졌다. 

앞의 단계에서 구축된 데이터 웨어하우스를 바탕으로 종전까지 OLTP만을 목적으로 했던 정보 시스템을 다양한 OLAP분석이 가능한 시스템으로 다시 구축 했다. 이 과정에서 시스템을 통해 얻어진 정보를 좀 더 많은 사람이 공유 할 수 있도록 이후 확장성을 고려하여 시스템을 설계했으며, 이 과정에서 다양한 통계분석 기법과 모델링을 통한 분석이 가능하도록 구축했다. 세번째 단계에서는 Valio의 정보시스템에 고객들이 인트라넷을 이용하여 원하는 정보에 손쉽게 접근할 수 있고 얻을 수 있도록 기반 인프라를 구축하는 과정이었다. 이 단계에서는 SAS/IntrNet등이 사용되어 최종 사용자는 단순히 웹 브라우저와 개인의 컴퓨터만 있으면 편리한 방법으로 정보를 얻을 수 있게 설계되었다. 이러한 인프라가 필요했던 까닭은 고객들로 하여금 좀 더 신뢰감을 가지고 Valio와 거래를 할 수 있도록 하자는 경영진의 판단이 크게 반영된 것이었다.


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  • 고객을 찾아 나서라 - Statoil (노르웨이)

    • 고객이 원하는 것을 위하여

    • 데이터를 찾아라

    • 데이터를 분석하라

    • 그 결과는 어떤가

  • 충성도(loyalty) 높은 고객을 집중 관리하라. - Sun 

    • 비즈니스 이슈

    • SAS의 프로젝트 단계

    • 시스템 도입 후의 변화

  • 큰 그림을 작은 화면 안으로 - Valio, 핀란드

    • 프로젝트 과정

    • 시스템 도입 후의 모습

CRM 주요사례 - 제조업

"고객에 대한 다양한 분석이 가능해 졌다. 즉, 성별, 지역별, 고객군별 구매 패턴 분석 등이 가능해졌다는 말이다. 이러한 다양한 분석을 통한 결과는 우리의 역량을 어느 곳에 집중하여 고객과 만날 것인 가를 결정해야 하는 담당자들에게 자신의 업무를 자신감을 가지고 할 수 있게 해 주었으며, 고객들에게는 자신이 거래하는 기업의 핵심정보를 자신도 고유하고 있다는 심리적인 안정감을 주어 매출 향상에도 기여하고 있다."라고 Jukka Virtanen, ValioDomestic Sales의 회계 담당 매니저는 밝혔다.그는 또한 "고객으로부터 모든 이윤이 창출된다는 자그마한 인식의 변화가 새로운 시스템을 구축하도록 했다면 이제는 그 고객과의 관계를 어떠한 방법으로 관리 할 것인가가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 상황에서 새롭게 도입된 정보 시스템은 Valio가 치열한 경쟁을 이겨낼 수 있는 가장 중요한 힘이 되어주고 있다."라며 고객 데이터 웨어하우스를 기반으로 한 고객 정보 시스템의 효과에 만족스러운 점수를 주었다.


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모든 마케팅 Mix의 관점이 개별고객으로 변화되고 있으며, 고객 정보는 고객과 접촉하기 전이나 접촉하는 동안 얻어지며, 외부 Data를 활용 보충하기도 한다. 이는 모든 고객을 하나의 잣대로 보는 것을 반대하는 것이다. 이는 고객들은 보다 높은 가치를 가져 다 준다는 관점으로 볼 때, 모든 고객은 각기 다른 값을 가지게 된다는 사실을 인식하는 것이다. 전 세계적으로 몇 몇 회사들이 이를 구현하여 실행에 옮기고 있다. 그러나, 몇 몇 성공 사례가 있음에도 불구하고, 일반적으로 이를 위해 필요한 방대한 System과 Data 등의 투자에 비하면 그 효과가 뚜렷하지 않다는 점이 있다는 것도 사실이다.


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많은 고객들은 회사와 주체적인 관계를 갖기를 원한다. 즉, 자기 스스로 고객 정보를 주거나, 회사가 제공하는 Offer를 자신의 필요에 맞게 조정하거나 하는 방식을 좋아하는 것이다. 그러나, 선진 Call Center나 Web등을 활용이 가능한 환경인 경우, 특정 고객군의 반응은 매우 높아지게 된다. 한편, 대부분의 기업들은 이러한 기법을 고객들에게 제공하지 못하고 있는 실정이며, 정확하지 못한 데이터를 가지고 고객이 원하는 것을 추정하느라 많은 돈을 낭비하고 있는 것이 현실이다. 대부분의 기업들이 열망하고 있지만, 자신들이 원하는 속도보다 훨씬 더디게 진행되고 있다. 그러나 고객에 대한 Offer가 가장 잘 먹히는 영역들에 우선권을 주면서 분명한 효과를 거두고 있다. 관계란, 마케팅 Mix의 한 부분에 불과하다. 때로는 마케팅 Mix의 고전적 요소가 성공에 보다 중요한 요소인 경우가 많다.


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이 기법은 DM과 TM에 있어 매우 흔하게 발달되어 온 개념이다. 이전에 고객으로부터 얻은 데이터의 충분한 활용과 질에 대한 철저한 관리가 포함된다. 반응에 있어서의 혁신적인 상승과 전향율 그리고 통 신비용에 있어서의 현격한 절감 등을 이끌어 낼 수 있다. 이 기법을 활용, 수십 수백 혹은 수천의 메일 캠페인을 전개할 수 있으며 이 때의 Offer는 CIF에 따라 그간의 많은 Offer중 하나가 선정되어 Personalization을 거쳐 고객에게 제시된다


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이익 기여도 분석의 목표는 이익기여도가 높은 고객의 유지 및 육성, 고급 상품 및 서비스에 대한 브랜드 이미지 관리, 고객의 생애가치 극대화, 전략적 활용 등으로 볼 수 있다


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프로모션의 대상 고객 색인, 가치가 높은 고객 색인, 가치 있는 신규고객 제시, 고객 유지(Churn/Attrition 예측)가 주 목적인데 고객가치 계산에 고려되어야 할 요소들로는 최초 고객 획득 비용, 서비스 제공 비용(고정비, 간접비), 모든 부문과 운영부서를 포함한 판매 이익, 연속 서비스 매출에 의한 이익, 다른 고객 소개에서 얻은 이익, 고객 충성도 혹은 탈세의 예측치, 고객의 주변인 가치(친척, 동료 등), 신용상태 평가, 상징적 파급효과, 영향력 등 계산할 수 없는 요인 등이 존재하게 된다. 


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고객행동 예측은 데이터 마이닝기법을 이용하여 마케터가 현업의 문제를 풀기 위하여 과거에는 알지 못했던 새로운 내용을 타당성있고 일관적이며 실천 가능한 정보 또는 지식의 형태로 추출하는 과정이다. 이 경우 데이터 마이닝 모델은 은 고객의 행동이나 특성, 관계, 프로모션 결과 등을 분석하여 일정한 값으로 나타내는 일련의 방정식이나 규칙이다.


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CRM 주요사례 - 금융업

회사에 대한 가치를 기준으로 고객의 서열을 매기고, 고객의 Needs에 따라 차별화 한다. 고객이 어떤 Value 타입에 속하는 지에 따라 서로 다른 전략을 수행하게 된다. 

고객세분화는 다음과 같은 세가지로 분류될 수 있는데 첫째는 MVCs : Most Valuable Customers인데 이는 고객유지가 최우선 과제이며 둘째는 MGCs : Most Growable Customers로서 고객의 소비율을 증가시킬 수 있는 방법의 도출이 최우선 과제이고, 셋째는 BZs : Below Zero 즉, 보다 수익성 있는 고객이 되도록 유도해야하는 고객으로 세분화될 수 있다. 이러한 고객세분화는 고객관리를 위한 기반이 된다. 


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CRM 주요사례 - 금융업

고객의 요구에 맞는 마케팅 전략 수립을 기획하고 시행해야 하며, 고객의 만족을 증대시키고 고객의 충성도를 높일 수 있는, Relationship Marketing의 시행을 통해 지속적인 관심과 고객에 대한 지원이 필요하게 된다. 1:1 마케팅의 구현과 고객 지향적인 마케팅의 실시, 기업중심의 사고, 관리위주의 마케팅에서 고객중심의 시각으로의 전환, 서비스 제공 중심의 마케팅으로 전환은 모든 조직원이 고객에 대해 일관적인 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 되는 것이다. 과학적인 마케팅 정보관리, 지식관리시스템의 구축, Marketing Customer Information File의 고도화, 전사적 마케팅 목표의 공유와 부서별 업무별 서로 다른 역할을 취함으로써 고객에 대한 정보를 새롭게 분석할 수 있는 기반이 된다.


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CRM 주요사례 - 금융업

Bank of America 는 CRM, Data Warehousing, Data Mining을 구축한 세계최고의 금융기관으로 데이터웨어하우스 구축을 기반으로 하여 CRM 솔루션을 도입, 그 효과를 보고 있다는 측면에서 주목할 수 있다. Bank America Corp는 NationsBank Corp.와의 합병으로 규모가 거의 두배로 확대되었다. 합병이후 새로운 BankAmerica는 22개주에 4200개 지점을 갖추어, 규모가 2배로 증가하였고 거래가구수도3천만가구로 증대되었다. 그러나 고객들은 은행의 합병으로 인해, 은행에 대한 불신과 불안감이 높아지게 되었으며, 다른 은행으로 거래를 바꾸는 경우가 발생할 여지가 높았다. 이에 은행은 고객들을 진정시킴과 동시에 고객들에 대한 세분화를 통해 단계적으로 고객 유지(Customer Retention)에 대한 노력을 집중하게 되었다. 고객유지 프로그램은 가장 수익성이 높은 고객들을 유지하고, 수익성이 적거나 예금이 적은 계좌들로부터 수익을 증대시키는 것이 주요 목적이었다. 

“충성도가 높은 고객 전략을 개발하기 위하여 고객들의 가치를 향상시켜야 한다.”고 Bank of America의 부회장 Christopher Kelly는 말했다. 그리고 나서 3천8백만개이상의 고객데이터를 40여개이상의 시스템으로부터 데이터웨어하우스로 끌어내렸다. 많은 변수들을 사용하여 현재 수익성, 거주지별, 행동특성별, 인구통계학적별, 각 채널별(지점을 사용하는 것과 E-mail, PC통신등을 이용하는 것)로 고객을 세분화하고, 비즈니스별로 고객을 분류하였다. 즉, 고객을 일반고객과 비즈니스고객으로 분류하였다. 고객세분화의 주요 주제는 현재 수익성을 기반으로 한 고객가치인 것이다.


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4장. CRM 주요사례

고객세분화를 위해 측정가능한 목표를 세우고 고객을 세분화해야 한다 그리고 진정한 고객세분화 효과를 얻기 위해, 고객들을 어떠한 기준에 의해 측정할 필요가 있었다. 즉, 고객을 측정한다는 것은 고객들을 기존에 세운 표준이 아닌 새로운 표준에 의해 확인할 필요가 있다는 것이다. 예를 들어, 개인수표 계좌를 개설하는 소매고객들 중 단지 50%만이 수익성이 있다는 것을 밝혀내기도 하였다. 이는 은행에 뜻하지 않는 고급정보를 제공하게 된다.전형적인 소매은행은 아니지만 BankAmerica 고객들의 상위 20%는 은행수익의 100%를 제공한다고 말할 수 있다. Bank of America는 유지가 어려운 고객들과, 유지가 쉬운 고객들을 중심으로 97년에 운영된 5개보다 더 많은 12개의 고객유지 프로그램을 구성하였다. 수익에 의한 분류를 통해 2000여 금융매니저들은 상위 10%에 속하는 고객들을 더욱 자주 접촉하게 되었다. 이는 가치가 높은 고객들에 대한 정보를 더욱 자세하고 세밀하게 구할 수 있게된 계기가 된것이다. 또한 Bank of America는 결혼, 양육, 홈쇼핑, 퇴직, 적정대출, 투자상품 등과 같은 생활형태에서 정보를 수집하였다. 

97년에 실시된 파일롯 프로그램에서 33000명의 고객들을 대상으로 예측 모델링기법을 사용하였다. 이러한 분석은 1400여명의 고객 중에서 2000여 계좌와 1250만불의 부채를 발견해내는데 도움을 주었다. 이러한 프로그램은 매달 실시하게 되었고, 이를 통해 Bank of America는 폰뱅킹에 의해 대출을 받는 고객들이 가장 수익성이 높다는 것을 알게되었다. 이는 Bank of America가 타겟화하는 고객이 누구인가에 대한 해답을 제공해주게 되었다.


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Bank of America의 성공은 새로운 고객들을 모집하기 보다는 기존 고객들을 유지하는데 그 촛점이 맞추어져 있다. 고객들의 30% 이상이 1년도 채우지 못하고 은행과의 거래를 끝내는 것을 잘 알고 있기에, 고객에 대해 탐색을 하면 할수록 세분화를 재조정할 수 있었고 고객세분화의 재조정은 새로운 고객들과 새로운 시장을 제공해 주었다. Bank of America는 SAS의 Data Warehousing과Data Mining 제품을 이용하여 고객을 유지하려는 노력을 지원하였다. 특히 고객세분화 전략을 위해 SAS는 세계최고의 레퍼런스 사이트를 만들기 위해 수많은 노력을 다하였다. 이러한 고객유지전략은 고객세분화를 통해 가능하게 되었고, 고객에 대한 정보취득 및 고객에 대한 분석 모두를 가능하게 한다. 


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Bank of America와 같은 사례는 국내에서도 충분히 적용될 수 있다. 국내 은행들의 합병바람도 이제는 막을 내리고 있고 합병이 끝난 뒤에는 고객유지를 위해 많은 준비를 해야 할 것이다. 이에 대한 해답이 바로 Bank of America와 같은 CRM 솔루션인 것이다. 고객은 은행에 대해 너무나 많은 것을 알고 있다. 그러나 은행들은 아직 고객에 대해 많은 것을 알지 못하고 있다. 아주 기본적인 정보에 의존하고 있을 뿐이다. 은행이 살기 위해서는 고객에 대해 알아야 한다. 고객들의 모든 것을 알고, 이해하고, 고객들을 위해 행동해야 한다. 이것이 바로 CRM 이다.


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80년대후반부터 90년대초반에 이르기까지 Postbank는 M&A를 통해 사업영역을 확대했다. 1989년 NMB은행을 합병하였고, 91년에 NMB와 Postbank의 합병에 의해 형성된 ING그룹은 네덜란드에서 가장 큰 금융사가 되었다. 초기 Postbank는 상품지향적인 은행으로 인식되어 왔으나 합병을 통해 고객에 초점을 맞추게 되었다. 이러한 고객으로의 인식전환은 새로운 Direct Marketing을 지원하기 위한 기술지원을 향상시킬 필요가 있었다. 합병을 통한 고객데이터의 증가와 고객에 대한 적극적인 마케팅을 실시하기 위하여 Postbank는 데이터웨어하우스를 구축하게 되었고, 고객 데이터웨어하우스의 구축을 바탕으로 타겟고객에 대한 더욱 효율적인 마케팅을 실시하게 되었다. 


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CRM 주요사례 - 금융업

Postbank의 대부분의 지점은 홈뱅킹이라고 할 수 있다. Postbank는 한편으론 2000여지점을 통해 현금거래와 대부에 대한 어드바이스를 제공하며, 다른 한편으론 500여명의 직원이 고객들에게 콜서비스(Call Service)를 제공하고 있다. 이러한 체제는 Postbank로 하여금 전화상으로 모든 금융상품을 거래할 수 있게 하였다. 은행을 이용하는 고객들은 은행을 이용할 때 가능한 편리하게 기다림이 필요 없는 폰뱅킹을 즐겨 사용하게 되었다. 1986년 이후부터는 PC뱅킹을 이용할 수 있게 되었다. 

이러한 것들은 고객으로 하여금 가능한 편리한 방식을 취할 수 있는 방식을 사용할 수 있게끔 제공하고 하였다 Postbank고객들 중 집에서 전자뱅킹(Electronic Banking)을 이용하는 고객들의 수는 증가하게 되었다. Postbank에 의해 제공되는 거의 모든 금융상품들은 이제 집에서 이용 가능하게 되었고 사용고객은 150,000명에 이르게 되었다. 일부 법적인 제한이 따르는 계좌설립, 대부거래을 제외하고는 전자뱅킹이 주된 업무로 사용하고 있다. 많은 고객들이 전자뱅킹을 사용한다는 것은 그 고객정보를 바탕으로 다양한 마케팅을 실시할 수 있다는 것을 의미한다. 고객들의 필요로 하는 것을 이해하고 고객들이 필요로 하는 것을 제공함에 의해 홈뱅킹에 대한 개념을 재정립하는 것이야말로 성공에 이르는 지름길이라고 믿고 있다.


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  • 삼성카드 - 이익분석과 고객행동예측

    • One to One 마케팅으로의 진화

    • Transparent MKT

    • Personalization & Targeting

    • 이익기여도 분석 Profitability

    • Customer Segmentation & Profiling

    • 고객행동 예측

    • 고객세분화

    • 고객을 알기 위한 노력의 중요성

  • BOA

    • Bank of America의 CRM 구축배경

    • 새로운 표준에 의한 고객세분화

    • 고객세분화: 새로운 기회의 제공

    • 결과의 활용

  • ING Group의 Postbank

    • 배경

    • Postbank의 업무방향

    • 효과

  • Royal Bank of Scotland

    • 구축배경

    • 고객관리-무한한 성장가능성

CRM 주요사례 - 금융업

Postbank는 다양한 원천데이터로부터 데이터를 모아 고객정보와 거래정보에 대한 정보를 한 곳으로 수집하게 되었다. 데이터들은 단일 데이터웨어하우스 레퍼지토리에 로딩되었다. 이러한 데이터웨어하우스를 통한 CRM 솔루션의 구축은 엄청난 생산성을 증가시키게 되었다.첫째, Direct Marketing은 일반적으로 연간 200%정도 성장하게 되었다. 또한 특정 통신수단을 사용하는 고객들을 명확히 하게되었다. 이러한 통신수단을 통해 Direct Marketing을 실시하게 되었고 이것이 바로 200% 성장의 밑거름이 되었다.둘째, 고객들의 구매패턴분석을 세분화하여 주택구매, 주택개조와 같은 개인투자시에 고객에 반응과 대출을 실시하게 되었다. 이러한 고객의 구매패턴분석은 대출의 안정성을 높이는 계기가 되었다. 셋째, 합병전 DRM 그룹은 SAS System을 사용하여 타겟고객들에 대한 접근법을 분석하였다. Postbank역시 자연스럽게 이러한 경향을 따르게 되었다. 두 금융기관의 합병은 상이한 제품특성을 이해하고, 상이한 마케팅을 실시하게 되는 계기가 된 것이다. 고객들에 대한 세분화를 통해 이들에 대한 마케팅을 차별화되게 실시하였다. 타겟고객 세분화를 바탕으로한 마케팅은 마케팅을 위한 다양한 변수가 사용될 수 있으며, 다양한 변수들의 적용을 통해서 더욱 정확한 결과를 산출할 수 있었다. 고객세분화 기준과 방법론은 현업부서와 기술부서와의 협력에 의해 산출되었다. SAS CRM 솔루션의 사용은 고객세분화에 대한 기준을 세우게 되었고, Postbank에 맞는 고객스코어를 산출하게 되었으며 고객마케팅의 성공을 가져오게 되었다.


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CRM 주요사례 - 금융업

Royal Bank of Scotland는 정보기술을 전략적, 혁신적인 사용에 자신이 있었고 이는 CRM을 성공으로 이끌었다. 정보기술은 고객관리를 위한 대용량 데이터를 처리하는데 있어, 부담을 덜어주었으며, 700여 지점에서 지점사업을 향상시킬 수 있게 되었다. 과거의 Royal Bank of Scotland는 잠재적으로 위험성이 높은 고객들을 제거하여 개인신용을 평가함에 있어 주관적인 판단에 의존하곤 하였다. 이는 대부분의 고객들에게는 불공정한 처사였으며, 부실채권을 관리하는데 있어서 효과적이지 못한 방법이었다. 또한 고객들을 관리하는데 있어 부적절한 방법이었으며 고객관리를 위한 어떠한 기준도 세우지 못하였다. 이 문제점을 해결하기 위해 새로운 고객관리기법을 설정하였다.Royal Bank of Scotland는 거주지별, 행동특성별, 인구통계학적별, 각 채널별, 수익성별로 고객을 세분화하였다. 즉, 고객을 프리미엄고객과 일반고객, 불량고객으로 분류하였다. 고객세분화는 개인신용을 평가하는데 가장 객관적인 작업이었던 것이다. 고객세분화는 철저한 개인신용에 의거한 고객서비스를 향상시키는데 촛점을 맞추었다. 이러한 방법은 지속적이고 최적의 의사결정을 제공하는 것으로 각 개개인의 필요성에 초점을 맞추게 되었다. 수백만건의 고객신용관리 프로세스는 리스크평가에 있어서 정확성을 높이고자 하였고. 정확성의 향상은 포트폴리오에 대한 포괄적인 모니터링과 심도깊은 분석을 실시하게 되었다. 


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  • 삼성카드 - 이익분석과 고객행동예측

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    • 효과

  • Royal Bank of Scotland

    • 구축배경

    • 고객관리-무한한 성장가능성

CRM 주요사례 - 금융업

CRM을 위해 Royal Bank of Scotland는 하드웨어와 소프트웨어 시스템을 먼저 결정하였다. 두번째는 사전에 정의된 리포팅 스타일을 정리하였다. 세번째는 미래의 성장가능성을 포함한 데이터를 관리하였다. Royal Bank of Scotland는 원칙을 확고하게 세우고 있었는데 이는 다른 금융기관보다도 더 우수한 서비스를 제공하자는 신념을 기반으로 한 것이었다. 이후, Royal Bank of Scotland의 개인신용부서에서는 신용점수카드의 성과를 모니터링하고 개인신용관리의 정확성 및 신뢰도를 확장시키며, 완벽한 비즈니스를 추구할 수 있게 되었다.


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CRM 주요사례 - 통신업

  • 고객이탈방지시스템

    • 시스템구축 프로세스

    • 시스템 구축 효과

  • BellSouth

    • 도입배경

    • CRM 구축

    • 기대효과

통신시장에서의 비즈니스 이슈는 다른 분야와 크게 다르지 않다. 주요 이슈들은, 신규고객을 획득하고, 우수고객을 유지하며, 이탈 고객을 줄이고, 고객 신용도 평가하는 것 등이다. 여기서는 최근 통신시장에서 이슈가 되고있는 고객이탈의 문제를 해결하고자 CRM시스템을 활용한 사례를 살펴보기로 하겠다. 고객이탈의 문제가 크게 대두되는 이유는 경쟁의 심화, 소비자 구매패턴의 변화(고객의 충성도 감소), 마케팅 비용 및 위험(risk)의 증가, 기존 고객 유지의 필요성 증대 등이다. 

이에 따라 산출된 고객점수(Score)에 따른 차별적 고객관리 정책을 수립해야 할 필요성이 발생하였다. 먼저 이탈고객으로 인한 매출 및 수익 기회손실 비용의 계산을 통하여 목적과 기대효과의 검증을 명료히 하고 다음과 같은 질문을 통해 프로젝트를 구체화하게 되었다. 지금 어떠한 고객이 우리 회사를 떠나고 있는가?, 현재 이탈가능성이 높은 고객의 명단을 작성할 수 있는가? 단순히 직관적인 근거로 이탈가능 고객을 임의로 선별하고 있는가? 이탈을 방지하기 위해서는 과연 어떠한 정보가 필요한가? 우리에게는 그러한 정보가 있는가? 아니면 그러한 정보를 얻을 수 있는 기반이 되는 데이터를 보유하고 있는가? 


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CRM 주요사례 - 통신업

  • 고객이탈방지시스템

    • 시스템구축 프로세스

    • 시스템 구축 효과

  • BellSouth

    • 도입배경

    • CRM 구축

    • 기대효과

비즈니스 문제 정의 및 방향설정, 분석기법의 선정, 필요 데이터 확인, 데이터 추출 및 샘플링, 파생변수의 생성, 모델개발과 결과해석, 전체고객의 확대적용, 프로모션 계획 수립 및 반응정보 분석, 프로모션의 평가라는 일련의 과정으로 고객이탈방지 시스템구축 프로젝트가 진행되었다. 사용된 데이터는 인구통계학적 데이터, 사용 이력 데이터, 경쟁사 관련정보, 고객상담 데이터들을 지역과 가입기간을 고려하여 샘플링하였다. 도수가 가장 높은 전화번호의 수, 총 통화도수, 고객의 이탈가능성에 대한 점수반영, 프로모션 계획 수립 및 프로모션에 대한 고객의 반응정보 분석의 순서로 진행되었다. 


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CRM 주요사례 - 통신업

  • 고객이탈방지시스템

    • 시스템구축 프로세스

    • 시스템 구축 효과

  • BellSouth

    • 도입배경

    • CRM 구축

    • 기대효과

신기술(데이터 마이닝 기법)의 적용으로 과학적 고객점수 산출이 가능 하였고, 이를 기반으로 한 효과적 마케팅 활동이 가능해졌다. 또한 고객 DW 기반으로 마케팅업무 지원을 위한 잔업이 대폭 간소화되었으며, DW가 단일한 정보 원천이 됨으로써, 기존 운영계 시스템의 부하가 크게 줄어들었다. 이탈 가능성에 대한 점수 뿐만이 아니라, 여러 기준(기여도, 충성도 등)에 따라 고객별로 점수화한 후, 고객을 더욱 세분화 해나가는 노력이 필요하다. 


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CRM 주요사례 - 통신업

  • 고객이탈방지시스템

    • 시스템구축 프로세스

    • 시스템 구축 효과

  • BellSouth

    • 도입배경

    • CRM 구축

    • 기대효과

BellSouth는 미 남동부 지역에서 1500만명 이상의 고객들에게 통신서비스를 제공해온 업체이다. BellSouth는 고객들이 점차 지속적으로 변화하고 있으며, 이들 고객들에 대한 기존의 마케팅방식은 무의미하다는 것을 인식하게 되었다. 고객들을 어떻게 만족시킬 것인가 ? 고객들의 통화패턴은 무엇인가 ? 고객들은 어떤 서비스를 원하는가 ? 등 이 기업의 설립목적이 고객과 관련되었다는 것을 인식하면서, 고객관리에 대한 중요성을 강조하게 되었다. 그러나 고객관리부서는 고객관리에 대한 특이한 사항이 없었으며, 단지 기존에 해오던 마케팅활동에서 좀 더 발전된 마케팅을 전해하곤 하였다.


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CRM 주요사례 - 통신업

  • 고객이탈방지시스템

    • 시스템구축 프로세스

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  • BellSouth

    • 도입배경

    • CRM 구축

    • 기대효과

CRM의 구축은 BellSouth 고객들에 대한 차별화된 마케팅의 기회를 제공하게 되었다. CRM은 정보기술이 구축되어 있음에 더욱 쉽게 진행될 수 있었다. 정보기술의 핵심인 데이터 마이닝과 OLAP을 통해 데이터를 분석하고 데이터웨어하우스에서 고객에 대한 데이터를 통합하는 것은 BellSouth의 고객관리를 위한 기반기술 모두가 적용된 것이었다. 

이처럼 정보기술이 기반이 된 후 구축된 CRM은 전략수립 후 기존고객유지, 신규고객유치, 기업이 원하는 목표별로 CRM을 진행하였고, 다양한 고객접점을 통하여 고객들의 반응을 살펴보았다. 고객접점은 고객의 연령별, 학력별, 고객관심사별 등 다양한 변수들을 활용하여 고객접점을 운영하였으며, 고객 세분화 작업을 통해 고객들의 정보를 미리 접점관리자들이 활용할 수 있게 하였다. 이러한 정보들은 향후 다시 고객관리를 위한 담당자들에게 피드백되어 새로운 고객관리가 진행될 수 있는 환경을 제공하게 되었다


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CRM 주요사례 - 통신업

  • 고객이탈방지시스템

    • 시스템구축 프로세스

    • 시스템 구축 효과

  • BellSouth

    • 도입배경

    • CRM 구축

    • 기대효과

고객관리를 위한 전사적인 방법론이 적용됨에 따라 BellSouth는 고객들에 대한 새로운 프로모션의 적용이 가능하였으며, 캠페인이 진행되는 기간에도 순간순간의ROI 및 고객들의 반응을 살펴볼 수 있었다.


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CRM 주요사례 –인터넷 기업 (아마존)

  • 전자상거래의 리더

최근 들어 인터넷에 대한 관심이 높아지면서 많은 사이트들이 새로이 구축되고 있으며, 순수한 인터넷 상의 기업들도 속출하고 있다. 이러한 인터넷 기업도 기존 기업과 동등한 기업의 위치로 자리잡아가고 있으며, 이들 기업들도 더 많은 고객들을 획득, 유지하기 위한 CRM이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나, 인터넷을 이용한 고객관리는 전통적 채널과는 달리 일대일 관계를 형성할 수 있기 때문에 고객과 기업에게 더 효율적인 편익을 제공한다. 인터넷 비즈니스의 차세대 모델이 되고 있는 가상 서점 아마존이 출발한지 4년만에 전자상거래의 제왕이 될 수 있었던 것도 단순한 고객과 방문자 확보가 아닌, 우수한 고객관리 덕분이라 할 수 있다.  


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CRM 주요사례 –인터넷 기업 (아마존)

  • 아마존의 서비스는 이런 것이다

아마존은 단순히 책을 파는 곳이 아니다. 저자의 도서에 대한 소개, 독자의 독후감뿐만 아니라 고객의 평가를 바탕으로 한 도서에 대한 등급, 한 도서를 구입한 고객들이 구매하는 주요한 다른 도서들의 목록을 요약하여 제공하고 있다. 아마존이 이런 서비스를 제공하기 위해서는 장바구니 분석과 같은 연관성 분석을 위한 데이터 마이닝 기법이 적용된다. 또 아마존은 고객이 원하는 종류에 해당하는 도서 관련 정보를 e-mail을 통해 공지해 주기도 한다. 즉, 고객 마다 차별적인 컨텐츠와 서비스를 제공하는 구조에 기반하고 있다. 고객들이 도서 구입을 할 때에도 편리성을 위해 단 한 번의 클릭으로 고객의 데이터베이스와 연계되어 구매 프로세스를 진행시킴으로써, 구매를 위하여 필요한 다양한 절차를 대폭적으로 간소화 시켰다. 주문이 이루어진 뒤에도 주문에 대한 정보가 E-mail로 제공되며, 배송이 시작되면 또 한번 이를 알리는 E-mail이 제공된다. 이 모든 서비스는 고객을 기반으로 만들어진 데이터베이스의 구축과 정교한 운영에 의한 CRM덕분이라 할 수 있다


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CRM 한계와 발전방향 – CRM 한계

  • 성공적인 CRM 구축의 어려움

    • 고객분석과 협업필터링 취약이 주요원인

    • 단순한 시스템 구축은 단기적 성공이다

국내 인터넷 기업을 포함하는 대부분의 기업들 사이에서 CRM(Customer Relationship Management)에 대한 관심이 높아지고, 이에 대한 투자도 점차 늘려가고 있는 추세이다. 이러한 상황에서 시장조사/분선 및 컨설팅 기관인 메타그룹은 스프린트, 코닥, 노텔 네트웍,PNC은행등 2,000개 기업의 CRM 추진 현황에 대한 분석을 통하여, 이들 기업중 상당수가 현재 추진중인 CRM 구축이 실패할 심각한 위험에 처해 있다고 경고하고 있다.


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CRM 한계와 발전방향 – CRM 한계

  • 성공적인 CRM 구축의 어려움

    • 고객분석과 협업필터링 취약이 주요원인

    • 단순한 시스템 구축은 단기적 성공이다

메타그룹이 CRM이 실패할 가능성이 있다고 보는 이유는 다음과 같다. CRM 분야를 리드하고 있는 기업들은 이제 겨우 고객 및 제품에 대한 데이터웨어하우스를 이용하여 고객에 대한 분석을 시작하고 있는 단계에 있다는 것이다.대부분은 제품을 판매한 후 고객과 기업간의 관계형성을 쉽게 할 수 있는 협업필터링을 위한 애플리케이션이 매우 취약함을 지적하고 있다.CRM은 고객과 제품에 대한 정보를 모아 놓은 데이터웨어하우스의 구축이 아리란 점을 명심하기 바란다. 고객에 대한 분석과 분석정보를 기반으로 고객을 가장 효과적으로 서비스하면서 공략할 수 있는 방안을 찾아가는 것이 가장 핵심적이다. 이를 위해 고객을 분석할 수 있는 툴과 분석된 고객 정보를 기반으로 효과적인 서비스 및 공략방법을 구사하는 협업필터링 체계를 구축해야 하겠다.


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CRM 한계와 발전방향 – CRM 한계

  • 성공적인 CRM 구축의 어려움

    • 고객분석과 협업필터링 취약이 주요원인

    • 단순한 시스템 구축은 단기적 성공이다

CRM 기술을 이용하여 시스템의 구축에 성공했다는 것은 단지 CRM을 위한 시작단계 있다고 할 수 있는 것이다. 단지 CRM 기술을 도입하는 것이 아니라, Amazon.com에서 보는 바와 같이 고객에 대한 올바른 분석과 이 분석에 기초한 강력한 협업필터링이 기초가 되어, 고객들을 떠나지 않게 만드는 장벽을 만들고, 고객중심적으로 경영이 이루어질 때 비로소 CRM이 장기적인 성공을 위해 힘을 발휘한다.


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  • CRM의 최신 트렌드

  • 1 TO 1

    • 개념

    • 매스마케팅과 원투원마케팅의 비교

    • 특징

  • PERMISSION

    • 개념

    • 특징

  • EVENT

    • 개념

    • 도입효과

  • CRM의 성공요인

    • 프로세스로서의 CRM

    • 고객지향적 CRM

    • 지속적인 보완작업

    • 현업 근무자의 참여

    • 마케팅 부서와 IT부서간 업무협조

    • CEO의 역할이 중요하다

    • 사전에 정의된 업무추진

    • 능력있는 유저의 육성

    • 데이터 품질 확보에 좌우된다

CRM 한계와 발전방향 – CRM 발전방향

CRM과 관련된 관한 많은 관심이 지속되는 가운데 이와 유사한 개념들의 최신 마케팅들이 같이 등장하고 있다. 대표적인 것들로는 원투원 마케팅, 퍼미션 마케팅, 이벤트 마케팅등을 들 수 있다


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  • CRM의 최신 트렌드

  • 1 TO 1

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    • 매스마케팅과 원투원마케팅의 비교

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    • CEO의 역할이 중요하다

    • 사전에 정의된 업무추진

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    • 데이터 품질 확보에 좌우된다

CRM 한계와 발전방향 – CRM 발전방향

“각 고객들을 각각 대접하라”. 기본 아이디어는 매우 단순하지만 원투원 마케팅 프로그램은 쉬운 일이 아니다. 기업은 고객들 각각의 욕구에 기초하여 제품을 구성하고 서비스를 제공하여야 하므로 원투원 마케팅은 판매와 마케팅 활동 이상의 수준을 요구한다. 진정한 원투원은 고객과의 관계를 키워나가고 관리하는 것을 중요하게 생각하며, 이러한 관계의 강ㆍ약점이 기업의 장기적 수익성과 성공여부에 결정요인이라는 것을 알고 있다. 

원투원 마케팅은 관계마케팅(relationship marketing)의 한 종류라고 볼 수 있다.  그러나 관계마케팅이라고 불리는 것들 전부가 원투원 마케팅은 아니다. 원투원 마케팅을 성공적으로 수행하기 위해서 기업은 고객에 대한 정보와 고객이 기업에 대해 요구하는 것에 기초하여 모든 액션을 개별 고객에 대한 것으로 전환시켜야 한다. 우수한 기업들은 제품, 서비스 개발에 적극적으로 고객이 직접 참여하도록 유도하고 있다. 하지만 대부분의 경우 고객중심이 된다는 것은 시장에서 전형적인 고객의 욕구에 포커스로 맞춘다는 것이다. 1대1의 관계를 만들기 위해서 기업은 각 개인고객과의 상호작용으로부터 고객들이 떠나지 않도록 최대한의 노력을 기울여야 한다.


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    • 데이터 품질 확보에 좌우된다

CRM 한계와 발전방향 – CRM 발전방향


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    • 매스마케팅과 원투원마케팅의 비교

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    • 프로세스로서의 CRM

    • 고객지향적 CRM

    • 지속적인 보완작업

    • 현업 근무자의 참여

    • 마케팅 부서와 IT부서간 업무협조

    • CEO의 역할이 중요하다

    • 사전에 정의된 업무추진

    • 능력있는 유저의 육성

    • 데이터 품질 확보에 좌우된다

CRM 한계와 발전방향 – CRM 발전방향

  • 시장점유율에서 고객점유율로의 전환

  • 고객 획득에서 고객 유지로 전환

  • 원투원 마케팅은 고객을 얼마나 많이 획득하는가 보다는 획득한 고객에게 개인별 마케팅 전략으로 고객을 장기간 유지시키는가에 중점을 둔다. 

  • 제품세분화에서 고객세분화로 전환

  • 원투원 마케팅에서는 데이터베이스화한 개인자료를 바탕으로 추정치가 아닌 각 개인의 실제 행동자료를 기반으로 개인을 차별화할 수 있다.

  • 규모의 경제에서 범위의 경제로 전환

  • 소비자의 기호가 다양해지고 환경이 급변함에 따라 대규모 조직과 대규모 생산 라인은 부적합한 경우가 많아지고 있다. 원투원 마케팅은 범위의 경제를 추구한다. 범위의 경제란 정해진 고객 내에서 한 고객이 많은 물건을 구매하도록 함에 따라 시장을 넓혀 가는 것을 말한다. 범위의 경제를 추구하는 전략에서는 로열티가 높은 고객과 LTV가 높은 고객을 확보하여 관리하는 것이 중요하다. 

  • 고객관리와 쌍방향 의사소통으로 전환

  • 원투원 마케팅은 기술적 요소를 배경으로, 고객과의 쌍방향 의사소통을 통해 고객에게 더 가까이 다가설 수 있도록 한다.

  • 고객을 위한 제품으로의 전환 

  • 한 사람의 개인기록이 정리돼 있어 그 데이터로부터 한 사람의 소비행태를 파악할 수 있어야 한다. 


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  • CRM의 최신 트렌드

  • 1 TO 1

    • 개념

    • 매스마케팅과 원투원마케팅의 비교

    • 특징

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  • CRM의 성공요인

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    • CEO의 역할이 중요하다

    • 사전에 정의된 업무추진

    • 능력있는 유저의 육성

    • 데이터 품질 확보에 좌우된다

CRM 한계와 발전방향 – CRM 발전방향

수많은 광고를 접하게 되나 기억하는 광고는 얼마되지 않는다. 어느새 광고라는 것은 고객에게 방해요소가 되기도 하며, 기업 입장에서는 마케팅 비용의 대부분이 효과를 얻지 못한다. 이러한 “Interruption Marketing”은 기업이 고객의 주의를 끌기 위해 많은 수고를 기울임에도 불구하고 낮은 성공률을 보이고 있다. 그러나, 기업으로부터 자신이 필요로 하는 정보만은 꼭 받고 싶어하는 고객의 욕구와 고객의 관심을 조금이라도 더 끌어보고자 하는 기업의 욕구는 존재이므로 Permission Marketing이라는 마케팅 방식이 등장하게 되었다. 

Permission Marketing은 소비자가 직접 자발적인 표적이 되도록 하게 함으로써 누구보다 마케팅 메시지에 주위를 기울일 수 있도록 한다. 즉, 고객은 기업으로부터 관심 있어 하는 정보를 받고, 기업이 보내는 개인화 된 마케팅 메시지에 노출되거나 개인 정보 등을 공급하게 된다. 


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Permission Marketing을 실행하기 위한 절차는 다음과 같다. Permission Marketing에 참여 할 고객을 얻기 위해 인센티브를 통한 기대를 갖게한다. 기대로 인한 고객의 관심을 이용하여, 고객에게 제품 또는 서비스를 소개하면서 제공되는 커리큘럼을 해야 한다. 기대가 고객의 개인 정보 및 마케팅 노출에 대한 동의를 명확히 이끌어 낼  수 있도록 인센티브를 보다 강화시키고 고객으로부터 더 많은 동의를 이끌어낼  수 있도록 추가적인 인센티브를 제공한다. 시간이 흐름에 따라, 고객의 행동이 구매 등을 통해 이익창출로 연결될 수  있도록 고객의 동의를 활동해야 한다. 


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모든 마케팅에 있어 경쟁우위를 찾는 것이 보다 더 힘들어지고 있다. 대부분의 마케팅들은 전통적인 캠페인을 통해 대규모 목표고객을 대상으로 한 캠페인을 실시한다. 하지만, 이는 집중된 그룹과 직접적으로 관련 있는 메시지들을 보내기 위해 특정한 이벤트를 활용하지를 못하고 있다. 메시지가 적절할수록 높은 반응과 향상된 고객관계를 얻을 수 있으므로, 고객 이벤트를 추적하고 시기 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 방법을 찾는 것이 매우 중요하다.이벤트란 고객 요구의 변화를 나타내는 고객 행위나 환경의 변화를 의미한다. 가령 지위 변화, 생애 단계 등 고객, 기업, 경쟁사간의의 접점에서 발생할 수 있는 모든 현상들을 의미한다. 이벤트기반 마케팅이란 이러한 고객의 주요한 변화와 다양한 행태에 대한 고찰을 바탕으로, 사전에 정의된 이벤트 절차에 따라서 고객이 필요한 시점에 적절한 마케팅 활동을 수행하는 것을 의미한다.


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기업은 이벤트 기반 마케팅을 도입함으로써 아래와 같은 효과를 기대할 수 있다. 고객의 주요 변화 사항에 대한 신속한 대응이 가능하다. 전통적 캠페인 활동은 고객 개개인의 변화에 근거한 것이 아니다. 그러나 이벤트 기반 마케팅은 고객에게 발생하는 주요 변화를 기반으로 하여 수행되기 때문에 고객 개개인에 대해 원인별로 대응이 이루어진다.

고객 접점별로 나누어진 대응체계의 통합이 가능하다. 이벤트 기반 마케팅 체계 구축을 통해 각 접점에서 발생되는 고객대응 자료들을 체계적으로 한번에 관리할 수 있다. 과학적이고 효율적인 캠페인 관리가 가능하다. 일반적 캠페인은 캠페인 목적에 따라 목표고객을 선정하여 실행되므로 특정 고객에 대해서는 지나친 접촉을, 캠페인 대상이 아닌 고객에 대해서는 관리가 부족했다. 하지만 이벤트 기반 마케팅을 통한 캠페인은 전사적 고객 관리에 기반하여 실행되기 때문에 효과적인 고객관리에 의해 고객이탈을 방지할 수 있다.


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여러 기업들이 CRM을 구사하기 위해 수십억원에 이르는 막대한 비용을 들이면서 정보시스템을 구축, 운영 하고 있다. 그러나, 기업에서 의도했던 것과는 다른 형태로 시스템이 구축되거나 시스템을 구축해 놓고도 활용되지 않는 경우도 많다.  성공적인 CRM 을 위한 요건들을 검토하여, 성과를 기대하기에 앞서 확인해야 한다.


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이 CRM을 “고객과 제품에 대한 정보를 모아 놓는 데이터웨어하우스 구축” 또는 “데이터베이스 마케팅을 하기 위한 솔루션”으로 생각하는 경우가 많다. 하지만 CRM은 단지 기술을 구사하는 것이 아니라 고객에 대한 올바른 분석과 이를 바탕으로 한 기초한 마케팅 전략을 구사하는 것을 말한다. 고객을 떠나지 않게 만드는 장벽을 만들고 고객 중심적으로 경영이 장기적으로 이루어지도록 지원하는 프로세스이다. 즉, 기업내의 업무 프로세스를 고객 중심으로 바꿈으로써 고객 대응력을 향상시키겠다는 일종의 경영혁신으로써의 의미를 지닌다.


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CRM의 목적은 다양한 고객 만족을 통해 업무 생산성을 향상시키는 것이라고 볼 수 있다. 그렇다면 CRM을 통해 구축된 것들이 고객의 가치 향상에 활용될 수 있어야 한다. 따라서 시스템 역시 고객 지향적이 되어야 한다. 실제 많은 CRM 프로젝트들의 경우 추진 방향이 지나치게 기법과 도구에 치중하는 경향이 대부분이다. 단순히 분석을 과학적으로 한다거나 일회성의 상품을 제공하는데 그쳐서는 안되며 지속적으로 고객과의 관계를 할 수 있도록 유지해야 한다. 


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CRM을 추진하는 많은 기업들은 시스템 구축을 단기간에 구축하여 놓으면 모든것이 해결되는 줄 알고 있다. 그러나 이는 CRM의 성공을 막는 가장 큰 요인이 된다. 구축한 시스템은 시간이 지남에 따라 데이터, 지식 또는 경험들이 축적되면서 업그레이드 분석기법 또한 영업 전략, 정보기술의 발전에 따라 피드백이 필요하다.


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데이터베이스 시스템 특히 CRM 시스템은 현업에서의 관심이 낮기 마련이다. 그러나, 현업 근무자의 참여가 낮은 경우 애써 구축한 시스템의 활용도가 크게 떨어짐을 흔히 볼 수 있다. 현업출신의 경력자가 전담하여 참여함으로써 현업의 인지도도 높이고 현업의 요구사항을 반영하는 시스템을 구축할 수 있다.


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CRM은 시스템 모델 수립에서부터 활용에 이르기까지 마케팅 활동, 통계적 분석기법, 정보시스템 등의 다양한 영역이 복합적으로 요구되므로 구성요소에 대한 명확한 이해와 함께 여러 부서의 참여와 원활한 협조가 필요하다. 특히 성과 평가의 문제와 업무 영역 문제로 마케팅 부서와 IT부서 간의 갈등문제나 자료 및 지식 공유가 잘 되지 않는 경우가 발생할 수 있는데, 이들 부서의 원활한 커뮤니케이션이 성공적 활용 정도를 결정한다는 점을 기억해야 한다


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시스템 구축에는 많은 비용이 들고 여러 부서의 참여가 요구되므로 최고 경영자의 필요하다. 자질과 권한을 가지고 기업 내 의견을 수렴하고 결론을 도출해 내는 일에 중점을 두어야 하며, 사원들과의 충분한 논의를 할 수 있어야 한다


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시스템 구축이 원활히 이루어지기 위해서는 어떤 업무를 어떤 방식으로 지원하고 어떤 시스템을 구축하겠다는 전략과 목표 그리고 실행계획이 사전에 정의되어 있어야 할 것이다. 명확한 전략, 목표, 실행계획이 수립되지 않은 채 무작정 CRM시스템 구축을 시도한 기업은 대부분 CRM 활용에 있어서 큰 곤란함을 겪게된다.


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시스템을 구축한 후에는 유저들이 얼마나 활용하느냐에 따라 구축 효과가 나타난다. 분석 기법의 개발에서부터 실제 활용단계까지 다분야의 지식을 가진 사람을 필요하며, 사용자의 지적능력과 창의성에 따라 그 성과가 달라진다. 특히 다차원분석이나 데이터 마이닝에서 체계적 분석을 하기위해서는 고도의 분석능력이 요구되므로 CRM 시스템의 성공적 활용을 위해서는 지속적인 교육을 통해 유저의 활용능력을 향상시키는 것이 바람직하다.


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우수한 Input 정보를 확보하기 위해서는 데이터의 확보단계에서 중요하나 신뢰성 있고 정확한 데이터를 얻는가도 중요하지만, 데이터 축적 후 데이터의 품질을 높이는 것이 보다 중요하다. 고품질의 데이터가 분석성과에 지대한 영향을 미치게 되며 마케팅 의사결정의 성패를 가늠할 수도 있다. 


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