한국오라클의 DB Marketing 솔루션과국내구축사례 장동인이사 Advanced Technology 실 한국오라클

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지규 기
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1 한국오라클의 DB Marketing 솔루션과국내구축사례 장동인이사 Advanced Technology 실 한국오라클

2 DBM Concept 고객전략화 판촉전략화 Database Marketing System 영업전략화

3 The new marketing era: New marketing methods...!!!!! Old marketing era????? The new marketing era

4 From MASS markets to CUSTOMIZED marketplaces One to One Future Segmentation Mass Market Mass Market Segmented Marketplace Customized Marketplace Time

5 개념 마켓팅 Mass Marketing DB Marketing 1-to-1 Marketing Customer Relationship Management Target Marketing 마켓팅개념을구현하는 Information Technology data warehouse, data mining cyber shopping mall package custom development

6 DB Marketing 의목적 고객과의장기적인관계형성을통해고객의 Life Time Value 를최대화한다. Life Time Value 란기업입장에서본고객의가치이며, 한사람의고객이평생을걸쳐특정의제품과서비스를구매하는데지출하는총소비금액이다. 고객 DB 를통해세분고객 (Segment) 별로거래량을파악할수있게함으로써, 주요고객이누구이며수익공헌도가높은회원은어떤분류인지파악케한다. 각종마케팅활동, 판촉활동이고객의구매 / 이용패턴에어떤영향을줬는지의상품과고객간의인과관계분석을가능케한다. 신규고객의개척보다는기존고객의이탈방지에더욱비중을두는고객의유지마케팅 (Retention Marketing) 에더욱비중을두는마케팅방법이다.

7 DB Marketing 의목적 - 이탈율감소 고객이탈율 (Churn Rate) 을감소시킨다. 고객의이탈율을감소시켜평균거래유지기간이길어지면길어질수록고객의가치는증대되고, 이것은곧기업의수익증대로연결된다. 고객이탈율관리를위해선체계적인고객정보파일 (Customer Information File) 이필수적이며, 이를통해연간고객이탈율, 고객의평균거래기간, 회원속성별이탈율성향등을파악할수있음. 미국의한연구결과신용카드업계에서고객이탈율을 10% 에서 5% 로줄이면 ( 고객의평균거래기간이 2 배로되면 ) 이익은 75% 이상증가함.

8 DB Marketing 의목적 - Royalty 증대 고객의충성도 (Royalty) 를높일수있다. 충성도 (Royalty) 가강한기존고객의자연적인반복구매에의한방법뿐아니라구매나이용빈도를높이거나구매량을늘릴수있는여러가지형태의마케팅활동등을통해이루어진다. 이를위해서는우대금리적용, Credit 한도의증대, 특별서비스등다양한방식을사용할수있다. 뿐만아니라, up-sale ( 기존이용하고있는금융상품보다상위상품을구매하도록유도 ), cross-sale ( 고객의요구에맞는다른종류의금융상품을이용하도록유도 ) 을할수있다.

9 DB Marketing 의목적 - 영업력강화 기업의특성상중앙집중식의고객관리도필요하지만각영업점별특성에맞는분산식고객관리가필요하다. 기존영업점에고객에대한통합적인정보를제공해주므로써영업점의상황에맞는 DM/TM 을할수있도록한다. 이러한통합정보의내용으로서는개인고객, 법인고객에대한거래정보, 실적정보, 섭외정보, 신용정보, 고객기여도정보등다양한정보를들수있다.

10 DB Marketing 의목적 - 통합솔루션 단순한일회적인 target marketing 이아니라, 각 marketing promotion 별로고객의반응도를분석하여각 promotion 의효율성을분석한다. 이것은다시고객의통합정보로 feedback 시켜서시계열적으로이를분석한다. DB Marketing System 을기존의 Call Center 와연계시켜서 TM 을효율적으로전개한다. 기존의 Call Center 를통한고객불만사항처리결과를고객에대한분석에입력시킨다. 이데이터는이탈고객방지를위해요긴하게사용된다. 이러한누적된고객의반응은신상품을개발하는데사용된다.

11 DB Marketing 의구현 의사결정환경 Closed-loop DSS 구성요소 architecture example OLAP Data Mining CTI Benefit DB Marketing 을구현하기위해서는 Data Warehouse 가핵심이다. Data 의통합 : 전략적, 고객중심의 focus 고객서비스 : 다양한부서와 Integration 다양하며신속한데이터분석 다양한용도에맞는 application 변화를신속하게수용할수있는시스템 고객의성향변화를신속하게파악 마켓팅전략에대한효과를과학적으로분석 Closed-loop DSS

12 Closed-loop DSS 의사결정환경 Closed-loop DSS 구성요소 architecture example OLAP Data Mining CTI Benefit 한국오라클의 DB Marketing 구현을위한 Road Map! 다양한기술과 Integration data warehousing data mining scoring system call center (CTI) direct mailing system Electronic Commerce 고객의반응에대한자료를 DSS 에 feedback

13 Closed-loop DSS 의사결정환경 Closed-loop DSS 구성요소 architecture example OLAP Data Mining CTI Benefit 미래지향적인 Technology enabled marketing system 단순한 productivity 증진을위한시스템이아니라새로운매출을창출할수있는시스템 현업에 focus 복합적이며과학적인신속한의사결정을위한시스템 고객에 focus 고객에대한과학적인분석 marketing strategy 에 focus 일방적인의사결정을위한시스템이아니라마켓팅전략에대한평가를할수있는시스템 새로운마켓팅전략을수립할수있게하는시스템

14 Closed loop DSS 구성요소 phone fax PC PDA Two-way pager Interact TV Call Center Cybershopping Mall (Internet) Direct Mailing System 의사결정환경 Closed-loop DSS 구성요소 architecture example OLAP Data Mining CTI Benefit OLAP Data Mart Data Mining Data Mart Data Mart Data Warehouse

15 Closed-loop DSS 의구성요소 의사결정환경 Closed-loop DSS 구성요소 architecture example OLAP Data Mining CTI Benefit Backend System Data Warehouse Data Mart - 고객분석, 이익분석 (profitability analysis) Data mining - Scoring System OLAP Frontend System customer service center 전화 - CTI 기술을이용한 Call Center Internet - Cybershopping Maill 과 inteface , 무선전화기, pager, 무선통신이가능한 PDA, 쌍방향 TV

16 Closed-loop DSS Architecture MIS customer OLTP ERP ODS DW Data Mining EC CTI OLAP

17 Closs Analysis 고객의성향 연체 의사결정환경 Closed-loop DSS 구성요소 architecture example OLAP Data Mining CTI Benefit Call center Cross Analysis 마켓팅행사 매출 history

18 Closed Loop DSS 의구축 OLTP, Call Center, 외부 DB 등을통합하여고객통합 DB 구축한다. 이를 ODS(Operational Data Store) 라고한다. 주로원시 data 가존재한다. 데이터의로딩, 정제, 통합작업이이루어진다. 고객기본원장, 평잔원장, 수신과여신거래내역, 외환, 신용카드등상세거래내역들이포함된다 이고객통합 DB 에서데이터를추출하여 Data Warehouse 를구축한다. 고객의속성과분석하려고하는차원 (dimension) 에따라서데이터를추출한다. 고객과같이분석하고자하는거래실적, 외환, 신용카드등에대한데이터를추출한다. 이를다차원적인모델링을하여 Data Warehouse 를구축한다.

19 Closed Loop DSS 의구축방향 DB marketing Mart 를구축한다. 이것은 Data Warehouse 에있는데이터를샘플링 (sampling) 하여고객에대한다양한분석모델을만든다. 이를위해서는통계, data mining 기법을사용한다. 보통쓰이는방식은판별함수에의한군집분석, logistic regression 함수에의한 scoring model 을작성한다. 예를들면, 우수고객 scoring, 이탈고객 scoring 등을들수있다. 이 scoring 모델은다시고객통합 DB 에 update 된다. 이데이터는 data warehouse 로추출되어각종 score 별로고객분석을할수있다.

20 Closed Loop DSS 의구축방향 OLAP 으로 Data Warehouse 에있는고객에대한다차원적인분석을한다. DB marketing 방법론에의해서 marketing promotion program 을기안하고이에해당하는고객집단을추출한다 예 : 강남지점에있는 40 대고객으로서평잔이 500 만원이상이며, 우수고객점수가 80 점이상인고객에대한이름, 주민번호, 주소, 전화번호를출력하라. 이러한출력된데이터는 DM/TM center 에자동으로이송된다.

21 Closed Loop DSS 의구축방향 DM/TM center 는이러한고객리스트에의해 promotion 을실시하고고객의반응을통합고객 DB 에 update 시킨다. 중요한것은 promotion 에따른고객의실제 action 을추적해야한다. call center 의 marketing message 에긍정적으로응대했다고해도실제적으로그상품을이용하는지를파악해야한다. 이를위해서는계정계시스템에반영이되어야한다. 이러한고객의반응은 promotion id 와같이다시통합고객 DB 에저장이된다. 이데이터는다시 Data Warehouse 로추출되어고객의 score, promotion id, 고객의반응등을시계열적으로분석하게되어더욱정확한 Target Marketing 을할수있다.

22 애경백화점 : 도입배경 Understand the Market: focus on customers 상권내경쟁의심화 ( 경쟁점출점, 출혈적판촉경쟁가속화 ) 전략적고객확대의필요성증대 고객이탈및구매유출의최소화필요 점격고급화에따른 High Quality 서비스개발 ( 기여도가높은고객에대한차별적서비스 ) 효율적인판촉활동및 Relationship 구축 합리적마케팅의사결정의요구

23 목표 기존고객의유지 ( Retention Marketing ) 및 Life Time Value 증대 신규고객의확대 Data에근거한 Merchandising 과학적분석을통한행사개발 고효율저비용의판촉활동수행 ( Mass -> One-To-One Marketing ) 23

24 DBM 전략 등급별 Package Service A 등급 B 등급 C 등급 D 등급 E 등급 생일카드 80% 비용 고객뉴스지 패션정보지 20% 40% 무료주차권 5% 초대권 1%

25 기준년도 1 등급 2 등급 3 등급 4 등급 DBM 전략 (Continued) Quo Vadis Retention Analysis 대비년도 1 등급 2 등급 3 등급 4 등급 5 등급 6 등급 7 등급 8 등급 등급 등급 등급 등급 유지현황 이탈현황

26 DBM 전략 (Continued) 신규고객확대 사용율高보급율低 1차적카드확장지역 ( 셔틀버스노선조정 ) ( 사은품에의한공격적확보 ) 사용율高보급율高 2차적카드확장지역 ( 추가여력이있어보이는지역에대하여적극적확장 ) 사용율 보급율 사용율低보급율低 카드확장제외지역 사용율低보급율高 카드확장제외지역 ( 사용율제고 Promotion)

27 Oracle DBM 의특징 데이타웨어하우징기술접목 고객중심의 Relationship Marketing ( 지역밀착 ) 과학적인선진분석기법응용 ROLAP 과 MOLAP 의적절한 Mixing ( Oracle Express Server) Programing 이필요없는 End User Computing ( Discoverer Express Analyzer ) 27

28 기대효과 System 분석시간의단축 ( 3 ~7 일 -> 5 분이내 ) 분석 Report 개발인력의절감 다량의고객구매자료축적 ( 6 개월 -> 2 ~ 5 년 ) Main Frame 의부하경감 End User 의다차원적분석접근이용이 28

29 기대효과 (Continued) Marketing 기존고객의구매유출방지및 LTV 증대 이탈고객의조기발견 ( 활성화 Promotion ) 전략적신규고객확대 ( 가망고객위주 ) 판촉반응률의향상 ( 비용절감효과 ) 효율적인 Merchandising ( 교차구매분석 ) 순발력있는공격적 Marketing 전개 ( 다양한 Test Marketing) 29

30 신세기통신 : 주제영역 외부정보 유통망 고객분석 제무분석 청구 / 입금분석 W E B 영업실적분석 CDR 분석 고객센타 Call 분석 EXTERNAL DATA INTERNAL DATA

31 주제영역 : 고객분석부문 응용분석 1Campaign Management - 캠패인 ( 특판 ) 결과분석 - 특판별가입자통화량분석 - 특판대상고객군조사 - 신규특판정책개발지원 3DB Marketing - 특정고객군에 DM 제공 - 고객센터 outbound 활용 - 우량고객관리 - 통화량하위 10% 고객관리 - 체납고객관리 6Churn Management - 잠재고객군도출 - 예비해지군도출 - 전환가입자관리 2PricePlan Management - 요금정책별통화량분석 - 요금정책별고객성향분석 - 신규요금정책개발지원 - 통화행태분석 4Fraud Management - 고액사용후도주고객관리 5Trend Analysis - 고객성향및선호도 - 통화패턴추이분석 7Simulation - 고객평가모의실험

32 성과분석 : 정성적효과 사운영회의의심사분석자료, 영업실적분석, 통화량분석등기존시스템에서할수없었던심층분석, 적기정보활용 고객성향추이분석등을통해분석정보에기초한마케팅전략수립으로보다과학적인접근, 보다빠른의사결정이가능 대표적사례 사운영회의단축 / 질적향상 ( 심사분석, 특별분석의 Back Data 매월 7일이전제공 ) 체납자분석, 요금수납상세분석으로체납자대책수립 Family 가입자행태분석으로 Family 영업정책후속대책수립 신규가입자의가입월별수납정보분석 지사, 센타의관리업무부하대폭감소

33 대구은행 고객종합분석 수신종합분석 고객동향분석 Data Warehouse 여신종합분석 영업점분석 카드실적분석

34 주제영역 수신종합분석 대출종합분석 카드실적분석 영업점실적분석 - 수신, 대출, 카드실적을영업점중심으로분석 고객종합분석 - 전체고객 - 약 3 백만명 고객동향분석 - 우수고객약 13 만명대상 - 총수신 1 천만원, 여신 1 억이상, 당좌거래처

35 삼성카드 : u 정보시스템인프라구축 - 기존의업무계에서는각기독립적으로관리되던회원, 가맹점, 입금등의정보를 DW 에통합적으로구축함으로서상호연관분석가능 - DW 에서는무결성을위해오류데이타를해소하고단일코드체제를구축함으로서일관된정보의관리가가능 u 정보생산성향상 - 통상 7-10 일소요되던정보확보시간이 1,2 일내로단축 - 분석보고서작성을위한재가공업무해소 - 현업의정보활용기회확대및전산실업무효율개선 35

36 앞으로의과제 u 차별적마케팅전략전개 DW 를이용, 고객을다각적으로분석하여계층을세분화함으로서타사와는차별화된서비스를제공 u 고객의 Life Time Value 의극대화고객의이탈율을줄이고고객에대한사후관리를함으로써평생고객화하여기업의이익을극대화함 u 고객신용의신축적관리고객계층별특성을파악함으로써신용평점등의조정 u 비용절감 DM 발송에대한고객적중율을높힘 36

37 결론 u 전사적공감대의형성 DW 가회사의사활과관련된전략적으로중요한시스템임을인식하는전사적인공감대와최고경영자의전폭적지지가성패의관건 u 현업요구사항에대한단계별수용 DW 는모든문제를해결해줄수있는만능이라는지나친기대를하지않아야한다 u 장기적인안목 DW 는회사의전략과더불어발전되며단기간의개발로효과를검증받을수는없는지속적경험의축적과투자를통해서만결실을볼수있다 ( 개발단계별최소 1-3 년의유예기간필요 ) 37

38 질의응답 Oracle Korea

歯CRM개괄_허순영.PDF

歯CRM개괄_허순영.PDF CRM 2000. 8. KAIST CRM CRM CRM CRM :,, KAIST : 50%-60%, 20% 60%-80%. AMR Research 10.. CRM. 5. Harvard Business review 60%, 13%. Michaelson & Associates KAIST CRM? ( ),,, -,,, CRM needs,,, dynamically