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하견 빈
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1 고객 DW(Data Warehouse) 구축과활용 2004 년 11 월 SK 김승환

2 Data Warehouse DBM/CRM DBM/CRM DW Cashbag Biz. Model DBM/CRM 2

3 Data Warehouse 와 DBM/CRM 왜많은기업들이고객 DW 를구축하는가? 제품위주경쟁 ( 기술, 품질 ) 에서고객위주의경쟁 (Mind Share 경쟁 ) 으로변화 제조회사에서유통회사로시장지배구도변화 (E-Mart, Nike 등 ) 신규고객확보의어려움, Pareto Rule, Brand 시대, 감성적소비경향 마케팅이기업경쟁력의중요한부분을차지 데이터저장, 가공, 분석기술의발달 광고등기존의마케팅방법의시행효과에대한의구심으로마케팅효율개선필요 Direct Marketing -> Database Marketing 고객위주경영 Customer Relationship Management Data Warehouse 란? 여러다른목적으로만들어진시스템에서자료를추출하여통합한거대데이터베이스 DBM/CRM 분야에서의DW는사내혹은사외에존재하는개별고객관련정보를추출하여마케팅목적으로재구성한데이터베이스시스템을말하는데일반적으로여러시스템의정보를통합하다보니시스템의크기가크고다양한정보가쌓여있다고해서데이터창고 (Data Warehouse) 라는이름으로부른다. 3

4 Data Warehouse 와 DBM/CRM DBM/CRM Issue 등장배경 (SK Corp.) 석유시장경쟁심화로인한소비자쪽으로권력이양 가격경쟁 비가격경쟁 생산자 유통으로권력이양 Trend 신규고객확보 Retention, Up/Cross Sell 엔크린보너스에의한가격할인 / 비가격혜택으로차별화 그룹내고객의 Cross Sell 및 Reward Cost 절감을위해 본격적인 DBM/CRM 프로젝트 착수 Cashbag Brand 가치증대 신규제휴사유치 & 기존제휴사 Lock in Market Place 장악 안정된고객기반하에수익창출 4

Benefit이커지고여러곳에서사용할수있는장점을가짐 회사입장에서는적은비용으로고객을 Retention 할수있고 Market Place를장악할수있는장점을가짐

5 Data Warehouse 와 DBM/CRM DBM에기초한Cashbag Biz. Model 캐쉬백서비스를기반으로하여고객정보를확보하고이를기반으로고객과Win-Win 관계지향 고객입장에서는각종포인트를통합하여 Benefit이커지고여러곳에서사용할수있는장점을가짐 회사입장에서는적은비용으로고객을 Retention 할수있고 Market Place를장악할수있는장점을가짐 (Cross-Selling) 오프라인가맹점에서적립하고온라인가맹점에서전자화폐기능수행 Cashbag Loyalty DBM Program Marketing Consulting Message/ Incentive/ Channel Cashbag Lock-In 2,500 Cashbag Incentive Loyalty Cashbag 5

6 Data Warehouse 와 DBM/CRM Cashbag DW 제휴사들을통해다양한고객정보를확보하고이를바탕으로각종마케팅을수행할수있는인프라를구축하고있음 2,500만고객정보 최신화된고객 Contact 정보확보 고객거래정보분석을통한각종추정파생정보생성 제휴사고객거래정보 Cashbag Data Warehouse 한게임... 신용카드 TGIF, KFC,... SK Networks SK Telecom SK Corp. Contact 정보 속성정보 거래정보 캐쉬백서비스 Contact 정보 고객명 주민등록번호 주소, 전화번호 주소정확도 주소 정확도 속성정보 주택정보 소유차량정보 지역정보 거래정보 거래 T/R 정보 가맹점정보 카드정보 Segmentation & Modeling 추정및 고객등급, Segment, 프로파일정보,... 파생정보 EBC 휴면가능지수, Cross Sell 지수,... 6

7 DW Technology DW LDM ETT 7

8 고객 DW 구축 Technology DW 구조설계 Data Source Area D/W Area 운영계 T/R 상세정보 Mining 서버 Staging Area 운영계 회사관련정보 Cleaning Merge/Purge Extracting 고객 PROFILE - Contact - Attributes T/R 요약정보 Data Mart 지역정보등외부정보 Data Mart 외부 List/Data 회사관련정보 8

9 고객 DW 구축 Technology LDM(Logical Data Model) 설계 DBM/CRM 에필요한마케팅정보를중복최소화, 활용용이성을고려하여관계형데이터베이스로설계 여러소스에서발생하는운영계및외부정보와의관계를고려하여통합하고마케팅활용시나리오설계 향후, 유지 / 보완을위한 Data Flow 설계 (Update, Insert, Delete 권한및최신화방안 ) 9

10 고객 DW 구축 Technology 마케팅정보생성 ETT에의해생성된 DW정보항목을토대로마케팅에활용할수있는정보를생성하는과정 DW의정보항목을Embedded SQL 혹은 SAS 등을이용하여생성한다음다시 DW에적재 Mining 단계 고객프로파일정보 T/R 정보 외부정보... 운영단계 고객프로파일정보 T/R 정보 외부정보... Embedded SQL C 언어 마케팅정보 MART... 10

이를활용해적절한가맹점을추천, 신규 Service Station의입점타당성서비스등에활용할수있다.

11 고객 DW 구축 Technology APT/ 지번 DB 에의한고객위치정보활용 고객의주소를 Parsing하여 APT/ 지번 DB와 Matching--> 고객의거주지 / 직장의지도상위치 ( 위 / 경도 ) 와 APT여부, 동, 호수에시가, 평수, 소득수준등의정보를파생할수있다. 이를활용해적절한가맹점을추천, 신규 Service Station의입점타당성서비스등에활용할수있다. 고객주소 202 동 601 호 에대한위치정보생성과정 서울, 송파구, APT, 아파트등의문자로아파트거주여부판단 아파트 DB에서훼밀리아파트를찾고동, 호수를찾아기준시가, 평수등의정보를파생 고객이생략한지번을아파트 DB에서찾아서고객의위치정보파생 ( 위도, 경도좌표 ) 11

12 ETT(Extraction, Transformation, Transportation ; 석유사업예 ) 고객 DW 구축 Technology Extraction: 여러운영계와외부정보를추출하여한곳에모으는작업 Transformation: DW에필요한정보항목을운영계혹은외부정보를이용하여생성하는작업 Transportation: 생성된정보를 DW에적재하는작업 EBC ID 일시 주유소 유종 주유량 주유금액 지불방법 운영계 /4/28 13: /4/28 14: /4/28 14: /5/13 17: /5/13 18:11 청기와주유소한미주유소평창주유소청기와주유소삼성주유소 가솔린가솔린경유가솔린가솔린 ,000 37,000 5,000 50,000 55,000 카드카드카드카드현금 거래중심에서고객중심으로전환 EBC ID 년월 보유차급 취미 월평균주유금액 최종방문일 월평균방문회수 C/B 가용포인트 주이용유종 D/W D/W /5 2001/5 2001/5 2001/5 2001/5 중형준대형짚중소형대형 스키골프낚시독서골프 250, ,000 55, , , /12/9 1999/3/ /4/ /4/ /4/ 휘발유휘발유경유휘발유고급휘발유 12

13 DW Segmentation Acquisition Targeting OLAP & GIS 13

14 DW 마케팅정보활용 고객 Segmentation(RFM Segmentation) RFM은 Recency, Frequency, Monetary Value의약어로고객의매출기여도를 3가지축 (R: 얼마나최근에, F: 얼마나자주, M: 얼마나많이 ) 으로평가하는분석이다. 대부분의기업은 RFM 분석만으로도꽤많은고객관계개선과함께판매량을증진시킬수있는기회를발견할수있다. R의분포 R F M RFM H H H HHH H H M HHM Μ Μ Μ Μ L L L LLL F의분포 F Score Swing Light M Score Loyal Light M의분포 Loyal Heavy Swing Heavy R Score 14

15 DW 마케팅정보활용 고객 Segmentation(RFM Segmentation) RFM 분석에의한마케팅기회발견 최근에거래한고객과그렇지않은고객은어떤의미를가지는가? 자동차회사에서의 1개월전구매자와백화점에서의 1개월전구매자는다르다. 자주거래하는고객과한번에많은금액을거래하는고객은어떤의미차이를가지는가? 제차는경차라가득넣어도 4만원을넘지않아요! 5만원이상주유시세차를해준다는것은좀 우리 Biz. 는 Pareto Rule이성립하는가? 상위 20% 고객이전체매출의 80%? 혹시, 우리 Biz. 는 3:7 혹은 1:9가아닌가? RFM 점수가높으면로열티가높은것인가? ( 사랑도움직이는데 우리 Biz. 의경우, 고객로열티는무엇인가?) 우리 Biz. 특성을잘반영할수이는α요소는무엇이있는가? ( 캐쉬백의경우, 이용제휴사수를 α로쓴다. 은행의경우는대출이용을고려할수있고 ) CRM의키는차별적인고객관리에있다 우수고객의이탈을방지할수있는특별대우 ( 누구를차별적으로대우할것인가? 이것이다른고객에게어떤영향을줄수있는가?) 15

16 DW 마케팅정보활용 Lifestyle Segmentation 예 Segment 명 기준특성 Outdoor Life 족 여행, 레저 Mania 직업, 소득불문 Madam Second Car 로서본인전용차시내쇼핑, 레저용 아줌마 가족공용차로서장보기, 일상생활남편출근후사용 젊은회사원 주사용용도가주말데이트용, Amusement 학생 고소득가정의자녀층으로통학및 Amusement Silver 퇴직후고정소득보유, 일상생활, 여행등에사용 16

17 DW 마케팅정보활용 Lifestyle Segmentation 예 ( 계속 ) Segment 명 기준특성 고소득회사원 출퇴근이주요용도고소득계층 일반회사원 출퇴근용 / 주말용, 일반회사원으로 Busy Bee 에해당 고소득자영업자 유통업, 요식업사장출퇴근용 / 레저용 전문직 회사원유무를떠나고소득의전무직층, 출퇴근용 일반자영업 1 인 or 가족사업장경영출퇴근용 / 영업용 영업사원 영업수수료가주수입인회사원출퇴근용 / 영업용 17

18 DW 마케팅정보활용 Segmentation Rule 전체집단 대상고객 1) DW 고객 and 연령 60 세이상 연령 20 세이상 ~ 60 세이하 2) 차량보유자 and 3) 서울, 인천, 경기지역거주자 and 실버 기타 4) 직업정보존재 and 5) 연령 20 세 ~70 세 스포츠카, 미니밴, 지프이외의모든차량 스포츠카, 미니밴, 지프 기타 아웃도어라이프족 직업 : 사무직, 엔지니어, 기능직, 단순노무직, 서비스직직업 : 판매직 직업 : 자영업, 무직, 농임어업, 주부, 기타, 학생 (35 세이상 ) 성별 : 남 직업 : 전문 / 자유직 직업 : 자영업, 무직, 농임어업, 주부, 기타성별 : 여 직업연령 : 학생 : 35 세미만 회사원영업사원자영업전문직주부학생 30 세이하미혼 30 세이하기혼또는 31 세이상 대형이상 또는 준대형 이상 & 소득 300 이상 또는 준대형 이상 & 취미 골프 고소득이외의 자영업자자영업자 결혼여부기혼또는직업이주부또는연령 30 세이상 기혼여성이외의여성 젊은회사원 기타회사원 고소득자영업일반자영업기혼여성 미혼여성 ( 기타 ) 준대형이상또는중형이상 & 소득 250 이상 & 연령 세또는중형이상 & 취미골프또는중형이상 & 직위부장이상 고소득이외의 회사원회사원 대형이상 또는 준대형 이상 & 소득 300 이상 또는 준대형 이상 & 취미 골프 마담기혼 이외의여성 고소득회사원 일반회사원 마담 아줌마 18

19 DW 마케팅정보활용 Car Navigator 신규고객 Acquisition 을위한 Targeting 모형예 19

20 DW 마케팅정보활용 Car Navigator 신규고객 Acquisition 을위한 Targeting 모형예 ( 계속 ) Hidden 20

21 DW 마케팅정보활용 DW Application 개발 DW에사용자가쉽게접근하기위한 Application 프로그램으로 OLAP, CMS(Campaign Management System) 등을개발한다. 이를통해, SQL이나 ERD와같은DB의기술적내용을모르는사용자들이 DW를쉽게이용하여마케팅활동에활용 OLAP 예 LEXUS 구매고객분포 21

22 DW 마케팅정보활용 전략수립을위한활동예 22

23 DW 마케팅정보활용 Speedmate 영업점매출액예측모형 Speedmate (Location)/ (Facility)/ (Operation) 상권정보 시설정보 운영정보 Volume 추정 인구 자동차보유대수 추정소득 아파트 / 사무실비율 휘발유판매량 기타 매장면적 휴게실면적 Bay수 휠얼라인먼트 기타 Oil 지수 * 정비기사수 재방문비율 영업개월수 영업시간 Bay당기사수 기타 Total Volume Location Volume Facility Volume Operation Volume * Oil : 23

24 DW 마케팅정보활용 신규영업점매출액예측모형 ( ) * [ ] * [ ] * [ ] * [ Bay ] * [ 外 ] * [ ] * [ Bay ] Multiple R -S quared: 80.33% Hidden Location Location + Facility Location + Facility + Operation 58.36% 4.69% 63.05% 17.28% 80.33% Pure Facility Vol. Pure Operation Vol. : ( ) : = G/ (G+D+K) : S peedmate ( ) Bay : S peedmate Bay 外 : S peedmate : (36 36 Recode) Bay : Bay 1 ( / B ay ) 24

25 DW 마케팅정보활용 Speedmate 영업점매출액예측모형 25

26 DW 마케팅정보활용 Premium 휘발유취급주유소선정 Source Data Cashbag DW DB / GMAT Tank 26

27 End of Document 감사합니다 27

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