고객관계 관리를 위한 정보분석 기술의 적용방안

목차

1. 데이터 웨어하우징 기술 적용
2. 데이터 마이닝 기술 적용
3. 가장 중요한 이슈: 데이터 품질의 확보
4. CRM에서의 데이터 분석: 끝없는 도전

본문내용

터베이스를 준비하다 보면 정확하지 못하거나, 수집된 시점이 오래되었기 때문에 현실을 반영하지 못하거나, 심지어는 필요로 하는 항목이 존재하지도 않거나 아니면 단지 항목만 존재할 뿐 거의 입력되지 않은 경우를 흔히 만나게 된다.
데이터가 정확하지 못하면 전체의 성향을 파악하기 어려울 뿐 아니라 개별 고객에 대한 확실한 조치 방안을 수립할 수 없다. OLAP이든 데이터 마이닝이든 분석결과가 전혀 의미 없는 경우가 발생된다. 비교적 많은 경험과 사례를 가지고 있는 미국의 경우에도 최초의 데이터 마이닝 프로젝트에서 한 문제에 대한 답을 내는데 짧아도 수개월이 걸린다고 한다. 이와 같이 오랜 기간이 걸리는 이유는 데이터 분석과정에 많은 시간이 소요되기 때문이라기 보다는 분석에 적합한 데이터 준비를 수행하는 과정이 길었기 때문이다.
결국 데이터 분석 이전에 데이터의 품질을 확보하는 작업이 선행되어야 한다. 실제로 이 과정은 별개의 작업이라기 보다는 데이터 분석이나 통합된 데이터베이스 구조 설계 작업과 밀접하게 연관되어 이루어져야 하는 부분이다. 품질이 낮은 두개의 항목이 존재하더라도 어느 쪽이 분석가치가 높은가에 따라 우선적으로 정제하는 작업을 수행해야 할 것이기 때문이다. 데이터의 정제 역시 우선 순위와 투자수익성에 대한 구체적인 고려를 바탕으로 이루어져야 한다. 하자가 있는 모든 데이터를 완벽하게 정제하려 한다면 CRM을 통한 이익을 모두 투입해도 부족할 것이다.
방법적인 측면에서 보면 모든 데이터를 사람의 눈으로 전부 확인 및 수정할 수 없기 때문에 인공지능 방법을 이용한 데이터 정제도 적용하는 추세이다. 이를 위한 상용의 도구들도 해외에서는 출시되어 있으며 국내에서도 특정 항목, 예를 들어 고객의 주소를 비교하여 중복 고객을 선별하는 등의 기능을 가진 도구들이 출시되고 있다. 이러한 도구가 모든 것을 자동화 하지는 못하지만 데이터 품질 개선 과정의 효율성을 크게 향상시켜 주므로 자동화된 도구를 구입하거나 개발하는 것도 고려할 필요가 있다.
4. CRM에서의 데이터 분석: 끝없는 도전
고객은 너무도 많은 설명할 수 없는 특성을 가지고 있다. 그러나 고객이라는 대상을 이해하는 것이 CRM의 가장 큰 숙제이기 때문에 CRM에서는 데이터 분석 기법의 활용이 매우 중요한 성공 요인 중 하나임을 부정할 수 없다. 그러나 항상 분석 후의 업무 적용 가능성에 대한 고려가 선행되어야 한다.
데이터 분석을 고려하기 위해서는 적절한 양과 질의 데이터가 존재하는 것이 전제되어야 한다. 이 때문에 데이터 웨어하우스를 구축하여 공통적으로 사용될 데이터의 기반을 미리 확보해 두려는 접근 방법이 타당한 것이다. 데이터 마이닝에는 다양한 기술이 필요하다. 결코 얕잡아 보지 말아야 한다. 처음부터 무리한 분석을 고려하는 것은 바람직하지 않지만 점진적으로 배워 나가려는 자세는 필요하다.
그러나 아무런 준비를 실제로 해 나가지 않는다면 영원히 시작하지 못할 것이다. 끝없는 도전만이 누구나 시작할 수 있는 CRM에서 진정한 경쟁력을 얻을 수 있는 열쇠일 것이다.

키워드

고객관계,   CRM,   data,   데이터,   웨어하우징