목차
1. CRM의 배경
2. CRM 이란?
3. CRM과 정보기술과의 관계?
◈ CRM 적용 사례 ( 통신 )(2000-04-18)
2. CRM 이란?
3. CRM과 정보기술과의 관계?
◈ CRM 적용 사례 ( 통신 )(2000-04-18)
본문내용
일정한 패턴이나
변수들간의 관계를 정교한 분석모형을 사용하여 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를
찾아내는 과정이라고 할 수 있다.
예를 들면, “창문이 많은 집에는 도둑이 많다”라는 말은 당연한 말처럼 들릴 수도 있지만, 누구나 이러한 사실이 보험회사에서 보험료를 계산하는데 적용될 수 있으리라고
생각하지는 않았을 것이다.
실제로 영국의 한 보험회사는 이러한 엉뚱한 사실을 이용하여 차별적인 보험요율을
적용함으로써, 보다 효과적인 정책을 수립하게 되었고 이로 인해 기업의 수익증대에 커다란 공헌을 하게 되었다.
Data Mining은 다음과 같이 크게 Computer Science 관점과 MIS 관점, Statistics
관점에 의한 정의로 나누어 살펴볼 수 있다.
먼저 Computer Science 관점은 패턴 인식 기술뿐 아니라 통계적, 수학적 분석방법을 이용하여, 저장된 거대한 자료로부터 우리에게 유익하고 흥미 있는 새로운 관계, 성향, 패턴 등 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정으로 정의하고 있다. MIS 관점은 거대한
데이터 베이스 혹은 자료에서 유용한 정보를 유출하는 일련의 과정뿐 아니라 값진 정보를 사용자가 전문적 지식 없이 사용할 수 있는 의사 결정지원 시스템의 개발과정을 통틀어 Data Mining이라고 정의하고 있다.
Statistics 관점은 올바른 의사 결정을 지원하기 위한 자료분석(Data Analysis) 및
모델 선택 (Model Selection)으로 정의하고 있다.
기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객 데이터, 상품 데이터 혹은 각종 마케팅
활동에 있어서의 고객 반응 데이터 등과 이외의 기타 외부 데이터를 포함하는 모든 사용
가능한 근원 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등에 유용한 정보로 활용하고자 하는 것이 바로 Data Mining이다.
즉, Data Mining은 다양한 방법을 이용하여 근원 데이터를 탐색하고 분석하여 이로부터
기대하고 있는 정보뿐만 아니라, 예상하지 못했던 정보를 찾아내고자 하는 개념적인 방법
론인 것이다.
. CRM은 중요성은 다음과 같은 내용으로 결집될 수 있다.
첫째, 시장점유율보다는 고객점유율에 비중을 둔다. 따라서 기존 고객 및 잠재 고객을 대상으로 고객 유지 및 이탈 방지, 타상품과의 연계판매(Cross-Sell) 및 수익성이 높은 상품을 판매하기 위한 Up-Sell 등 1:1 마케팅 전략을 통해 고객 점유율을 높이는 전략이 필요하다. 이를 위해서는 기업의 고객을 여러 가지 기준으로 분류하는 작업이 선행되어야 한다. 어느 고객이 우리 기업에게 가장 가치 있는 고객인가? 어떤 고객이 다른 회사로 이탈할 가능성이 높은 고객인가? 연계판매가 가능한 대상 고객은 누구인가? 등의 관점에서 기존 고객을
분류하고, 분류된 고객별로 차별적인 마케팅 전략을 집행하기 위해서 고객과의 다양한 접점(contact point)을 활용하며, 고객의 반응 결과를 다시 피드백을 통해 보다 향상된 고객관계 관리전략을 수립할 수 있게 된다.
둘째, 고객획득보다는 고객유지에 중점을 둔다. 마케팅활동의 초기에는 더 많은 고객을
획득하기 위해 노력해왔다. 심지어는 정보를 제공해주는 고객들에게는 다양한 상품 및 할인정책을 제시하기도 하였다. 그러나 이제는 바뀌고 있다. 한 사람의 우수한 고객을 통해
기업의 수익성을 높이며, 이러한 우수한 고객을 유지하는 것에 중점을 두고 있다. Mass Marketing을 통해 검증되지 않은 고객들을 획득하기 보다는 검증된 한명의 우수한 고객이 기업에게는 훨씬 더 도움이 되는 것이다.
셋째, 제품판매보다는 고객관계(Customer Relationship)에 중점을 둔다. 기존 마케팅방향은 모든 소비자를 대상으로 대량생산한 제품을 대량유통시키고, 대량 촉진(Promotion)을
해왔다. 이는 고객중심이라기 보다는 기업의 입장에서 제품을 생산한 것이다. 반면 CRM은 고객에 입장을 맞추는 것이다. 고객과의 관계를 기반으로 고객의 입장에서 제품을 만드는 것이다. 고객이 원하는 상품을 만들고, 고객의 관계에서 고객의 니즈를 파악하여 그 고객이 원하는 제품을 공급하는 것이다. 이러한 CRM의 전략적 방향은 기업의 성공을 제공한다.
CRM의 전제조건
전략적인 CRM을 위해 필요한 것은 무엇인가? 여러가지 의견과 대안이 도출될 수 있으나 최근 CRM에 관심을 갖고 있는 많은 기업들은 다음 세가지로 CRM을 이해하고 있다.
첫째, 고객 통합 데이터베이스가 구축되어 있어야 한다. 기업이 보유하고 있는 고객, 상품, 거래 등에 관련된 데이터를 데이터웨어하우즈 관점에 기초하여 통합한다. 즉, CRM을
위해서는 고객과 관련된 전사적인 정보의 공유체제가 확립되어야 한다. 고객이 생각하고
표현하는 말 한마디 한마디를 사내 정보망을 통해 공유하고, 이러한 정보가 충분히 분석된다면 향후 고객에 대한 마케팅을 실시할때 고객에 대해 훨씬 더 다양하고 의미있는 분석을 실시할 수 있게 된다.
둘째, 고객 특성을 분석하기 위한 데이터 마이닝 도구가 준비되어야 한다. 구축된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 마이닝 작업을 통해 고객의 특성을 분석한다. 널리 알려진 RFM(recency, frequency, monetary) 분석 방식이나 LTV(Life Time Value) 분석과는 달리 데이터 마이닝 작업은 고객 개개인의 행동을 예측하기 위한 목적으로 모형을 구축하는 것(predictive behavioral modeling)으로 신경망(Neural Network)과 같은 다양한 분석 모형을 활용하게 된다. 대용량 데이터를 분석하여, 차별화된 정보를 획득하는 것은 마케팅 우위를 차지하기 위한 큰 지렛대 효과를 한다.
셋째, 마케팅 활동을 대비하기 위한 캠페인 관리용 도구가 필요하다. 분류된 고객 개개인에 대한 특성을 바탕으로 해당 고객에 대한 적절한 캠페인 전략을 지원, 관리하는 도구가
애플리케이션, OLAP, Web 등의 다양한 형식으로 관련 부서 및 사용자의 목적에 따라 이용될 수 있다.
변수들간의 관계를 정교한 분석모형을 사용하여 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를
찾아내는 과정이라고 할 수 있다.
예를 들면, “창문이 많은 집에는 도둑이 많다”라는 말은 당연한 말처럼 들릴 수도 있지만, 누구나 이러한 사실이 보험회사에서 보험료를 계산하는데 적용될 수 있으리라고
생각하지는 않았을 것이다.
실제로 영국의 한 보험회사는 이러한 엉뚱한 사실을 이용하여 차별적인 보험요율을
적용함으로써, 보다 효과적인 정책을 수립하게 되었고 이로 인해 기업의 수익증대에 커다란 공헌을 하게 되었다.
Data Mining은 다음과 같이 크게 Computer Science 관점과 MIS 관점, Statistics
관점에 의한 정의로 나누어 살펴볼 수 있다.
먼저 Computer Science 관점은 패턴 인식 기술뿐 아니라 통계적, 수학적 분석방법을 이용하여, 저장된 거대한 자료로부터 우리에게 유익하고 흥미 있는 새로운 관계, 성향, 패턴 등 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정으로 정의하고 있다. MIS 관점은 거대한
데이터 베이스 혹은 자료에서 유용한 정보를 유출하는 일련의 과정뿐 아니라 값진 정보를 사용자가 전문적 지식 없이 사용할 수 있는 의사 결정지원 시스템의 개발과정을 통틀어 Data Mining이라고 정의하고 있다.
Statistics 관점은 올바른 의사 결정을 지원하기 위한 자료분석(Data Analysis) 및
모델 선택 (Model Selection)으로 정의하고 있다.
기업이 보유하고 있는 일일 거래 데이터, 고객 데이터, 상품 데이터 혹은 각종 마케팅
활동에 있어서의 고객 반응 데이터 등과 이외의 기타 외부 데이터를 포함하는 모든 사용
가능한 근원 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등에 유용한 정보로 활용하고자 하는 것이 바로 Data Mining이다.
즉, Data Mining은 다양한 방법을 이용하여 근원 데이터를 탐색하고 분석하여 이로부터
기대하고 있는 정보뿐만 아니라, 예상하지 못했던 정보를 찾아내고자 하는 개념적인 방법
론인 것이다.
. CRM은 중요성은 다음과 같은 내용으로 결집될 수 있다.
첫째, 시장점유율보다는 고객점유율에 비중을 둔다. 따라서 기존 고객 및 잠재 고객을 대상으로 고객 유지 및 이탈 방지, 타상품과의 연계판매(Cross-Sell) 및 수익성이 높은 상품을 판매하기 위한 Up-Sell 등 1:1 마케팅 전략을 통해 고객 점유율을 높이는 전략이 필요하다. 이를 위해서는 기업의 고객을 여러 가지 기준으로 분류하는 작업이 선행되어야 한다. 어느 고객이 우리 기업에게 가장 가치 있는 고객인가? 어떤 고객이 다른 회사로 이탈할 가능성이 높은 고객인가? 연계판매가 가능한 대상 고객은 누구인가? 등의 관점에서 기존 고객을
분류하고, 분류된 고객별로 차별적인 마케팅 전략을 집행하기 위해서 고객과의 다양한 접점(contact point)을 활용하며, 고객의 반응 결과를 다시 피드백을 통해 보다 향상된 고객관계 관리전략을 수립할 수 있게 된다.
둘째, 고객획득보다는 고객유지에 중점을 둔다. 마케팅활동의 초기에는 더 많은 고객을
획득하기 위해 노력해왔다. 심지어는 정보를 제공해주는 고객들에게는 다양한 상품 및 할인정책을 제시하기도 하였다. 그러나 이제는 바뀌고 있다. 한 사람의 우수한 고객을 통해
기업의 수익성을 높이며, 이러한 우수한 고객을 유지하는 것에 중점을 두고 있다. Mass Marketing을 통해 검증되지 않은 고객들을 획득하기 보다는 검증된 한명의 우수한 고객이 기업에게는 훨씬 더 도움이 되는 것이다.
셋째, 제품판매보다는 고객관계(Customer Relationship)에 중점을 둔다. 기존 마케팅방향은 모든 소비자를 대상으로 대량생산한 제품을 대량유통시키고, 대량 촉진(Promotion)을
해왔다. 이는 고객중심이라기 보다는 기업의 입장에서 제품을 생산한 것이다. 반면 CRM은 고객에 입장을 맞추는 것이다. 고객과의 관계를 기반으로 고객의 입장에서 제품을 만드는 것이다. 고객이 원하는 상품을 만들고, 고객의 관계에서 고객의 니즈를 파악하여 그 고객이 원하는 제품을 공급하는 것이다. 이러한 CRM의 전략적 방향은 기업의 성공을 제공한다.
CRM의 전제조건
전략적인 CRM을 위해 필요한 것은 무엇인가? 여러가지 의견과 대안이 도출될 수 있으나 최근 CRM에 관심을 갖고 있는 많은 기업들은 다음 세가지로 CRM을 이해하고 있다.
첫째, 고객 통합 데이터베이스가 구축되어 있어야 한다. 기업이 보유하고 있는 고객, 상품, 거래 등에 관련된 데이터를 데이터웨어하우즈 관점에 기초하여 통합한다. 즉, CRM을
위해서는 고객과 관련된 전사적인 정보의 공유체제가 확립되어야 한다. 고객이 생각하고
표현하는 말 한마디 한마디를 사내 정보망을 통해 공유하고, 이러한 정보가 충분히 분석된다면 향후 고객에 대한 마케팅을 실시할때 고객에 대해 훨씬 더 다양하고 의미있는 분석을 실시할 수 있게 된다.
둘째, 고객 특성을 분석하기 위한 데이터 마이닝 도구가 준비되어야 한다. 구축된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 마이닝 작업을 통해 고객의 특성을 분석한다. 널리 알려진 RFM(recency, frequency, monetary) 분석 방식이나 LTV(Life Time Value) 분석과는 달리 데이터 마이닝 작업은 고객 개개인의 행동을 예측하기 위한 목적으로 모형을 구축하는 것(predictive behavioral modeling)으로 신경망(Neural Network)과 같은 다양한 분석 모형을 활용하게 된다. 대용량 데이터를 분석하여, 차별화된 정보를 획득하는 것은 마케팅 우위를 차지하기 위한 큰 지렛대 효과를 한다.
셋째, 마케팅 활동을 대비하기 위한 캠페인 관리용 도구가 필요하다. 분류된 고객 개개인에 대한 특성을 바탕으로 해당 고객에 대한 적절한 캠페인 전략을 지원, 관리하는 도구가
애플리케이션, OLAP, Web 등의 다양한 형식으로 관련 부서 및 사용자의 목적에 따라 이용될 수 있다.
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