[데이터베이스마케팅][DBM]데이터베이스마케팅(DBM)의 등장배경, 특징, 실행절차와 데이터베이스마케팅(DBM)의 장단점, 선진국과의 비교, 문제점 및 데이터베이스마케팅(DBM)의 기법 분석(사례 중심)

소개글

[데이터베이스마케팅][DBM]데이터베이스마케팅(DBM)의 등장배경, 특징, 실행절차와 데이터베이스마케팅(DBM)의 장단점, 선진국과의 비교, 문제점 및 데이터베이스마케팅(DBM)의 기법 분석(사례 중심)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 등장 배경

Ⅲ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 특징
1. 고객과의 일대일 관계 구축
2. 쌍방적 의사소통
3. 고객 데이터베이스

Ⅳ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 실행 절차

Ⅴ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 장점과 단점
1. 장점
2. 단점

Ⅵ. 선진국과 우리나라의 데이터베이스마케팅(DBM) 비교

Ⅶ. 데이터베이스마케팅(DBM)의 문제점

Ⅷ. 데이터베이스마케팅(DBM) 기법
1. 정복마케팅
2. 관계마케팅(Relationshop marketing)
3. 복합마케팅(마케팅믹스)
4. 역마케팅(Demarketing)
5. 고객의 일생가치(LTV) 계산법

Ⅸ. 데이터베이스마케팅(DBM) 사례
1. 사례 1
2. 사례 2
3. 사례 3

참고문헌

본문내용

이미지를 새롭게 창출할 수 있는 기회를 창출하는 것이고 두번째는 잠재고객이 아닌 직접적인 고객유치로 가시적인 시장 점유율확대의 효과를 기대할 수 있을 것이다.
2. 관계마케팅(Relationshop marketing)
회사와 고객간의 유대관계확립에 초점을 맞춘 마케팅방법으로 고객을 자사의 지지자로 만들고 충성도를 증진시키는 방향으로 마케팅방향을 설정하고 고객과 회사간의 관계를 계속적으로 유지하고 발전시키는 것을 마케팅의 핵심으로 한다. 예를 들어 회원관리제도 등이 이러한 방법이며 회원관리를 통하여 단순하게 매출이나 수익의 확대뿐만 아니라 자사의 이미지를 고객충성도 차원에서 높일 수 있는 방법이다.
3. 복합마케팅(마케팅믹스)
최대의 마케팅의 효과를 얻기 위하여 여러 가지 마케팅기법의 특징을 복합적으로 사용하는 것을 말하며 이럴 경우 데이터베이스 마케팅뿐만 아니라 여타의 다양한 마케팅 요소들을 과감하게 채용함으로서 최대의 효과를 기대할 수 있게 된다. 즉, 데이터베이스 마케팅을 위하여 대중 매체의 광고나 이벤트를 이용하여 의도적으로 고객의 정보를 수집하는 방법 등이 이러한 복합 마케팅 분류에 속한다.
4. 역마케팅(Demarketing)
특정사업분야에서 간접비용이 수반되는 사업에 있어서 거래규모가 요구하는 서비스수준 때문에 수익성이 없는 고객이 존재하기 마련이다. 즉, 자사의 고객이기는 하지만 최근에 거래가 없는 고객들을 개발하는 마케팅 방법이다. 예를 들어 금융기관에서 휴면계좌를 가지고 있는 고객정보를 파악하여 이를 통지하거나 수수료인상을 안내함으로서 고객의 예금잔고를 증가시키는 것과 같은 마케팅기법이 여기에 속한다.
5. 고객의 일생가치(LTV) 계산법
고객의 일생가치 계산법이란 마케팅활동에 있어서 비용이나 효과를 산출할 때 당장의 수익만을 가지고 손익이나 효과를 계산하는 것이 아니고 고객이 평생동안 활용하고 사용하게될 상품이나 서비스의 총량을 기준으로 그 가치를 환산하여 마케팅의 효과를 계산하는 방법으로 특정고객에게 자사의 제품이나 서비스의 이미지를 인식시키는 것이 이렇게 평생동안 그 효과가 있다는 의미의 마케팅기법이다.
Ⅸ. 데이터베이스마케팅(DBM) 사례
1. 사례 1
일명 포인트(Point) 제도라고도 하는 상용고객 보상제도는 누적 구매량에 따라 이에 상응하는 보상을 함으로써 브랜드 충성도를 제고하는 제도이다. 대표적인 예로 American Airline의 \'Frequent Flyer Program\'이나 AT＆T의 \'True Rewards Program\'을 들 수 있다. 상용고객 보상제도라고 하면 흔히 하이테크를 연상하지만, 그 핵심적인 개념은 100여년 전부터 있었다. 고객의 수가 많지 않은 상점이나 동네 구멍가게 등에서는 단골고객 개개인에 대해 상세하게 알고 그에 맞는 서비스를 제공했다. 그러던 것이 상거래 규모가 커짐으로써 대중을 상대로 판촉활동을 하게 되었고, 결과적으로 충성도가 낮은 고객에게 더 큰 보상이 돌아가는 아이러니를 유발했다. 이제 컴퓨터의 보급으로 고객의 데이터베이스화가 가능해짐으로써 우수고객에게는 그에 걸맞는 보상을 해 줄 수 있게 되었다.
2. 사례 2
몇 년 전만 하더라도 신용카드사가 늘어나면서 무조건 카드를 발급해 주었다. 그러나 IMF와 함께 연체자들이 급격히 늘어났고 신용카드사들도 고객에 대한 선별관리를 하게 되었다. 이 때, 관심을 끄는 것이 \'Credit Scoring Model\'이다. 1950년대 미국의 수학자 Fair와 Isaac이 개발한 이 모델은 은행에서 고객의 직업이나 소득에 따라 채무불이행 확률을 예측할 수 있도록 한 모델이다. 먼저 기존 고객들의 데이터를 수집하여, 채무이행 유무와 연간소득 등에 따라 점으로 표시한 후에, 모형을 적용, 일정한 선을 발견해 낸다. 그 다음부터는 새로운 고객 소득이나 직업 등에 따라 이 모델에 대입하여 채무이행 확률을 구할 수 있다. 지금 미국의 은행이나 신용카드사들 중 이 모델을 사용하지 않는 곳이 없으며 거의 표준화되어 있다. 그런데, 90년대 이후부터는 Credit Scoring Model만으로 고객의 채무불이행 정도를 판단하고 신용카드 발급을 결정하는 것은 무리가 있다는 주장이 대두하고 있다. 예를 들어 대학 교수의 경우, 신용에는 하등의 지장이 없으나, 카드를 발급하고 나서 사용을 하지 않는 것이다.
이행할 확률은 아주 높다 하더라도 카드를 사용하지 않으면 기업에게 이득이 되지 않는다. 따라서 기업은 위험 측면의 고려와 더불어 소득 측면도 고려해야 한다. 위험 확률이 50%인 사람이라도 한 달 사용 금액이 많다면 신용카드를 발급해 줄 수 있는 것이다. 여기서 대두된 모델이 \'Revenue Scoring Model\'이다. 이 모델은 90년대부터 미국의 은행들이 쓰기 시작한 대표적인 마케팅 툴(Tool)이다.
3. 사례 3
카달로그 업체들이 우수고객을 선택하는 툴(Tool)로 \'RFM 모델\'이 있다. 고객 10만 명이 있는 업체가 1만 부의 카타로그를 제작했을 경우 우수고객 순으로 1만 명을 선별해야 한다. 이 때 카타로그 업체는 고객의 Recency, Frequency, Monetary에 따라 고객을 평가한다. Recency는 현재를 기준으로 가장 최근에 거래한 시점을 말한다. Frequency는 일정 기간 동인 거래한 횟수다. Monetary는 거래한 총액을 말한다. 이 요소들을 종합하여 구매 가능성을 추출하고, 구매 가능성 순서로 고객을 배열하여 1만 명을 선택하는 것이다.
참고문헌
김수용(2002) / 데이터 베이스를 이용한 효과적인 DB 마케팅에 관한 연구, 영남 경영대학원
박명호·한창의 / 마케팅으로 세계 일류 기업만든다, 사단법인 한국 마케팅 연구원
박현철(2001) / 논문 보험시장의 환경변화에 대응한 데이터베이스 마케팅전략에 관한 연구, 연세대학교 경제대학원
조소연(1998) / 데이터베이스의 법적 보호에 관한 연구, 한국데이터베이스진흥센터
장남식·홍성완·장재호(1999) / 데이터베이스, 1.2판, 대청미디어
최병용(2002) / 마케팅론의 이해, 박영사, p.4~8, p.441~443
최덕철(1995) / 서비스마케팅, 학문사, p.46~47

키워드

데이터베이스마케팅,   DBM,   데이터베이스,   DB마케팅,   마케팅전략