[고객관계관리시스템] 고객관계관리의 의의와 유형, 특징, 구성, 기술

목차

* 고객관계관리시스템

Ⅰ. 고객관계관리의 의의

Ⅱ. 고객관계관리시스템의 범위와 발전

1. 고객관계관리시스템의 범위
2. 고객관계관리시스템의 발전

Ⅲ. 고객관계관리의 유형과 특징

Ⅳ. 고객관계관리의 구성과 기술

1. CRM의 구성요소
2. CRM의 기술요소

본문내용

온라인과 오프라인에서 수집된 데이터를 고객별로 저장하고 관리한다. 둘째, 프론트엔드 애플리케이션은 E-mail, FAQ, 채팅, 전화, 팩스, 화상회의 등을 이용한 고객 대응, 영업활동 전개 등과 같이 고객 접점에서 벌어지는 일들을 처리하기 위한 애플리케이션이다. 넷째, 백엔드 애플리케이션은 고객 성향, 고객 서비스 현황, 마케팅 및 판매활동 계획의 수립 및 관리 등 고객접점에서 이루어지는 활동을 분석하고 계획을 수립하며 보다 나은 고객 대응 방안을 찾기 위한 애플리케이션이다.
하지만 모든 CRM 솔루션이 이들 요소들을 모두 갖고 있는 것은 아니다. 어떤 CRM 솔루션은 프론트엔드 애플리케이션과 데이터베이스로 구성되기도하고, 어떤 CRM 솔루션은 벡엔드 에플리케이션과 데이터베이스만을 지니고 있기도 하다. 따라서 이들 구성요소는 CRM 솔루션을 아키텍처라는 관점에서 바라보기 위한 기본적인 틀로 활용되어야 한다.
2) CRM의 기술요소
CRM 프로세스는 크게 전략수립, 시스템구축, 실행으로 요약할 수 있으며, 시스템 구축에는 고객 통합 데이터베이스 구축, 고객 데이터 특성 분석, 다양한 마케팅 채널연계 등으로 구분 할 수 있다.
첫째, 고객과 관련된 전사적인 정보의 공유체제가 확립되어야 한다. 기업의 보유하고 있는 계약 및 처리 데이터와 영업점, DM, 콜센터, 캠페인 반응 등을 통해 생성된 고객 반응정보와 인구 통계학 데이터를 데이터웨어하우스 관점에서 기초하여 체계적으로 관리되고 다양하게 활용되어야 된다.
고객 불만과 고객의 요구사항, 고객과의 모든 접점에서 발생하는 정보들이 그대로 데이터베이스를 통해 축적되고, 체계적으로 관리하고, 이러한 정보를 충분히 활용한다면 고객별 차별화된 마케팅을 실시할 때, 지금보다는 훨씬 더 다양하고 의미있는 분석이 가능해지기 때문이다.
둘째, 기준의 고객특성과 새로운 고객군의 발굴을 위한 과학적이고 통계학적인 데이터마이닝 도구가 필요하다. 체계적으로 축적되고, 정제된 고객 통합 데이터베이스를 대상으로 지금까지 경험적이고 단편적인 자기 기업의 고객특성을 알게 된다.
마이닝 방법으로는 고객수명주기상의 가치분석과 고객 개개인의 행동 예측모텔을 구축하는 것으로 신경망(Neural Network)과 같은 다양한 분석 모델을 개발하게 된다. 이를 통하여 고객의 가치를 발견하고 차별화함으로서 고객과의 관계를 평생 동안 유지도록 하는 것이며, 고객에게 좀 더 많은 가치를 줄 것인가에 대한 방법을 찾는 일이다.
셋째, 기업의 다양한 고객 채널을 통합하고 연계하는 캠페인 시스템이 필요하다. 고객 데이터베이스를 구축하고 데이터마이닝을 통해 고객특성을 분석하여도 채널과의 연계에 문제가 있다면 마케팅 부서만의 CRM이 될 것이다. 마케팅 채널로는 영업점, 대리점, 콜센터, 우편발송, 웹사이트, 고객센터 등이 고객과의 접점이 될 수 있다.
일대일 마케팅과 고객 특성에 맞는 차별화된 전략을 제대로 수행하기 위해서는 최종 고객과의 접점에서 고객의 모든 정보를 활용할 수 있어야 하며, 현장에서 신속한 결정을 할 수 있어야 한다.
CRM 구축을 위한 정보기술은 고객지향적이면서 전사적으로 연계되어야 한다. 기업이 고객과의 관계를 평생 동안 유지하기 위해서는 기업 어느 부서에서 근무하는 직원 한 사람 한 사람이 항상 고객을 위해, 고객에 대해 준비가 되어 있어야 한다. CRM은 고객에 대한 관점을 원천적으로 바꾸는 것이다.
고객을 알기 위해 노력하고 고객정보에 대한 개념을 바꾸고, 비즈니스를 개선하며, 과학적인 관리를 통해 점진적으로 정착단계에 이를 수 있다. CRM은 기업의 경영환경을 고객위주로 재편하는 과정이며 새로운 정보기술들이 이를 가능케 지원하는 것이다.

키워드

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