CRM

소개글

CRM에 대한 보고서 자료입니다.

목차

I. CRM  1. CRM의 개념  2. CRM의 필요성   3. CRM의 목적  4. CRM의 특징   5. CRM 분류  6. 전략적인 CRM을 위한 전제조건
II. 캠페인 관리  1. 캠페인 관리  2. 캠페인 관리 툴
III. gCRM   1. gCRM의 개념  2. gCRM의 효과  3. 분석계 gCRM

본문내용

하우가 요구되고 마케팅 전략 수립을 위한 다각적인 분석의 필요성이 대두 되면서 gCRM은 기업의 경영 마인드를 반영하는 잣대로 자리잡을 전망이어서 차세대 마케팅의 핵으로 급부상하고 있다.

1. gCRM의 개념
gCRM은 지도에서 지역구분만으로 기업내부 데이터 와 주변지역의 외부데이터까지 과거 현재 분석은 물론 미래시장까지 한꺼번에 예측하기 때문에 CRM보다 시장형성이 쉽고 편의성 면에서도 향상된 시스템이다.
gCRM은 CRM과 마찬가지로 분석계 gCRM과 운영계 gCRM으로 나누어 볼 수 있다.분석계 : Reporting Tool + GIS, OLAP Tool + GIS, Data Mining Tool + GIS, etc..운영계 : Call Center + GIS, SFA + GIS, CM + GIS, Area Marketing System, etc..이렇게 gCRM은 CRM + GIS의 개념이면서, 동시에 새로운 차원의 CRM 솔루션이다.

2. gCRM의 효과
1) 고객분석 능력 향상고객 세분화, 휴면 활성화 분석 등 전통적인 고객분석 기법 및 GIS를 이용한 분석기법을 도입해 새로운 차원의 고객분석이 가능하다.
2) 시장분석능력 향상 : 지역별 특성 분석고객, 영업 자원, 경쟁관계, 시장 환경 등의 현황 및 변화에 대해 파악하여 지역별로 특화된 고객전략, 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
3) 대 고객 채널 전략 수립고객 및 시장분석 결과를 이용하여 고객특성별로 Branch, TM, DM, EC, Media 등 채널 MIX 전략을 수립하고 시행, 평가하여 전략의 다양화, 풍부화를 이룰 수 있다.
4) 1:1 맞춤형 전략 시행고객 1인에 대한 종합적인 분석, 전략 수립, 시행, 평가 등을 통해 궁극적으로 1:1 맞춤형 전략을 실시할 수 있도록 지원한다.

3. 분석계 gCRM
1) gOLAP(OLAP + GIS)
OLAP과 상호보완적 관계에 있는 Data Mining 툴 등과 자유로운 GIS 데이터 호환 및 분석결과 호환이 가능해 CRM 솔루션의 대용량 DB를 다양한 각도에서 다루는 대형 솔루션에서 최적의 효과를 볼 수 있다.OLAP(Online Analytical Processing)는 DB에 있는 데이터를 사용자가 액세스하는 도구이다. CRM은 고객별로 차별적인 마케팅 및 서비스 등을 제공하기 위해 다양한 측면의 고객, 상품,구매행동, 서비스이력 등을 분석해야 하며 전사적인 수준에서부터 개별적인 고객에 이르기까지 다양한 수준의 분석 깊이를 요구한다. 따라서 데이터베이스에 대한 조작 없이 이러한 다양하고 유연한 분석을 즉시 수행하도록 지원하는 OLAP 기술이 필요한 것이다.기업에서 OLAP를 도입하면
(1) 기업의 실제 차원(기간, 제품, 부서, 지역 등)을 실재로 반영하는 다차원적 데이터의 분석을 실시할 수 있으며, (2) 현업 담당자 등 최종사용자가 중간 매개자(전산부서)나 매개체(리포트)없이 온라인 상에서 직접 데이터에 접근할 수 있고, (3) 대화식(interactive)으로 정보를 분석해 사용이 쉽고 간편하며 빠르게 데이터를 처리할 수 있어 (4) 최종사용자가 기업의 전반적인 상황을 이해할 수 있도록 해 의사결정을 도울 수 있다.
GIS가 결합된 OLAP은 기본기능이 다음과 같이 향상되는 효과를 얻을 수 있다.
(1) 피벗테이블 내용 중 원하는 항목을 지도에 표시하여 데이터의 특성을 시각적으로 파악(2) 행 열 간 항목의 이동 및 행 열 내 항목의 추가,삭제 등의 작업 후 보고서 작성 지원 : 각종 주제도 작성 기능을 이용해 항목관리의 효율성 향상(3) OLAP의 항목 재그룹화 기능을 이용 시 지도상에서 확인된 특성을 통한 재그룹화 가능: 수치데이터로 파악할 수 없던 일정한 경향, 지역적 특성들을 이용한 재그룹화 가능(4) 막대, 파이, 선형 등 일반 차트 및 데이터의 구조 분석이 가능한 파레토 차트 등을 지도와 직접 결합하여 사용함으로서 데이터의 이해 및 활용도 향상된다.
기본기능의 향상과 함께 실무진행에 커다란 변화를 가져올 수 있다. 예를 들어 영업전략 수립을 위해 고객 데이터를 분석할 경우, 수치데이터 중심의 분석에서는 불가능하던 비정형 영역별 영업구역 조정 및 구역별로 특화된 전략 수립이 가능해 OLAP에 대한 GIS의 결합은 분석력 향상 효과를 가져올 수 있다.

2) gMining(Data Mining + GIS)
Data Mining에 GIS가 결합되면(1) Data Cleaning, Data Enrichment 등 분석에 꼭 필요한 데이터 처리를 비주얼한 방식으로 수행할 수 있어 효율성이 향상된다.(2) GIS를 이용한 연산을 통해 거리, 공간연관규칙 등 기존의 수치데이터 위주의 분석으로 변수화 하지 못했던 항목을 추가할 수 있어 분석의 예측력을 크게 향상시켜줄 수 있다.(3) GIS의 연산기능을 이용한 새로운 분석기법 개발 및 모델 구축이 가능해 Data Mining의 영역을 한단계 확장 시킬 수 있는 효과가 있어 Data Mining 전반에 걸친 수행능력 향상 및 활용도 제고가 가능하다.

3) gReporting(Reporting Tool + GIS)
(1) Reporting Tool 기능Reporting Tool은 관계형 및 비관계형 Data를 요약, 정리해 시각화 된 보고서로 만들어 주는 툴로- 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 빠른 데이터 검색 및 추출- 라벨, 테이블, 그룹, 크로스 탭, 차트, 바코드, 이미지 등에 대한 편리한 생성기능- 각종 도형과 이미지 처리- 기업체에서 사용하는 표준양식에 따른 리포트 생성기능 등을 이용해 손쉽게 DW의 자료를 이해할 수 있도록 돕는 툴이다.
(2) Reporting Tool 특징기존 도표기능과 통합된 주제도 작성 기능은 새로운 차원의 데이터 표현 방식으로 사용가능하다.예를 들어 전국 광역시도별로 Target 층의 상품 구매량을 도표로 만들 경우 기존 방식으로는 전국 구매량 챠트와 각 광역시도의 연령별 구매량 챠트 16개, 총17개의 챠트가 필요하나 주제도를 이용할 경우 하나의 챠트로 표현이 가능하다.

IV. eCRM
자료출처 : 2001' LOCUS세미나 자료 및 관련 사이트

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CRM,   개념