[기업의 소비자정보 제작] 소비자정보의 제작과 기업의 고객정보 관리

목차

기업의 소비자정보 제작

Ⅰ. 소비자정보 제공의 필요성

Ⅱ. 소비자정보 제작을 위한 내용 선정기준

Ⅲ. 소비자정보의 제작

1. 웹사이트
1) 웹사이트의 정보적 기능
2) 웹사이트 구축 시 유의사항
2. 제품 사용설명서
1) 제품 사용설명서의 필요성
2) 제품 사용설명서 제작원칙
3. 다양한 기업홍보물
1) 카탈로그
2) 제품 팸플릿
3) 리플릿

Ⅳ. 기업의 고객정보 관리

1. 고객정보 관리의 필요성
2. 고객정보시스템의 개념 및 구성
1) 정보시스템의 개념 및 필요성
2) 고객정보시스템 구축을 위한 정보기술
3. 고객정보시스템의 활용
1) 우량고객의 유지 및 로열티 극대화
2) 신규고객 확보
3) 이탈고객의 분석 및 관리
4) 고객세분화 및 시장세분화

본문내용

는 것이다.
CR糾을 위해 필요한 정보기술은 운영계 시스템(Operational System: OS)과 의사결정지원시스템(Decision Support System: DSS)으로 나누어 볼 수 있다. 운영계시스템 환경에서 고객들과의 접점을 통해 발생한 데이터들은 의사결정지원시스템을 활용하여 분석할 수 있게 된다.
운영계 시스템 데이터
운영계 시스템 데이터 에는 콜센터 데이터, SFA(Sales Force Automation), 캠페인 관리도구 데이터 등이 있으며 이들 데이터는 CRM을 위한 필수적인 요소중하나이다. 콜센터 데이터를 활용하기 위해서는 고도의 CTI(Computer Telephony Integration) 기능이 필요하며, 여기 에는 Call Traffic 분석, Call모니터 링, Call Transfer 등을 실시할 수 있는 분석도구가 집약되어 있다. SFA(Sales Force Automation)는 영업지원시스템의 일종이다. 다양한 고객정보, 영업담당자의 고객접촉현황정보를 지원하고, 영업 매니저에게 영업담당자의 전반적인 현황에 대한 정보를 제공한다. 캠폐인 관리도구 데이터는 고객접점을 활용하여 캠페인을 실시할 경우에 캠페인에 대한 목적, 형태, 전략을 제시하며, 캠페인 실시 이후 고객의 반응까지 확인할 수 있는 전 과정을 한눈에 볼 수 있는 프로세스를 제공하는 관리도구이다.
의사결정지원시스템에서 필요한 주요 기술에는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse: DW)의 구축과 고객세분화, 고객유지, 고객분석 등에 관한 의사결정을 위한 다양한 데이터를 얻는데 필요한 데이터 마이닝(Data Mining: DM), 온라인 분석처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)기술 등이 있다.
이러한 기술 각각에 대하여 간단히 살펴보면 다음과 같다.
첫째, 기업이 보유하고 있는 고객, 상품, 거래 등에 관련된 데이터를 데이터 웨어하우스(DW)관점에 기초하여 통합한다. 운영계 시스템으로부터 데이터를 빠르게 전송할 뿐만 아니라 변경된 데이터들에 대해서도 효과적이고 빠르게 검색할 수 있도록 해준다.
둘째, 고객특성을 세분화하기 위한 데이터 마이닝(DM)도구가 필요하다. 구축된 데이터 웨어하우스를 대상으로 데이터 마이닝 작업을 통해 고객의 특성을 분석하게 되며, 고객 개개인의 행동을 예측하기 위한 목적으로 모형을 구축하기 위해 활용되는 기법에는 신경망(Neural Network) 기법과 의사결정지원나무(Decision Tree)기법 이 있다.
셋째, 다차원 데이터를 분석하고 레포팅할 수 있는 온라인 분석처리(OLAP) 기술이 필요하다. 보다 상세한 데이터가 필요할 경우 사용자는 원천 데이터에 접근할 수 있고, 또한 다른 사용자들과 상세 데이터를 서로 공유할 수 있도록 해준다. DB는 기업이 축적하고 있는 다양한 고객 데이터들에 대한 정보내용이며, 0LAP를 통하여 DB에 저장된 고객 데이터를 세분화하여 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 하는 것이며, DM도구를 통하여 저장하고 있는 데이터 간의 관련성을 찾아내어 고객관리에 활용할 수 있도록 한다.
3) 고객정보시스템의 활용
수집된 고객 데이터는 여러 가지 분석기법을 통하여 고객관리를 위하여 활용되며, 고객관리는 다양한 목표에 따라 이루어지고 있다. 예를 들면, 우량고객을 위한 차별화된 서비스 제공, 신규고객 확보, 이탈고객의 분석 및 관리 또는 시장세분화 및 고객세분화 등을 위하여 고객 데이터가 활용된다. 고객관리를 통하여 기업에서는 궁극적으로 고객가치 증대를 달성하고자 한다.
(1) 우량고객의 유지 및 로열티 극대화
일반적으로 기업의 이익은 '20대 80의 법칙' 에서 의미하는 바와 같이 충성도 높은 20%의 고객으로부터 발생된 매출로 운영된다고 해도 과언이 아니다. 이러한 20%의 고객이 기업 입장에서는 우량고객이다. 우량고객은 매출량을 안정화시키는 데 기여하고 있으며, 이를 통하여 가격을 안정되게 유지시켜 주고, 이들을 통하여 고객의 요구 또는 경쟁정보를 얻을 수 있게 된다. 그러므로 우량고객을 어느 정도로 유지할 수 있는가 하는 것이 기업이익을 안정시킬 수 있는 방법이 되는 것이다.
고객 데이터를 활용하여 우량고객의 원인을 분석하여 우량고객을 세분화할 수 있으며, 이에 따라 우량고객에 대한 서비스를 차별화할 수 있다. 또한 기존 고객 전체를 대상으로 하여 우량 가능성 있는 고객들로부터 기존고객의 우량화를 도모할 수도 있을 것이다. 신규고객의 확보비용은 기존 고객을 유지하는데 드는 비용보다 더 많이 필요하다는 점을 고려하면, 기존 고객을 잘 유지하고 우량고객에게 차별화된 서비스를 제공하여 반복구매를 촉진시키도록 하는 것은 비용 측면에서 매우 효과적이다.
(2) 신규고객 확보
기업에서는 텔레비전이나 잡지, 신문 등의 광고매체를 이용하여 잠재고객에게 기업의 상품 존재를 알릴 필요가 있다. 새로운 가망고객을 발굴하고자 할 경우에는 각종 채널을 통하여 접촉되는 잠재고객에 대하여 분석하고, 제공 상품별 특성을 파악한 후에 제공 상품에 가장 적합한 목표고객을 선정하여, 캠페인을 통한 신규고객 확보를 도모할 수 있다.
(3) 이탈고객의 분석 및 관리
이탈고객을 대상으로 하여 이탈 패턴과 고객 특성을 파악하게 되면 이탈가능성 고객을 별도로 구분해 낼 수 있다. 이탈가능성이 높은 고객은 이탈방지를 위하여 적극적으로 관리하는 것이 필요하다. 이탈고객에 대하여서는 불만족의 원인을 파악한 후에 이들로부터 신뢰성 확보를 위하여 별도의 관리를 해야 한다.
(4) 고객세분화 및 시장세분화
고객세분화 관점에서 고객데이터를 활용하여 사회계층별, 지역별, 구매성향별 등 다양한 기준으로 세분화할 수 있다. 이러한 고객세분화 결과를 기준으로 상품개발, 고객선정 및 부가 서비스 제공, 지역특성을 고려한 마케팅 전략 수립, 고객의 점수화 방안 등을 마련할 수 있을 것이다.
또한 시장세분화 관점에서 고객데이터를 활용하여 목표고객 수와 목표수익의 크기를 도출해 낼 수 있으며, 이를 기본으로 하여 일정고객을 유지하기 위한 전략수립과 일정한 기준의 수익성 유지를 위한 목적의 시장관리와 수익성변동 내역관리가 가능하게 된다.

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