이익기여도 분석과 고객행동 예측을 통한 세분화
이익기여도 분석과 고객행동 예측을 통한 세분화
  • 승인 2001.02.07 10:54
  • 댓글 0
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산업분류 : 신용카드사
해당분야 : 이익기여도 분석, 고객세분화
적용 솔루션 : CRM Solution

One to One 마케팅으로의 진화

모든 마케팅 Mix의 관점이 개별고객으로 변화되고 있으며, 고객
정보는 고객과 접촉하기 전이나 접촉하는 동안 얻어지며, 외부 Data
를 활용 보충하기도 한다. 이는 모든 고객을 하나의 잣대로 보는 것
을 반대하는 것이다. 이는 고객들은 보다 높은 가치를 가져 다 준다
는 관점으로 볼 때, 모든 고객은 각기 다른 값을 가지게 된다는 사실
을 인식하는 것이다. 전 세계적으로 몇 몇 회사들이 이를 구현하여 실
행에 옮기고 있다. 그러나, 몇 몇 성공 사례가 있음에도 불구하고, 일
반적으로 이를 위해 필요한 방대한 System과 Data 등의 투자에 비하
면 그 효과가 뚜렷하지 않다는 점이 있다는 것도 사실이다.

Transparent MKT

많은 고객들은 회사와 주체적인 관계를 갖기를 원한다. 즉, 자
기 스스로 고객 정보를 주거나, 회사가 제공하는 Offer를 자신의 필요
에 맞게 조정하거나 하는 방식을 좋아하는 것이다. 그러나, 선진
Call Center나 Web등을 활용이 가능한 환경인 경우, 특정 고객군의 반
응은 매우 높아지게 된다. 한편, 대부분의 기업들은 이러한 기법을 고
객들에게 제공하지 못하고 있는 실정이며, 정확하지 못한 데이터를 가
지고 고객이 원하는 것을 추정하느라 많은 돈을 낭비하고 있는 것이
현실이다.

Customer Relationship Marketing through a Limited number of
Segmented Offers

대부분의 기업들이 열망하고 있지만, 자신들이 원하는 속도보다
훨씬 더디게 진행되고 있다. 그러나 고객에 대한 Offer가 가장 잘 먹
히는 영역들에 우선권을 주면서 분명한 효과를 거두고 있다. 관계란,
마케팅 Mix의 한 부분에 불과하다. 때로는 마케팅 Mix의 고전적 요소
가 성공에 보다 중요한 요소인 경우가 많다

Personalized Communication and Targeting of Standard Offer

이 기법은 DM과 TM에 있어 매우 흔하게 발달되어 온 개념이다. 이
전에 고객으로부터 얻은 데이터의 충분한 활용과 질에 대한 철저한 관
리가 포함된다. 반응에 있어서의 혁신적인 상승과 전향율 그리고 통신
비용에 있어서의 현격한 절감 등을 이끌어 낼 수 있다. 이 기법을 활
용, 수십 수백 혹은 수천의 메일 캠페인을 전개할 수 있으며 이 때의
Offer는 CIF에 따라 그간의 많은 Offer중 하나가 선정되어
Personalization을 거쳐 고객에게 제시된다.

이익 기여도 분석 (Profitability)

이익 기여도 분석의 목표는 이익기여도가 높은 고객의 유지 및 육
성, 고급 상품 및 서비스에 대한 브랜드 이미지 관리, 고객의 생애가
치 극대화, 전략적 활용 등으로 볼 수 있다.

Customer Segmentation & Profiling

프로모션의 대상 고객 색인, 가치가 높은 고객 색인, 가치 있는
신규고객 제시, 고객 유지(Churn/Attrition 예측)가 주 목적인데 고객
가치 계산에 고려되어야 할 요소들로는 최초 고객 획득 비용, 서비스
제공 비용(고정비, 간접비), 모든 부문과 운영부서를 포함한 판매 이
익, 연속 서비스 매출에 의한 이익, 다른 고객 소개에서 얻은 이익,
고객 충성도 혹은 탈세의 예측치, 고객의 주변인 가치(친척, 동료
등), 신용상태 평가, 상징적 파급효과, 영향력 등 계산할 수 없는 요
인 등이 존재하게 된다.

고객행동 예측

고객행동 예측은 데이터 마이닝기법을 이용하여 마케터가 현업의
문제를 풀기 위하여 과거에는 알지 못했던 새로운 내용을 타당성있고
일관적이며 실천 가능한 정보 또는 지식의 형태로 추출하는 과정이
다. 이 경우 데이터 마이닝 모델은 은 고객의 행동이나 특성, 관계,
프로모션 결과 등을 분석하여 일정한 값으로 나타내는 일련의 방정식
이나 규칙이다.

주요 응용분야

Prediction, Customer Segmentation, Pattern Recognition,
Market Basket Analysis(Link, Association, Sequence) 등

고객 세분화

회사에 대한 가치를 기준으로 고객의 서열을 매기고, 고객의
Needs에 따라 차별화 한다. 고객이 어떤 Value 타입에 속하는 지에 따
라 서로 다른 전략을 수행하게 된다. 고객세분화는 다음과 같은 세가
지로 분류될 수 있는데 첫째는 MVCs : Most Valuable Customers인데
이는 고객유지가 최우선 과제이며 둘째는 MGCs : Most Growable
Customers로서 고객의 소비율을 증가시킬 수 있는 방법의 도출이 최우
선 과제이고, 셋째는 BZs : Below Zero 즉, 보다 수익성 있는 고객이
되도록 유도해야하는 고객으로 세분화될 수 있다. 이러한 고객세분화
는 고객관리를 위한 기반이 된다.

고객을 알기 위한 노력의 중요성

고객의 요구에 맞는 마케팅 전략 수립을 기획하고 시행해야 하
며, 고객의 만족을 증대시키고 고객의 충성도를 높일 수 있는,
Relationship Marketing의 시행을 통해 지속적인 관심과 고객에 대한
지원이 필요하게 된다. 1:1 마케팅의 구현과 고객 지향적인 마케팅의
실시, 기업중심의 사고, 관리위주의 마케팅에서 고객중심의 시각으로
의 전환, 서비스 제공 중심의 마케팅으로 전환은 모든 조직원이 고객
에 대해 일관적인 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 되는 것이
다. 과학적인 마케팅 정보관리, 지식관리시스템의 구축, Marketing
Customer Information File의 고도화, 전사적 마케팅 목표의 공유와
부서별 업무별 서로 다른 역할을 취함으로써 고객에 대한 정보를 새롭
게 분석할 수 있는 기반이 된다.
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