고객 관계 관리 (CRM)

1

고객 관계 관리 (CRM)

GE 의 모든 지식은 콜센터로 부터 전해진다 .- 잭 웰치 자서전 -

2

Contents

1. CRM 의 이해

2. 창업기 CRM 전략 – 니즈형 제품개발

3. 성장기 /성숙기 CRM 전략

4. CRM 방법론과 지원시스템

5. e-CRM, m-CRM, u-CRM6. DW 와 DM

3

1. CRM 의 이해





4

CRM 등장 배경

• 대장간과 산업혁명

• All Customers are not created equal ! ( 고객은 있어도 고객들은 없다 )

• 고객과의 관계가 중요한 이유 ? - 비용 : 신규고객 유치 비용은 기존 교객 유지 비용의 5~7 배 - 5% 의 고객 유지 증가 -> 50~60% 수익 증가 (Bain 보고서 )

5

CRM 이란 ? • CRM(Customer Relationship Management)

고객에 대한 광범위하고 심층적인 지식을 바탕으로 개개인에게 적합한 차별적 제품 및 서비스를 제공함으로써 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 경영혁신 활동

Listen & Learn. Not Tell & Sell

• 고객을 이해하기 위해서는 고객의 구매에 영향을 미치는 요인들을 파악해야 함

• 인구통계적 특성 뿐 아니라 심리적인 특성에 대한 이해 필요 예: 케이블 TV회사는 고객의 취미나 선호하는 스포츠를 알아야 그들이 어떤 채널을 선택하는지를 이해할 수 있음

• 고객의 다른 사람과의 관계로부터 새로운 고객을 획득할 수 있음 예: 기업 고객사의 종업원들을 대상으로 한 우대 요율 적용카드 발급 권유 고객의 구매에는 전 가족이 영향을 미침

• 집중적으로 이해해야 할 고객집단을 파악하는 것이 매우 중요함

6

고객의 정의

• 현재 고객

- SKT 의 고객 정의 – 사용 관점

- 삼성전자의 고객 정의 – 최신성 관점

- 현대백화점의 고객 정의 – RFM 관점

- 자사의 고객 정의

• 잠재고객

- STP 전략 관점

백화점의

현재고객

은행의 현재고

객

보험의 현재고

객

제조업의

현재고객

이전 1 개월내의거래실적 ?

일정기간동안일정액 이상계좌 잔고

보유 ?

현계약자 ?구매한상품을

사용중 ?

7

인터넷 쇼핑몰의 고객구분

1. 가망 2. 최초 방문

재방문

4. 휴면 / 5. 이탈

11. 휴면 /12. 이탈

15 휴면 /16 이탈

13. 우수

14. 일반

10. 해지이용자 18. 불량이용자17. 재가입이용자

3. 등록

비회원

재방문

유효이용자

8. 휴면 / 9. 이탈

6. 우수

7. 일반

유효이용자

19. 기타이용자

8

시장점유율 vs 고객점유율 vs 마음점유율 , 생활점유율

구분 A 백화점 B 백화점

목표 시장점유율 50% 달성 고객점유율 50% 달성

마케팅전략

TV 광고 , 가격할인 단골 고객카드 발송 , 편의제공

결과 판매비용 증가 뜨내기 고객의 일시적 구매유도

표적집단에 호소 ( 낭비가 없음 )지속적 수익 창출기대( 관계의 지속성 )고객단위당 판매이익 증가

시장점유율 = A 백화점의 판매량 / 전체백화점 판매량고객점유율 = 고객의 A 백화점 구매액 / 고객의 전체 백화점 구매액

모든 유권자와 악수 10% 유권자와 식사

9

로열티의 시대

• 고객만족과 로열티의 관계 : - 어느 자동차회사의 설문조사 결과 : 만족도 90%, 재구매의 의도 30%

• 로열티의 정의 다른 기업의 제품이나 서비스를 구입 하도록 하는 잠재적 상황요인에도 불구하고 고객이 특정 제품이나 서비스를 일관되게 재 구매하고 반복적으로 구매 하고자 하는 고객의 깊은 몰입 정도

• 예 - 가까운 음식점을 두고 굳이 멀리 돌아 단골집을 찾는 미스터 김 ( 재구매 의도 ) - 자신이 사용하는 샴푸의 성능을 주변 친구에게 권유 , 전파 하는 박양 ( 적극적 권유 ) - 계기판에 빨간 불이 와도 단골 주유소만 고집하는 이 부장 ( 신뢰 )

10

고객 만족과 로열티의 관계

출처 ; 최정환 , 이유재 , 죽은 CRM 살아있는 CRM

11

마케팅 패러다임의 전환 - CRM 필요성

• 마케팅 프로세스의 초다품종 대량생산 체제화 진전

• 매출 보다는 이익을 기반으로 하는 관계 추구

Power Marketing Value Marketing

Push Marketing Pull Marketing

Mass Marketing Target Marketing

Transaction Marketing( 가격 등 제품에 대한 고객만족이 마케팅 목표 )

Relationship Marketing( 고객과의 신뢰관계구축이 마케팅 목표 )

MassMarketing

TargetMarketing

IndividualMarketing

Sales-Driven Marketing Profit-Based Marketing

수익의 원천 = 상품그물로 고기잡기

수익의 원천 = 고객낚시로 대어잡기

12

CRM 의 사례

• Fedex 는 24 시간 내 배달을 보장

• 포르쉐 독일 스포츠카 :

- 2-3억원 . 가격 할인에 관심이 없음

- 걱정과 귀찮음이 중요한 가치

- 공항주차시 렌터카 회사가 관리 , 세차 해주어 고객들의 걱정을 덜어줌

• N2K music:

- 14 세된 아들 , 딸에게 무슨선물을 줄것인가 ?

- 공포의 나이 : 예측불가능

• 블랙퍼스트 비디오 체인

- 지역별로 차별화 , 항공사 앞 비디오 가게 , 노인 거주지역 자주 보는 비디오

13

1. CRM 의 이해





14

신제품 개발 절차와 시장기회 파악 기법

아이디어 도출 컨셉화

• 고객 니즈를 조사하는 기법은 문제 기반 접근법과 속성기반 접근법으로 분류됨

출처 : E. V. Kleef et al., 2005

15

컨셉화

• 컨셉화 란 ? - 고객의 니즈를 통해 창출된 아이디어를 의미 있는 소비자의 언어로 변환시켜 구체화 한 것 - 제품 아이디어 + 혜택이 추가 됨

• 컨셉화의 예 ) 쌀로 만든 음료 아침 식사 대용의 쌀 음료 or 다이어트 용 저칼로리 쌀 음료 or 성장기 어린이를 위한 영양 간식용 쌀 음료

16

신제품 /서비스 컨셉 도출 방법

FGI, 심층면접

선도사용자 기존문헌 등 정성적 기법

요구사항 평가

Kano’s ModelMADM(AHP)

개념화 /정제

인지맵컨조인트 분석

제품개발계획

QFD 에 의한 품질특성 개발

니즈 파악 문제점 , 요구사항후보 요구사항

중요속성후보 대안

최종 요구사항우선순위

도출된 컨셉( 대안선택 )

• 니즈파악 과정에서 얻어진 문제점과 요구사항 - 소비자의 경험으로부터 얻어 지므로 Innovative 한 서비스의 도출 가능성은 미약 - 소비자 요구사항에 대한 우선순위 평가 과정과 조합을 통해 서비스 컨셉을 도출 • 니즈파악 과정에서 얻어진 중요한 서비스 특성 이나 속성 - 속성의 조합을 통해 예상치 못한 서비스의 도출 가능 - 주류시장에서의 대안 평가 과정을 통해 서비스 컨셉을 도출

시장세분화 및 수요예측

제품개발

17

소비자 니즈 파악 기법Empathic Design ￮ 참여관찰 기법의 하나로 제품의 사용자들이 자신의 제품 사용 상황에 너무

익숙하여 거의 무의식적으로 사용하는 경우 , 그들의 잠재적 니즈를 표현하는데 어려움을 겪게 되므로 사용자와의 공감 , 감정이입을 통해 시장기회를 발견하자는 것 . 소비자 자신의 환경에서 관찰한다는 점과 조사자가 여러 명 ( 다양한 분야의 전문가 ) 으로 구성된다는 점에서 관찰법과 차이 . ￮ 예 1) PDA 사용자가 주로 언제 어떤상황에서 사용하는지 관찰하여

인터페이스를 개선 ￮ 예 2) pager 와 휴대폰을 함께사용하며 받고싶은 전화만 필터링하는

사용자로부터 발신자 표시 서비스 착안 ￮ 예 3) 빨래후 옷감의 향을 맡는 소비자를 관찰 한 후 세제에 향 추가

Focus Group ￮ 토론진행자의 주관으로 6~8 명의 참가자에게 다양한 질문을 던지고 토론함으로써 미충족 욕구를 발견하여 새로운 시장기회를 모색 . ￮ 대개 유사한 연령이나 성별 , 사용행태에 따라 다수의 그룹으로 구분하고 각

그룹별 두 세시간의 면접을 수행 . ￮ 토론진행자는 가이드를 사전에 철저히 준비 . ￮ 특정 제품을 선택한 요인이 무엇이었는지 , 신제품의 개념에 대한 토론 등이

topic 이 될 수 있음 ￮ 표적집단면접의 계획 ; 집단 규모 , 표적집단의 수 , 집단의 대표성 , 면접장소 ,

모더레이터의 선정 , 질문의 구성 ( 주제제시 or 구체적 질문 )

Free Elicitation ￮ Associative Knowledge Network for an individual brain ￮ 응답자는 특정 제품의 집합을 인지함에 있어서 주로 고려하는 속성 (attribute) 을

표현 함

18

소비자 니즈 파악 기법

Information Acceleration

￮ 제품 컨셉을 테스트하기 위한 기법

￮ 가상의 모의실험 환경을 구축하여 구매 행위를 분석 함

￮ 구매 과정에서 일어난 고객의 구매의향 정보를 분석

￮ Personal communication system, 테마파크 등의 개념 테스트에 활용 됨

Lead User Technique

￮ 선도 사용자란 마켓 트랜드를 앞서가며 평균적인 소비자들보다 높은 요구수준을 가진 소비자

￮ 이들은 제품이 시장에 나오기도 전에 자신의 욕구를 충족할 나름대로의 해결방안을 발견

￮ MIT 의 Hippel (1986) 은 다양한 하이테크 산업에 걸쳐 혁신적인 제품의 컨셉이 기업이 아닌 사용자로부터 나왔음을 발견

Zaltman Metaphor Elicitation Technique (Zmet)

￮ Projective technique

￮ 제품이나 토픽에 대한 그들의 감정이나 경험을 그림으로 표현

￮ Christensen and Olson (2002) 는 산악 자전거 개발 시 이 기법을 적용하여 응답자의 그림들을 조사한 결과 도전 , 스릴 , 그룹간 연계와 경험의 공유 , 자연으로의 탈출 이라는 4 가지 방향을 도출 함

19

속성 기반의 소비자 니즈 파악 기법 – 인지맵

노트북 시장에 대한 perceptual map

출처 : 최수민 외 , 경영과학회 , 2004

분석 목적

분석 과정

20

속성 기반의 소비자 니즈 파악 기법 – 컨조인트 분석

Factor LevelIngredientFormBrand name

Phosphate-freeLiquidHATCO

Phosphate-basedPowderGeneric brand

68HATCOPhosphate-basePowder8

87GenericPhosphate-basePowder7

54HATCOPhosphate-freePowder6

73GenericPhosphate-freePowder5

46HATCOPhosphate-baseLiquid4

35GenericPhosphate-baseLiquid3

22GenericPhosphate-freeLiquid2

11HATCOPhosphate-freeLiquid1

Respondent 2Respondent 1BrandIngredientForm

Respondent RankingsStimuli Description

The researchers of use three factors with two levels each:8(2*2*2)

Cleanser 선호도

Form Ingredients Brand28.6%Powder

75.1%Pho-based

14.3%Generic

21

요구사항의 평가 – Kano’s ModelKano et al. (1984) 는 고객 만족에 영향을 미치는 제품 요구사항을 1)Must-Be Requirements 2)One-dimensional requirements 3)Attractive requirements 세 가지로 정의

22

요구사항의 평가 – Kano 설문지와 평가기준

( 나는 만족할 것이다 ) ( 반드시 그래야한다 ) (잘 모르겠다 ) ( 그 정도는 허용 된다 ) ( 나는 불만족할 것이다 )

23

요구사항의 평가 – Kano 최종평가

24

1. CRM 의 이해





25

Connecting the Dots

You can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards.

So you have to trust that the dots will somehow connect in your future.

- By Steve Jobs, Apple CEO

26

신 상품 교차판매전략

신규고객 신규고객 확보전략잠재고객

과거고객 재활성화 전략

기존고객

기존상품고객활성화 전략고객애호도 제고 전략고객유지 전략현재고객

CRM 전략의 유형

• 고객 유형별 전략 구성 체계

Cross-Sell

Up-SellRe-Sell

27

고객활성화 전략

• 고객과의 거래 관계를 지속적으로 기록하고 고객의 구매량에 따라 이에 상응하는

인센티브를 제공해 주는 전략

• 구매빈도가 상대적으로 높은 소비재나 서비스업 , 유통업 등의 주요 전략

• 상표애호도의 제고나 사용빈도의 증가 등 유도

• 고객 중 누가 우량고객인가를 가려내는 것이 중요

• 분석 기법 : RFM

RFM 은 백화점 , 카드사 , 통신판매회사의 고객 등급화 기법

RFM 은 미래 구매에 대한 예측력이 매우 높은 변수

고객을 RFM 점수에 의해 Group 화 함

Target Group 의 선정 및 판촉수단 결정

28

애호도 제고 전략

• 고객이 다른 기업의 제품이나 서비스로 브랜드 전환하지 않도록 고객과의 유대 관계 강화 추구

금전적 혜택이 바로 브랜드나 제공기업에 대한 애호도로 연결되지 않는 측면 존재

기업이나 브랜드의 애호도를 증진시키는 것은 물질적인 것 보다 고객에 대한 특별한 배려와 같은 정신적이고 소프트한 혜택이 더 중시 됨

• 해피콜

• 연하장

• 생일축하카드 Emotion!Emotion!

29

고객유지 전략

• 통신서비스회사 , 보험 등 성숙기 산업의 기업들에게서 많이 채택되는 전략

• 구매제품에 대해 호의적인 태도를 갖게 하는 동시에 구매한 고객에 대해 개인적인 관심을 표명함

• 적용 기법 : 가망 이탈고객 탐지 및 이탈 방지 캠페인 실시 가망이탈고객 탐지 : 의사결정나무 분석 , 신경망 모형 , 로지스틱 회귀분석 인구통계학데이터 , 선호 및구매 정보 , 고객행위정보 등의 활용

30

교차판매 전략

• 교차판매 전략은 기업이 여러 가지 제품을 판매하고 있는 경우에 하나의 제품에 대한 데이터베이스는 다른 제품의 판매를 위한 수단으로서 사용함

상표애호도나 구매빈도의 증가는 규모의 경제추구 교차판매는 범위의 경제 지향

• 이미 확보된 기존고객이 대상

• 적용기법 : 연관성 규칙 (ARM)

핸드폰 핸즈프리

31

과거고객 재 활성 전략

• 오래 전에 물품이나 서비스를 구입한 경험이 있는 고객이 대상

과거 실적에 대한 면밀한 분석 거래를 중단하게 이유를 분석 가치가 있다고 판단되는 고객에 대해 비용 효율적인 마케팅을 시도

• 상품별 반복구매주기가 지났는데도 재구매를 하지 않은 고객에 대해 재활성화시키는 전략 구사

• 예 ) 휴면고객 계좌를 보유한 고객

구매패턴내용년수 구매주기

32

신규고객 확보전략• 성장기 기업의 경우 중요 전략• 지속적인 성장을 위해서는 신규고객 확보를 위한 투자 필요

• 신규고객 확보 방법 편집리스트 판매업자로부터 잠재고객 리스트를 구입 대규모 설문조사 직접반응광고

• 경쟁사의 고객을 직접 겨냥하는 공격적인 형태로도 전개

• MGM(Members Get Member)– 기존 고객이 신규고객을 모셔오면 … .

• 통신서비스 회사의 경우– 자사 고객이 자주 통화하는 경쟁사 고객 전화번호가 타겟

• WOM( 구전 ) 효과– 유니버셜스튜디오의 경우 : 4,000 만 /년 * 25% * 3 장의 사진 = 3,000 만명 광고

33

고객변화

고객관계강화

변화포착

목표고객선정

마케팅대응

고객 상황 변화

시간경과

적정 고객

적정 활동담당 판매조직

적정 시기

Event Driven CRMEvent Driven CRM 의 정의의 정의 고객의 주요한 행위 , 니즈 , 환경에 관한 이력을 기반으로 , 사전에 변화 (events) 된 행위를

포착하여 정의된 변화 대응 rule 에 따라서 고객이 필요한 시점에 적절한 마케팅 활동을 수행하는 것

Event Driven CRM

34

• 결과 : 응답율 30% 달성

• 영향 :

• 추가적인 제품에 대한 교차 판매 활성화

• 부정적인 사건을 대폭 제거

Event 잔액 부족으로 ATM 현금 인출 실패

TriggeredAction 다음날 전화나 메일을 통한 개인 대출 권유

Condition 고객의 신용도가 좋음

•고객 라이프스테이지 이벤트•관계 이벤트 ( 회원등록 , 정보요청 , 회원탈퇴 등 )•판매 및 마케팅 이벤트

Event-driven Campaign 의 종류

Event Driven CRM 사례

35

Event Driven CRM - UK Telephone Bank 사례

• 휴면계좌 감소 : 성공율 95%• Event-driven Campaign :

• 3 개월 이상 거래가 없는 계좌를 파악• 고객에게 사용 또는 계좌 폐쇄를 권유

• 50% 고객이 계좌를 재활성화• 45% 고객이 계좌를 폐쇄• 5% 무응답

•관계 이벤트의 성과가 라이프스테이지 이벤트에 비해 높음•소규모 켐페인을 여러 차례 하는 방향으로 변화하는 것이 바람직

Event-driven Campaign 전개 결과

36

1. CRM 의 이해





37

CRM 구축의 기본방향

성공적인 CRM 전략은 프로세스 , 조직 , IT 를 함께 고려하여야 고객서비스레벨이 향상된다 .

•고객정보 통합 프로세스 설계예 ) 시티그룹 : 보험에서 중요하지 않은 고객이 은행에서는 VIP 고객KT, KTF 통합고지

•채널통합 프로세스 설계예 ) 콜센터로의 통합 추세

•접점채널의 기존 부서업무 흡수예 ) 시티은행 대출 , 예금 등의 창구배치 => One Stop 창구

조직프로세스

Customer Service LevelCustomer Service Level

•Web 기반의 통합상담 적용업무 개발•고객정보 DW 구현으로 e-CRM 기반 조성•채널 통합 , 영업점 지원의 인프라 구축

•조직 통합 및 신규 조직 생성예 ) IBM: H/W maker Global Service Co.영업본부내 A/S 존재 자사제품만 A/SA/S 조직 분리 아웃소싱 사업 태동의계기

•전문인력 양성•새로운 기술에 대한 교육

IT

“ 오직 비용을 절감하겠다는 목표로 CRM 을 구현하려는 기업은 실패 할 것이다 ......” I/T 비지니스 2000.6.1일자

38

일반적인 CRM 방법론

현황평가CRM

전략계획수립

CRM정보시스템

구축

고객분석및 CRM전술 기획

CRM프로그램

실행

결과평가 및 개선방안

도출

•고객요구평가•시장환경평가•내부환경평가•외부환경평가

•SWOT분석•목표수립•CSF 분석•업무프로세스 분석•문제점 분석•업무실행계획수립

•데이터추출 및 정제•데이터웨어하우스구축•OLAP 환경구축•데이터마이닝 환경 구축•CTI 구축

•신용도산정•이탈가능성산정•LTV 산정•고객세분화•전술 프로그램 기획•대상 고객결정

•다이렉트 메일•텔레마케팅•직접반응프로모션•이벤트

•반응률 분석•ROI 분석•문제점 분석•개선방안도출

[ 단기순환과정 ]

[ 장기순환과정 ]

정보시스템 활용 범위

데이터 마이닝 /OLAP 적용범위

39

Source: Meta Group Business Week, Feb. 2000

DataWarehouseC

losed Loop Processing

SalesAutomation

CustomerActivity

Data MartProduct

Data Mart

MobileSales

FieldServices

Call CenterAutomation

WebConfigurator

SalesMgt. &Prcs.

Web Sales & Personalization

VerticalApp.

CampaignManagement

Operational CRM Analytical CRM

Collaborative CRM

BackOffice

FrontOffice

MobileOffice

CustomerInteraction

LegacySystem

DataMining

OLAP

Web Service Web Analysisand Marketing

CRM 시스템 기능

40

1. CRM 의 이해





41

개인화의 필요성

42

Internet Data 활용

• 웹을 통해 대량의 데이터 획득가능• 대부분은 정보로서의 가치가 낮음

방문자의 인식이 어려움• 웹으로부터 얻을 수 있는 기본적인 자료 유형

방문자 , 방문 시간 , 접속 컨텐츠• 웹으로 부터 입수되는 데이터에 대한 분석 체계 구축 필요

독자적인 웹 데이터 분석 데이터웨어하우스 /데이터 마이닝 웹 분석용 패키지 (Web tracking) 시스템 도입

• 보다 고급스러운 분석의 예 얼마나 많은 서로 다른 사람들이 방문하는가 , 얼마나 자주 방문하는가 어느 사이트로 부터 주로 오는가 , 사이트내의 어디를 주로 방문하는가 어떤 광고를 주로 클릭하는가 , 방문중 마지막으로 접속한 페이지는 ? 유료회원으로 가입하려면 얼마나 오랜 동안 무료로 사용하는가 ?

• 유용한 분석을 위해서는 다른 사내 고객정보와의 연계 필요

43

Web Log (Click Stream)

44

298kkkassd /ne_mall/reserve/rafting/1001.html ….. 298kkkassd /ne_mall/reserve/rafting/2001.html ….. 298kkkassd /ne_mall/reserve/kayak/2001.html …..

123rkkatpo /ne_life/trav/travel/climb ….. 123rkkatpo /ne_life/trav/travel/climb ….. 123rkkatpo /ne_life/trav/travel/climb …..

< 로그 데이터 > mal l ( ne_mal l )레저

레저체험기

*래프팅

*카약

레저상품

래프팅

카약

(ne_pr od)레저용품

EC레저용품

카테고리별

등산용품

라켓류

브랜드별

나이키

노르디카

로시뇰

(ne_l i f e)여가생활

( t rav)여행정보컨텐츠

여행정보

산

바다

계곡

섬여행

특별여행

추천드라이브코스

테마파크

/영화 공연

( etc)기타정보컨텐츠

( fi sh)낚시정보

( cl i mb)등산정보

< 컨텐츠 분류 >

ID 이름 연령 래프팅 카약 등산용품 래프팅용품 나이키 산 등산 영화 298kkkassd 홍길동 23 2 1

123rkkatpo 이길우 18 3345opreiqw 김순자 34 5 1 1 8

< 등록 정보 >

298kkkassd

홍길동 7701231053116

Web Log 로부터 고객 선호정보의 추출

45

방문 감사인사 - 고객명 - 방문횟수 (O 번째방문 )

맞춤형 상품 권유

e-CRM 활용사례

46

추천 CD(Relevant E-Commerce)

고객명

고객기록 - 구매 History - 고객 Point 및 Point 사용 안내 - e-Mail 소식

성향별맞춤 광고(Targeted Advertising)

e-CRM 활용사례

47

사용자에 의한 개인화 (Personalization by user)

사용자의 명확한 의도 , 선호 스타일을 기초로 함<www.mylook.com>

개인화의 유형

48

사이트에 의한 고객 맞춤 (Tailoring by site) 유사한 선호패턴을 가진 다른 사용자들의 행동에 기초한 고객 맞춤

과거의 구매기록에 기초하여 추천하고 , 사용자의 관심영역에 마케팅 메시지를 전달<www.amazon.com>

개인화의 유형

49

Movie Lenz 의 추천 사례 : 데모 http://movielens.umn.edu/login

추천 시스템 사례

Collaborative filteringContent-basedHybrid

50

대화처리 기술 : 데모 http://www.aawoo.com/

대화처리 기술

출처 : 다음소프트

51

m/u-CRM – Progressive Insurance•금융 / 보험업의 본질 : 1 명의 신용불량자 발생 -> 1000 명으로 부터의 수익 상쇄 •자동차 보험사 : 차에 대한 이동을 자동 센싱하여 profile 을 파악•안전한 고객에게는 보험료 인하 ( 할인점 갈 때만 사용 vs 폭주족 )•수익률 2 위 업체로 부상

52

m/u-CRM – OTIS Elevator•엘리베이터 업계의 경쟁우위 : 안정적인 운영•엘리베이터에 센서 부착 실시간 모니터링•고객이 신고하는 A/S 는 없음 . 예방 점검만 수행

53

1. CRM 의 이해





54

데이터 웨어하우징에 의한 데이터 통합

• 데이터 웨어하우스는 조직 내에서 이루어 지는 의사결정 지원을 위한 주제 지향적 (Subject Oriented) 이고 통합적 (Integrated) 이며 시계열적 ( Time Variant) 이고 비휘발적인 (non-volatile) 데이터의 모음

– Inmon,1992

• 의사결정지원용으로 특별히 설계된 주제중심적인 정보 저장고 Meta Group, 1996

• 기업내의 의사결정지원 어플리케이션들을 위한 정보기반을 제공하는 하나의 통합된 데이터 저장공간

Kelly, 1994

55

데이터 웨어하우스 일반적 아키텍쳐

마케팅 제조 판매

Legacy System : 데이터추출

외부데이터

분석가

임원

일반사용자

DW

Mart

Mart

MartSummary

Detail

ODS

ODS: Operational Data StoreMart: Data MartDW: Data Warehouse

Data Extraction, Transformation, Cleansing,Loading & Distribution

56

데이터 마트

• 데이터 마트 단위부서를 지원하기 위한 의사결정 지원 시스템용 데이터베이스 - Inmon, 1996

• 데이터 마트의 출현배경 중앙 집중적이고 전사적인 데이터 웨어하우스 방식의 여러 가지 문제점이 노출

- Inmon 1996 데이터 자원의 사용에 대한 조직 내에서의 경쟁 심화 데이터를 각 부서의 요구사항에 적합하게 변형하여 사용하기 어려움 처리에 많은 비용소모

데이터 웨어하우스를 보완하기 위한 수단으로 부분적으로 데이터 마트를 구축하고 있으며 , 다수의 데이터 마트들의 연합체를 구성함으로써 데이터 웨어하우스를 사용하지 않으면서 동일한 기능성을 확보 - Stedman, 1996

57

On-Line Analytical Processing(OLAP )

• On_Line Analytical Processing 최종사용자가 대규모의 기업데이터에 직접 접근하여 능동적으로 정보를

분석하는 과정 대규모 데이터에 대한 실시간 분석처리 시스템 가공되지 않은 데이터를 기업의 실제 비즈니스 관점을 반영하는 정보로 변환 기업의 분석가 , 관리자 , 중역들이 신속하고 일관적이며 상호작용 가능한

액세스를 통해 이들 정보를 다양한 각도에서 분석하게 함으로써 기업정보에 대한 통찰력을 얻을 수 있게 하는 소프트웨어 기술

• OLAP 을 위한 12 가지 법칙 발표 ( 관계형 DB 모델을 개발한 E.F. Codd, 1993) 관계형 DB 는 OLTP 에 적합 , OLAP 에는 적합하지 못한 모델이므로 새로운

형태의 모델 필요

58

OLAP Tool 의 주요기능

매출

상품

Drill down

Drill up

지역 Drill Across

매출

지역 상품

Pivoting

Drill to Detail

Reporting Visualization

59

데이터 마이닝 정의

• Data Mining is the search for valuable information in large volumes of data(Weiss and Indurkhya, 1998)

• Technology designed to ‘mine’ large volumes of data for hidden information and suggestions which businesses can use to increase their profitability(Roverso).

• Data Mining is the extraction of interesting knowledge(rules, regularities, patterns, constraints) from data in large databases(Han, 1996)

60

1. 정의

61

대용량의 데이터 축적대용량의 데이터 축적Data Warehouse Data Warehouse 도입 확산도입 확산

대용량의 데이터 처리가 대용량의 데이터 처리가 가능한 컴퓨팅 파워 증대가능한 컴퓨팅 파워 증대((Parallel Data base server Parallel Data base server platform)platform)

시장 경쟁의 심화시장 경쟁의 심화데이터 베이스 마케팅 관심 증대 데이터 베이스 마케팅 관심 증대 CRMCRM 에 대한 관심 증대에 대한 관심 증대

GUI GUI 환경을 제공하는 환경을 제공하는 Data Mining Tool Data Mining Tool 출현출현

S/WS/WH/WH/W

BusinessBusinessKnowledge GapKnowledge Gap

Data Data 축적축적 Data MiningData Mining

이용 가능 데이터

분석 능력

데이터마이닝 발전 동기

62

응용사례

1. 아마존의 서적 추천 ; 연관성분석 , CF 이용2. 은행 대출여부 심사 ( 분류 ) ; 의사결정나무 활용3. 통신회사의 이탈고객 예측 ; 신경망 , 의사결정나무4. 웹 navigation pattern 분석 ; 군집분석 5. 신용카드 / 통신사 부정 사용자 색출 : 신경망 6. 교차 판매 ; 연관성분석7. 관세청 부정 통관품목 색출 등

63

데이터마이닝의 수행과정

64

데이터마이닝 기법 - 연관성 규칙 (Association Rule)

하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 항목들의 경향을 파악해서 상호

연관성을 발견 하는 것

EX) Products in Shop Cart (One trip, Together)

1) 구매자가 제품을 구매할 때 이웃의 영향이 있었는가 ?

2) 오렌지 주스와 청정재 구입시 윈도우 클리너를 같이 구입하는가 ?

3) 우유를 바나나 구입시 함께 구입하는가 ? 또한 구입 할 때 특정

브랜드를 구입 하는가 ?

4) 청정재를 어는 곳에 위치시켜야지만 판매고를 최대화하는가 ?

Windowclear 청정재

우유 우유 바나나

오렌지주스

65

데이터마이닝 기법 - 연관성 규칙 (Association Rule)

66

데이터마이닝 기법 - 의사결정나무 분석

개념 : 목표 변수의 Category 를 예측 - 예 ; 보통예금 계좌가 있고 , 평균잔액이 중간 정도인 고객에 대해 대출을 허용할 것 인가 ?

원리 : 과거 데이터 (Training Set) 를 이용하여 대출여부에 관한 규칙을 구한 후 새로운 데이터 (Test set/Unseen Set) 에 적용

응용분야 - credit approval - target marketing - medical diagnosis - treatment effectiveness analysis

67

데이터마이닝 기법 - 분류분석 ( 의사결정나무 분석 )

TrainingData

NAME RANK YEARS TENUREDMike Assistant Prof 3 noMary Assistant Prof 7 yesBill Professor 2 yesJim Associate Prof 7 yesDave Assistant Prof 6 noAnne Associate Prof 3 no

ClassificationAlgorithms

IF rank = ‘professor’OR years > 6THEN tenured = ‘yes’

Classifier(Model)

68

데이터마이닝 기법 - 군집 분석 (K-means)• Example

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

69

데이터마이닝 기법 - 신경망 모형

신경망 모형은 인간이 경험으로부터 학습해 가는 두뇌의 신경망 활동을 흉내내어 자신이 가진 데이터로부터의 반복적인 학습 과정을 거쳐 패턴을 찾아내고 이를 일반화함으로써 특히 향후를 예측 (Prediction) 하고자 하는 문제에 유용하다 .

매우 복잡한 구조를 가진 데이터들 사이의 관계나 패턴을 찾아내는 유연한 비선형 모형 (Flexible nonlinear Model) 의 하나로 , 고객의 신용평가 , 불량거래의 색출 , 의료진단예측 , 우량고객의 선정 , 타겟 마케팅의 여러 주제 (DM,TM, ...) 등을 비롯한 여러 분야에 적용될 수가 있다 .

Documents

고객 관계 관리 (CRM)