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경영모델과 CRM

경영모델과 CRM. 2 0 0 3 / 4 / 1 1 조 재 희 광운대학교 경영정보학과 simon @ kw.ac.kr. Contents. CRM Key Concepts 고객만족도 , 고객로얄티 , 로얄티효과 , 파레토법칙 Customer acquisition/retention, Customer Share 우수고객 / 손실고객 , 고객스코어링 방법 : RFM, LTV Relationship Technology 정보기반 (Data Warehouse, Data Webhouse)

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경영모델과 CRM

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  1. 경영모델과 CRM 2 0 0 3 / 4 / 1 1 조 재 희 광운대학교 경영정보학과 simon@kw.ac.kr

  2. Contents • CRM Key Concepts • 고객만족도, 고객로얄티, 로얄티효과, 파레토법칙 • Customer acquisition/retention, Customer Share • 우수고객/손실고객, 고객스코어링 방법: RFM, LTV • Relationship Technology • 정보기반 (Data Warehouse, Data Webhouse) • 다차원모델링 (차원, 항목, metrics), 전선관측데이터분석 사례 • CRM 아키텍쳐, CTI, Web-enabled Contact Center • Analytical CRM vs. Operational CRM • 데이터분석 (OLAP, 마이닝) • CRM 전략 • CRM 정보기반 • 산업별 CRM 도입방향 • CRM/e-CRM/SRM 사례 • BC카드 Fraud Detection System 사례 • 마이크로소프트 Cross-Selling 사례 • H백화점 CRM전략 사례 • 지하철 승하차 패턴분석 모델 • 닷컴 웹하우스 구축 사례 (e-CRM) • CRM Metrics와 ROI/Value • Meta Group 설문조사, CRM 지출과 ROI분석, CRM 도입 목적 • Framework: Gartner vs. BSC • Conclusion • 개념도 • Quantitative and Qualitative Benefits of CRM

  3. 1. CRM Key Concepts (고객만족도, 고객로얄티) • 고객 만족도와 고객 로얄티 • Satisfaction is a function of perceived performance and expectations • Loyalty • A Deeply held commitment to re-buy or re-patronize a preferred product or service consistently in the future despite situational influences and marketing efforts having the potential to cause switching behavior • True customer loyalty is created when the customer becomes an advocate for the organization, without incentive. • 현대백화점 (평균객단가 vs. 불만제기횟수) • 고객만족의 효과 불만족한 고객 • 불만족한 고객의 4%만이 불만을 이야기한다 • 불만족한 고객의 90% 이상이 거래를 중단한다 • 불만족한 고객은 9명에게 불만족한 경험을 이야기한다 만족한 고객 • 신규고객유치는 기존고객유지에 비해 5배+ 의 비용이 든다 • 만족한 고객은 기꺼이 더 많은 대가를 지불한다 • 만족한 고객은 5명에게 만족한 경험을 이야기한다 Source: U.S. Office of Consumer Affairs Source: 파이넨셜 뉴스, 2002년 10월 31일

  4. 가격 프리미엄 (Price Premium) Company Profit 추천(Referrals) 운영비용 절감 (Reduced operating costs) 구매증가 (Increased Purchases & higher balances) Base profit 고객획득비용 (Customer Acquisition Cost) 0 1 2 3 4 5 6 7 년 Source : Reichheld & Sassewr, 1990 1. CRM Key Concepts (로열티 효과) • 평균적으로 기업은 연간 15 ~ 20%의 • 고객을, 매 5년마다 고객의 절반을 • 잃고 있다. • 고객 유지율을 5% 포인트 증가시키면 • 평균 고객의 가치는 25~100% 증가된다.

  5. 35% 5% 15% 20% 34% 60% 고성장기업 저성장기업 상위 10%의 고객들이 매출에 기여하는 비율 46% 32% 16% 15% • 미국 대형 편의점의 파레토 법칙 • 기업성장과 파레토 법칙 고객그룹 유지년수 생애매출 연간이탈 고객비율 상위 20% 17년 이상 $ 47,000 4% 하위 20% 1.5년 이하 $ 100 64% Customer connection, 1997 1. CRM Key Concepts (파레토법칙) I. CRM Key Concepts: 파레토 법칙 • H백화점 고객구성비 vs. 매출구성비

  6. Needs Satisfied Customers Reached • 고객관리 • 범위의 경제 • 고객점유율 (Customer Share=Wallet share) • One-to-One Marketing • Relationship Marketing • Two Way Communication 1. CRM Key Concepts (Customer Acquisition/Retention) Needs Satisfied Customers Reached • 제품관리 • 규모의 경제 • 시장점유율 • Mass Marketing • Transaction Marketing • One Way Communication Source : Peppers & Rogers, Enterprise One to One, 1999

  7. 현 실 고 20% 15% 실 현 이 익 31% 34% 저 고 저 고객개발/마케팅 비용 1. CRM Key Concepts (우수고객 vs. 손실고객) 이 론 고 우수 고객 실 현 이 익 손실 고객 저 저 고 고객개발/마케팅 비용 자료: Shapiro, et.al., HBR, 1987

  8. (5,5,5) Monetary Score 1 2 3 4 5 (1,5,1) (5,5,1) Frequency Score 1 2 3 4 5 (1,1,1) (5,1,1) 1 2 3 4 5 Recency Score 1. CRM Key Concepts (고객 스코어링 방법) 1. RFM (유통) 먼저 각 고객의 Recency, Frequency, Monetary스코어를 5단계 척도를 이용하여 산출. 방법1: RFMC고객= (Recency스코어 x 가중치%) + (Frequency스코어 x 가중치%)+ (Monetary스코어 x 가중치%) 방법2: 단순히 R, F, M 척도 만으로 오른편과 같은 3차원 큐브를 만들어서 사용. 즉, 전체 고객을 125개군으로 차별화 한 후 캠페인 목적에 따라 추출. 2. LTV (이동통신) LTVC고객= (RevenueC고객 – CostC고객) x TenureC고객 Revenue = 서비스별 사용액(최근 6개월) Cost = 서비스별 비용(최근 6개월) Tenure = 예상 잔여기간

  9. 데이터 분석가 DBA 운영시스템 관리자 네트웍 관리자 애플리케이션 개발자 전 산 실 ISAM VSAM 관계형DB 운영 데이터 외부 DB 접 속 발 췌 필터링 요 약 소 팅 데이터 변환 데 이 터 웨어하우스 (Enterprise 서버) Detail Single version of truth 관계형 DB 복사 및 보급 데이터 마트 (부서별 DW) 마케팅 재무 협력사 경쟁사 지 역 고 객 데이터마이닝 통계분석 클러스터링 신경망 규칙추론 의사결정트리 데이터 엑세스 툴 다차원분석 데이터 EIS/DSS 스프레드시트 Q+E 애플리케이션 (OLAP) 시각화 개발 툴 최종 사용자 파워 유저 고객 상담자 애플리케이션 서버 분석가 임원 2. Relationship Technology (Data Warehouse) 자료: NCR

  10. Web Server Log File User Identification Session Identification Web Log분석 웹로그 DB • Webhouse 구축 및 분석 웹로그 DB OLAP 데이터 마이닝 Content DB 고객 DB 웹하우스 POS 상품 DB 2. RT (Webhouse와 웹로그분석) • Web Log 분석 • WebTrends 방법 • Click Analyzer 방법 • (다차원 모델링)

  11. 2. RT (Brick & Mortar Store vs. E-Store) Web Behavior 자료: The Data Webhouse Toolkit, 2000.

  12. 2. RT (WebTrends를 이용한 웹로그분석)

  13. 카드종류 청구지 합계 비자 마스타 국민 지역 합계 직장 자택 합계 ... 부산 서울 결제일 일반구입액 할부구입액 현금서비스 연체금액 회원수 사용금액합 연체율 1 5 9 12 16 20 23 27 합 일 일 일 일 일 일 일 일 계 KP 2. RT (다차원모델링) Dimensional Modeling Multi-dimensional Modeling

  14. 1997년 9월 (7차원 모델) 1996년 8월 (4차원 모델) 적활동종류 시간대 횡좌표 횡좌표 년도 종좌표 종좌표 기간 월 건수 빈도수 적활동 종 류 KPI 2. RT (다차원모델 예: 전선관측데이터 분석모델)

  15. 차원 차 원 항 목 차원항목 수 적활동 종류 병력활동, MDL접근, 진지보수, 아방관측, 군관방문, 심리전, 화공작전, GP교대, 교육/훈련, 포성/폭음, 연기/불빛, 차량, 보급품운반, 영농활동, 기타, 합계 16 관측년도 95년, 96년, 97년, 합계 4 관측월 1월, 2월, 3월, ... , 12월, 합계 13 시간대 후반야, 오전, 오후, 전반야, 합계 5 종좌표 N40, N41, N42, ... , N50, 합계 12 횡좌표 E68, E69, E70, ... , E98, 합계 32 Metrics 건수, 빈도수 2 2. RT (차원, 차원항목, Metrics)

  16. 적활동 년 도 월 시간대 횡좌표 종좌표 KPI 종 류 년도 월 시간대 횡 좌표 종 좌표 적활동 종 류 KPI - - - - - - X O - - - - - X O O - - - - X - - O O O - X O O O O - - X O - O O O O X O O O O O O X 2. RT (다차원 뷰: Slice & Dice) 기 간 횡좌표 종좌표 적활동종류 년도 월 시간대 횡좌표 종좌표 적활동종류 KPI 적활동 기 간 횡좌표 종좌표 종 류 기간 횡좌표 종좌표 적활동 종 류 X - - - O X - - O O X - O O O X 4차원 모델 - 6개 뷰그룹 7차원 모델 - 21개 뷰그룹

  17. Campaign Management Call Center Web Enabled Campaign Segment Campaign Creation Rollout Testing Evaluation Integrated WWW Services Scoring Mass Marketing Model Profit Email and Internet Web Enabled Call Center Data Mining Data Mart Marketing Data Warehouse Tele Marketer Analysis Tool Call Center (CTI) Direct Mail Fax Customer Mass Media Print Television Radio Channel Mgmt. Business Marketing Opportunity Contact Leads Evaluation Legacy Sales Force Automation Dynamic Sales Team 2. RT (CRM 아키텍쳐, CTI, Web-enabled Call Center) 자료: PwC

  18. Personalization E메일 마케팅 데이터 마이닝 OLAP 신경망 의사결정수 군집분석 텔레 마케팅 교차 판매 이탈/구매 가능성 고객 세분화 사이트 최적화 Analytical (Back-End) Operational (Front-Office) 2. RT (Analytical CRM vs. Operational CRM) 기 업 고 객 Customer Contact 데이터 웨어하우스 • 고객 / 잠재고객(Prospect) • - 식별 및 접근 정보(이름, 주소, 전화번호 등) • - 인구통계적 데이터(나이, 성별, 결혼, 주택 등) • - 구매이력 데이터 • - 프로모션 / 프로모션에 대한 반응 정보 • - 심리적 데이터(라이프 스타일 등) • 클릭스트림(Click Stream) • - 검색어 / 조회 페이지 • E-메일 Marketing Web E-Mail Mail Sales Face to Face Fax Call Center Service & Support Phone Mobile

  19. 컴 퓨 터 사 용 자 Neural Networks Induction Statistics Visualization O L A P Query Languages 2. RT (OLAP과 데이터마이닝 비교) 자료: 가트너 그룹

  20. 2. RT (OLAP: 다차원분석)

  21. 2. RT (신경망: BrainMaker 소프트웨어)

  22. 2. RT (신경망: SAS Enterprise Miner)

  23. 2. RT (Decision Tree: SPSS 클레멘타인)

  24. Data Warehousing 의사결정지원용 데이터베이스 O L A P (데이터 네비게이션) 정보분석환경 리엔지니어링 고객 기반에 대한 이해 데이터자원의 전략적 활용 데이터 마이닝 인터넷과 통합 • 공급사와의 • 구매협상 수단 CRM eCRM 새로운 비즈니스 창출 (데이터베이스 판매) 3. CRM 전략 (CRM 정보기반)

  25. 3. CRM 전략 (산업별 CRM 도입 방향) 산업부문 접근방식 도입시 기대효과 향후과제 • 차별화된 고객서비스 제공 • 위험관리, 수익성관리의 과학화 금융 수익성 높은 VIP고객군 선별 개인 및 가구세대별 DB 통합관리 • 고객의 니즈를 사전에 예측, 해결 • (SK텔레콤의 TTL 등) 통신 통화료 경쟁보다 고객성향에 맞춘 이벤트에 초점 영업(본사)과 판매(대리점) 부문을 통합한 CRM 적용 • 할인점과 백화점간 역할 분담 • 광고비 절감과 신상품 행사 • 프로모션의 적중률 증가 • 대형 외국업체 상륙 • 우수고객 이탈 방지 유통 가격에 민감한 고객과 관계에 민감한 고객 구분 • 차별화된 고객서비스 제공 • 귀족마케팅 실시 • 모바일 세일즈 구현 • 현장(대리점, 영업소) • 에서 고객데이터 수집 • 데이터 quality 높임 가전 자동차 • 차별화된 고객 만족 마케팅 • 전략적 제휴를 통한 • 공동마케팅 • eCRM으로 실시간 고객관리 • 1:1 마케팅을 통한 특화된 서비스 • 제공 닷컴 가입자 확보보다 실질적 수익성 확보에 주력 매일 축적되는 많은 양의 데이터의 가공 시간 및 비용 극복 자료: 삼성경제연구소, 2000.

  26. 3. CRM 전략 (CRM 적용산업과 적용업무) CRM 적용산업 CRM 적용업무 • 신용카드, 은행, 보험 • 유.무선 통신 • 백화점, 홈쇼핑 • 호텔, 항공 • 자동차 • 컴퓨터, 가전 • 사이버 몰 • Customer acquisition • Customer retention • Cross-sell, Up-sell • Upgrading (향상 서비스) • Fraud Detection • Market-basket analysis • Churn Management • Product Packaging • Event-driven Marketing

  27. 3. CRM 전략 (마케팅 데이터 분석, Cross-sell) Cross-Buy Rates Affinity Matrix 31.5 (A구매한 고객 중 B구매) ------------------------------------------ = 10.5 3.0 (A비구매 고객 중 B구매) B제품을 이미 구입한 고객에게 D제품을 권유하는 것보다 A제품 또는 C제품 구매를 권유하는 것이 더 효과적임 A제품을 구매하는 고객은 그 제품을 구매하지 않는 고객보다 B제품을 구매할 가능성이 10.5배임.

  28. 4. CRM/e-CRM/SRM 사례

  29. 분실도난 조기검색 시스템 • 1. 사고카드? • 2. 사고가맹점? • 3. 한도초과? • 4. 부정사용? Cost Reduction 시스템 구축비 • 배상액 절감 • (70억원/년) • 컨설팅 (1억원) • SW (1억원) • HW (1억원) 4. CRM 사례 (BC카드 Fraud Detection System) • 고객 1,600만 (휴면카드 1,000만), 가맹점 70만 • 일평균 승인요청건수: 20만건 (0.1%가 도용사고) • 카드도용사고로 인한 배상액 연간 150억원 • 사고전담팀 주도, “분실도난 조기 검색 시스템” 개발 • (97.4~97.7) • 원시데이터 • 96년 9월의 승인관련 데이터 • 사고조사결과 데이터) • 신경망 (SAS, Enterprise Miner) 승인 불허 의심 승인신청 가맹점

  30. 4. CRM 사례 (BC카드 Fraud Detection System: 신경망 모델) • 탐색과정 • - 샘플데이터를 중심으로 정상거래와 • 부정거래의 특징탐색 • - 다양한 변수 변환 (그룹화, 스케일링, …) • - 주요요인 발굴 • 신경망 모델링 과정 • - 가맹점업종, 승인간격, 승인금액, 승인건수 • 등을 중심 • - “백화점 모델”과 “백화점 외 모델” 분리 • -결과물 (도용가능성 함수식) • P(부정여부)=계수 x 승인금액 • + 계수 x 승인간격 • + 계수 x 누적승인건수 • + 계수 x 가맹점업종 • + . . .

  31. Input 최근 구입일, 고객 가입일 구입 건수, 구입 액수 판매개시일과 구입일 차이 취미, 재산 정도 연령, 은퇴 여부, 자녀 Output 0 ~ 1 (0.45 이상이면 우송) Process 블랙박스 (신경망생성) 4. CRM 사례 (MicroSoft Cross-Sell 사례: 신경망) • 년 4천만건의 DM 발송 (약 4천만달러 경비지출) • 구매이력데이터 ==> “신경망” 학습 (구매패턴 파악) 효과: DM매출 현상유지, DM메일 발송비용 35% 감소

  32. 4. CRM 사례 (MicroSoft 사례: 학습데이터 샘플과 신경망 학습 과정) Input (구매이력 데이터) Process (신경망 학습)

  33. 4. CRM 사례 (H백화점 CRM전략) 전략 고객군 일반 고객군 신 규 고 객 초우량 고객 (5%) 휴 면 고 객 우량고객 (6~18%) 고정고객 (19~40%) 이 탈 고 객 일반고객 (41~100%) 재활성화 고 객 • 마케팅 전략 16가지 • 고객 활성화전략 (재구매활성화 4가지) • 고객애호도 제고전략 (고객이벤트 관리 등 4가지) • 고객관계 유지전략 (초우량고객 서비스 차별화 등 4가지) • 신규고객 확보전략 (이탈고객 재구매 유도 등 4가지) 기존고객 대상으로 구매 활성화 고객의 호의적 정서 확보

  34. Baby 마케팅 Silver 마케팅 7세 Kids 마케팅 65세 자녀분가 마케팅 가 족 정 보 가 구 정 보 기념일 정보 55세 13세 결혼기념일 마케팅 경조사 마케팅 청소년 마케팅 45세 19세 수험생 마케팅 35세 25세 이사 마케팅 리크루트 마케팅 출산 마케팅 결혼 마케팅 4. CRM 사례 (H백화점 CRM전략) • 마케팅 캠페인이 입체적으로 진행되고 있으나, 역시 가장 큰 비중은 Direct Mail • CRM 도입으로 DM업무 수행시간 대폭 감소 (Cost reduction)

  35. 년간 이벤트 4. CRM 사례 (백화점 CRM전략) 크리스마스 설날 김장 발렌타인데이 추석 제사 아들생일 결혼기념일 여름휴가 어머니생일 0세 5세 10세 15세 20세 25세 30세 35세 40세 45세 50세 55세 60세 65세 70세 75세 80세 85세

  36. 4. CRM 사례 (지하철 승하차 패턴분석 모델) • * Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation • * 지하철 5~8호선을 운영 • * 문제점 • 1. 승차권 수입 이외의 수입원 개발 시급 • - 현재 점포/광고판/시설물광고 임대료 수입 개발 • - 광고승차권, 승차권케이스광고 등 수입 개발 • 2. 서울지하철은 SMS와 SMRT가 전담운영하고 있는데, 두 공사의 • 수입은 수송 분담율/공헌율을 계산하여 연말에 정산을 함. • 3. 강북지역 만을 운행하는 6호선의 적자폭이 심각 • * 승하차 패턴분석 필요성 • 1. 심층적이고 다각적인 업무이해를 위해 다차원적인 • 정보분석 환경이 필요하다고 판단 • 2. 승차요금 수입을 극대화 하고, 역내 점포 및 광고 • 임대료를 현실화 또는 차별화하려면 상세한 승하차 • 패턴 분석이 절실 • 3. 1~4호선을 운행하는 서울특별시 지하철공사(Seoul • Metropolitan Subway Corporation)와 년수입 정산을 • 하는데 있어서 근거자료로 활용

  37. 지하철역 승차권구분 년도 승차건수 하차건수 합계 승하차율 역이용율 승차권이용율 2001년 2002년 합계 측정지표 4. CRM 사례 (지하철 승하차 패턴분석 모델: Pilot 시스템) Pilot시스템의 차원, 차원항목, 비즈니스 로직

  38. 4. CRM 사례 (지하철 승하차 패턴분석 모델: Production 시스템) 대안 2 대안 1 지하철역 승차권구분 지하철역 시간대 승차권구분 월 시간대 일 월일 승차건수 하차건수 합계 승하차율 : 승차건수 하차건수 합계 승하차율 : 1/1 1/2 1/3 1/41/5 … 6/30 7/1 … 12/31합계 1일 2일 3일 … 30일 31일 합계 측정지표 측정지표

  39. 대안 1 지하철역 승차권구분 시간대 일 1/1 1/2 1/3 1/4… 6/30 7/1 …12/31합계 승차건수 하차건수 합계 승하차율 역이용율 승차권이용율 측정지표 4. CRM 사례 (지하철 승하차 패턴분석 모델: Production 시스템) 차원, 차원항목, 비즈니스 로직

  40. 4. CRM 사례 (지하철 승하차 패턴분석 모델: 다차원뷰 비교) 5차원 모델 - 10개 뷰그룹 4차원 모델 - 6개 뷰그룹 크 기: 1.6 MB 셀 수: 4.6만개 Result cell 비율: 8 5 % 크 기: 230 MB 셀 수 : 2,268만 Result cell 비율: 7 7 %

  41. 4. CRM 사례 (지하철 승하차 건수 및 승하차율 분석)

  42. 4. CRM 사례 (시간대별 승하차 분석: 역별)

  43. 4. CRM 사례 (지하철 승하권 종류별 이용율 분석: 역별/연도별)

  44. 4. CRM 사례 (역 이용율 분석: 연도별/승차권 종류별)

  45. 4. e-CRM 사례 (종가닷컴 웹하우스 구축 사례) Data Warehouse = 고객 DB + 매출 DB = “구매이력 DB” Data Webhouse = “구매이력 DB” + 웹로그 DB • Webhouse의 다차원모델 ISP업체 회 원 접속자 위치 (국가) 컨텐츠 … 기간 (년/월/일/시) Hit Page View 접속시간 : Page

  46. 4. e-CRM 사례 (종가닷컴 Click Analyzer 분석) 주요 웹로그 분석 히트 수, 페이지뷰 수, 방문자 수 (요일별, 시간대별) • 시간대별, 요일별 분석을 통해 마케팅 효율을 극대화 • 방문자 수가 가장 많은 시간을 이용하여 Event 광고 • 가장 적은 시간에 사이트 보수

  47. 일요일 토요일 밤 화요일 밤 4. e-CRM 사례 (종가닷컴 Analyzer 분석) • 월요일, 화요일은 접속수가 가장 높고, • 토요일, 일요일은 전반적으로 낮다.

  48. 고객 구매품목 분석 4. e-CRM 사례 (K인터넷 쇼핑몰) 우수고객 분석 (매출 상위 20위)

  49. 4. e-CRM 사례 (K인터넷 쇼핑몰) 연령대별 구매 및 사이트 접속 패턴분석

  50. 회원_Fact Multi Fact Table Join 매출_Fact A의 Web behavior A의 구매패턴 A는 누구인가? 클릭스트림의 Cookie 정보가 Hit_Fact 테이블에 User_No가 됨 (비회원은 null 값 기록) “Hit_Fact 테이블”과 매출_Fact 테이블, 회원_Fact 테이블을 조인 클릭스트림 데이터와 매출/회원 데이터가 연동됨 4. e-CRM RT (웹사이트 쿠키교환과 회원식별 메커니즘)

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