데이터마이닝의 활용 박 태 원 1) 통계정보시스템 2) 데이터베이스 마케팅에서의 활용 3) 통계정보시스템 사례

1. 데이터마이닝의 활용 • 박 태 원 • 1)통계정보시스템 • 2)데이터베이스 마케팅에서의 활용 • 3) 통계정보시스템 사례 • 4) 질문 및 토의

2. 통계의 활용 : 사회조사, 품질관리, 계량경제, 의학통계, 마케팅 등 80년대 중반 - 증권사 경제연구소의 주가예측 모형 90년대 초반 - 광고대행사의 소비자조사, 사회여론조사 * 최근 Issues - 선거예측, 기상예측, Data Mining, 학제간 연계 등 DB Marketing 정보시스템의 발전 전국규모의 통신 광대역화 (IntraNet) 대규모의 데이타베이스 (R-DBMS) 다양한 운영시스템 (OLTP) Data Mining Data Warehouse

3. 정보시스템의 종류 • Host-Terminal (On-Line) • OA System - 업무지원 • 운영계(계정계) - Transaction 처리가 주요업무 • Data축적의 절대적 조건 • 이외에, MIS, SIS, DSS, EIS, OLAP, etc. 통계정보시스템으로의 발전 Data Information Consulting S/W DBMS O/S H/W OLTP OLAP EUC SQL S I ( + Data Analysis )

4. 통계정보시스템의 기술요소 • 정보분석 컨설팅 : 현업업무 이해능력, 요구분석 및 제안 • Data Manipulation : ODBC, Roll-up, Merge/Purge, Indexing, etc. • Data Communication : C/S, IntraNet • Modeling : DB Design, Data Modeling • Statistical Modeling • Implementation : Programing & Tuning , Graphic Display, CGI, etc. • Evaluation : Performance, Optimization, ROI

5. 마케팅의 대전환 Mass Individual Life Cycle Product Customer Strategy 4P 4C Object Sales Profit Media Ad.(creative) Comm.(CIF) Score Amount Credit / Loyalty DB Marketing DB Marketing Flow DM TM Mktg Channel Customer Transaction Condition Area Mktg Retention Mktg

6. 고객마케팅 주요 내용 주요 Issues • 고객 서비스 향상 • 대응 및 처리속도 • 고객의 요구발굴 • 기존고객의 유지 • 신규고객의 유치 • 고객과의 적극적인 • 대화방안

7. DB Marketing의 전략 경영환경의 변화 DBM의 도입 전략적 활용 • DBM을 통한 마케팅 혁신 • 1:1 커뮤니케이션으로 고정 고객화 • Target Marketing으로 마케팅 비용절감 • 전략적 마케팅 의사결정 지원 • 매스 마케팅의 한계 • 신규고객 개척의 어려움 • 기존고객 정보의 충분한 활용 • IT를 활용한 과학적 고객관리의 중요성 증대 • 정교한 고객DB 관리능력을 갖춤 • 고객 니즈의 다양화/개성화 • - 금융거래 형태의 다변화 • 불황 및 시장 성숙화 • - 무인거래를 통한 인력절감 • 정보화의 급속한 진전 • - Call Center의 급격한 활용증대 • 시장개방에 따른 Global경쟁

8. Process DB 구축 전략수립 실행 효과분석 • 고객속성 DB • 상품 DB • 거래 DB • 외부 DB • RFM DB • 반응률 DB • 구매이용성향: 조회/이체 • 고객 세분화 • 목표고객 설정 • 마케팅믹스 • 결정 • 판촉프로그램 • 시스템 기반확충 • Marketing • Data Analysis • 고객과의 • Communication • 전략적 • 의사결정지원 • Issue별 평가 • 모형진단 • Portfolio / • Simulation • 반응률 효과 • ROI 분석

9. 고객 세분화/ 차별화 - 고객속성, 구매행동 분석을 통한 마케팅 믹스/ 서비스의 차별화 DM비용의 획기적 절감 - Response 분석에 의한 효율적인 TM/DM -Out-bound Call의 적극활용 판매 기회의 극대화 - Cross-Sell : 조회에서 이체로 - Up-Sell : 서비스 차별화 (Message 특성) - Re-Sell : Campaign call 고객 활성화 - 우수고객 대상 보상 프로그램(Reward Program) 실행 및 잠재고객 유인 추진과제

10. 향후 주요과제 Marketing Oriented 연체관리 고객 DB Campaign Tele-marketing 주요대상 L i s t 고객정보 sourcing

11. Marketing 전략/전술 Architecture Legacy DB Marketing Plan DB Marketing Application & Environ. Analysis Reports Marketing data Analysis 1 CIF RFM Technical Constraints Score Business issues 2 3 Marketing Plan DW Plan

12. 업무구성도 - System [ Source ] [ DBM Engine ] [ User ] CIF ETT RFM Credit Response Score EIS OLAP DSS Legacy CTI Clustering CMS Mining Analyst ARS DM Center OPE. Tables agent 고객 상품 거래

13. DB Marketing Engine Data Analysis / Fusion Marketing DB Call Center DM Center Promotion Center Teller ATM 고객 거래 상품 Scoring DB - RFM - Credit, Loyalty - Response - Profit Call DB Clustering & Mining - Criteria - Attribute - Key(Control) Variable - Simulation Director / Manager Analyst Etc. Table DM CMS

14. Marketing DB Internal 고객 상품 거래 신용정보 인구정보 Marketing DB의 구축 DB Marketing의 핵심은 Total Marketing DB 구축에 있다. Transformation Engine Access & Extraction Internal Source Data Cleansing & Qualification Householding Recode Data Grouping & Categorization Personal Source External source Data의 정확성을 자동적으로 검증하며 재구성

15. Marketing DB의 진화(Evolution) Modified Modeling Target Segments Seg. 1 Seg. 2 Marketing DB Score & Rank CIF RFM (Raw-Based) 회원번호 CIF + RFM + Seg. 3 고객명 최근이용일 이용지수 거주지역 3개월간 이용빈도 이윤기여도 성/연령 1개월간 이체금액 Pattern & Rules 상담원의존도 직업 DM 응답횟수 충성도지수 불만처리 요구건수 결혼유무 Cross-Sell 점수 개설지점 *Modeling: Iterative Marketing Data Analysis

16. Marketing DB의 진화(Example) Score Field * Example => CIF Field RFM Field ... ... 이용자 ID 1개월간 이용금액 최근이용일 신용점수

17. Scores Credit Improved model Loyalty Interpretation CIF Profit RFM Response Optimization Model Significance Scoring System

18. Application 현황 Summary & Identification ProcedureExample 회원특성 분석 - 우수/이상 고객 거래특성 분석 - 회원 특성별 상품구성 분석 - 회원특성별 영업지점 분석 - 지역별 수익 분석 - 이익증가율 상담원 분석 - 구성/추이 분석 상품/서비스 분석 - Cross Selling 세분시장 분석 신규 고객 분석 비정기성 보고서 DM 관리 보고서 DBM DM/TM List etc 이탈고객 List 분석용 Mart DB Query

19. 주요 특성변수 고 객 특 성 고객정보 계좌번호 주민등록번호 성별,연령,주소 학력,결혼여부 취미 계좌정보 예금종류 계좌개설점 개설일 연동기능 제휴코드 거 래 특 성 거래정보 서비스종류 이용횟수 이용상품 이용금액 거래일/시간 승인정보 승인거절사유 상 품 특 성 상품정보 서비스종류 상품종류 이용은행 수수료(율)

20. 특성분석 Detail data

21. 이용현황분석

22. 실적분석 지역 중분류로 Drill-Down

23. 시장세분화

24. 이탈고객분석 상품특성 고객특성

25. 진행방법론 Out-Sourcing System Topology 운영계 System 분석 - H/W Platform - Application - DB Spec. 심층 Interview - 마케팅팀 - 전산부 - 기획팀 External DB 수집 Tool 선정기준 항목 Evaluation & Education DB Marketing 세미나 Mktg. Plan 기획회의 Data Analysis 교육 DBM Tool 교육 성과분석 및 토의 DBM Project 평가회 Analysis Report 지역상권 특성분석 - 기존 Survey Data Analysis Score Algorithm 개발 Segment Attributes Pros. DM / TM List Marketing DB 설계 DBM Item List (가안) Marketing Plan DBM Master Plan Promotion Programs 1 : 1 Comm. 방안 DM Plan / Analysis Marketing DW Plan 반응분석

26. CSF for DB Marketing • 단위업무 중심이 아닌 종합업무 위원회 구성 필요 • : 현업부서, 마케팅부서, 전산부서, etc. • 정결한 고객 DB의 구축을 위한 Master Plan 이 성패를 좌우 • : 입력 Form, Cleaning Rule, etc. • 외부 DB 의 적극적 활용 정보인프라의 성능을 배가 • DW 와의 관계 DBM 은 철저히 Data Mart 의 성격 • Mining Tool 통계방법론의 제한된 일부