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Big Data Business Analytics 기반의 고객 중심 마케팅
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Data양만 폭발적으로 증가하는 것이 아니라 다양해지고 속도도 빨라지고 있습니다.
폭발적인 데이터 양 증가 분, 초 단위로 유통∙황용 정형 + 비정형 데이터 확산
2009 0.8 ZB
2020
44 TIMES
LARGER 35.2 ZB
INFORMATON GROWING
향후 중요한 것은, 수집된 데이터 그 자체가 아닌
데이터를 활용하는 능력, 즉 데이터를 이해하는 능력, 처리하는 능력,
가치를 뽑아내는 능력, 시각화하는 능력, 전달하는 능력이 될 것입니다.
할 배리언 : Google 수석 이코노미스트 -
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분, 초,단위
유통활용
유통활용주기 수시간 ~ 수주
고객 신상데이터
재고 데이터
매출 데이터
회계 데이터
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기업의 구매, 제조, 판매, 마케팅활동을 포함해서 모든 업무과정이 실시간으로 계속 데이터로 쌓이고 있습니다
80% 외부 자료 (Big data) 확대 재생산
20% 기업 내부
자료
기업 내부 정형 데이터 외부 비정형 데이터
소셜미디어
- 트위터
- 페이스북
학술 자료
- 통계 발표
- 논문
안전
- 건강
- 재난
경제산업지표
- 경기/ 경제 흐름
- 부동산
금융
- 주가 변동
- 이윤율 변동
환경 지표
- 날씨, 기후
- 황사/미세먼지
Frequency
- 초도 구매
- 반복 구매
Value
- 구매 금액
Regency - 가장 최근
구매 시점
기업 내부 비정형 데이터
문의 사항 - 상품 요청,
문의 사항
계약 후기 - 후기 및
불만 사항
홈페이지 - Navigation
history
끊임없는 시장 동향 변화와 소비자 행동 변화에 대응하기 위해서 기업 내부 자료 뿐 아니라
기업 외부의 비정형 데이터의 통합 활용이 점차 중요해지고 있습니다.
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미래 예측 & 대응 Rule 발굴 시각적 탐색 저장 & 분류 데이터 수집
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현재 기업에서 주로
이루어지고 있는 분석은
데이터의 시각화와 이를
통한 인사이트 발굴입니다.
이러한 분석은 종종
어떻게 활용되어야 하는지
방향을 제시하지 못하여,
실제 기업의 성장 전략에
직접적인 도움이 되기
어렵습니다.
Statistics
News
……
재고
Sales
CRM
회계
……
비정형데이터 HDPS
정형데이터 DBMS
Graph화 Key Insight 도출
인과관계 네트워크 분석
빈출 및 연관 키워드 탐색
Golden Rule 기반의 미래 예측
Big Data 분석을 통해 Business Impact의 Golden rule 발견, 그 Rule을 기반으로 미래를 예측하고
선제적으로 대응하는 Business Analytics가 성공의 열쇠입니다.
Next step!
Big Data의 수집, 분류, 시각화에 대한 관심이 높아지고 있으나, 정작 비용을 절감하거나 매출을 늘리거나 고객맞춤형 마케팅 활동을 하기 위해 Big Data를 실제 활용하는 사례가 아직은 많지 않습니다.
MS SQL
KPI의 선행 지표로 활용
Data Warehouse Business Intelligence Business Analytics
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보험시장을 중심으로 Big Data Analytics 기반의 고객중심 마케팅
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‘위험보장과 ‘고수익추구’ ‘고객 스스로’ 와 ‘설계사’에 의한 ‘브랜드 중심’ 과 ‘신뢰 기반’
설계사 GA TM 온라인
보험 펀드 은행 카드
서민 부유층
상반된 가치를 동시 추구
‘대면-비대면’ 판매와 서비스를 연계하는 One-stop 서비스
‘개별상품’의 단순 조합에서 금융권역을 망라하는 종합금융서비스 지향
‘실용 가치’와 ‘프리미엄 서비스’로 차별화 심화
복합금융상품
채널 컨버전스
경기 침체 장기화로 소비 양극화
보험 시장 환경의 변화
국내 보험 산업은 새로운 보장 내용에 기반한 상품이 출시돼도 `배타적 사용권'은 6개월에 불과해 사실상 모든 보험회사들이 거의 동일한 포트폴리오로 경쟁을 하게 됩니다. 또한, 일반 상품 판매와 달리 보험 마케팅은 고객의 신뢰와 공생, 배려가 빠지면 최근 카드사태처럼 향후 예상치 못한 어려움을 낳을 수도 있는 리스크에 처해 있습니다. 이렇듯 불투명한 시장 환경하에서는 고객을 더 정확하게 이해하여 고객 니즈에 맞추려는 고객 중심 마케팅이야말로 경영상황을 개선하고 지속 가능한 비즈니스 성과를 달성하는 지름길이 됩니다.
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고객의 양면성
다변화된 시장 환경과 소비자 행동의 변화로 인해 세분화된 고객 니즈 트렌드
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고객 중심 마케팅
많은 보험사들이 고객의 세분화된 니즈를 효과적으로 파악하는 데 어려움을 느끼고 있는데, 그 원인은 기업 내∙외부에 산재해 있는 고객 관련 데이터를 제대로 통합하여 활용하지 못하기 때문입니다. Big Data Analytics를 활용함으로써 보다 정확하게 고객층을 세분화하고 고객 행동을 미리 예측함으로써, 개별 고객에 최적화된 상품 제안과 캠페인을 실행하고, 마케팅커뮤니케이션의 효과를 향상시킬 수 있습니다.
고객관리와 고객중심 마케팅의 주요 이슈
1. 어떻게 기존고객 이탈을 방지하고 , 신규고객을 창출할 수 있을까 ?
2. 어떻게 고객 개인별 세심한 관계관리를 통한 LTV 극대화 할 수 있을까 ?
3. 어떻게 우리의 우량고객을 식별하고 차별적인 서비스를 제공할 수 있을까 ?
4. 어떻게 영업활동의 생산성 및 고객 수익성을 높일 수 있을까 ?
5. 어떻게 과학적이고 효율적인 선진 마케팅기법을 도입 적용할 수 있을까 ?
6. 어떻게 전사적으로 채널이 통합된 통합 마케팅을 전개할 수 있을까 ?
7. 어떻게 고객관리 프로세스를 확립하여 표준화된 영업을 할 수 있을까 ?
8. 어떻게 고객과의 접점을 확대하고 , 고객 커뮤니케이션을 강화할 수 있을까 ?
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기존 고객세분화의 이슈
현업 각 부서에서 요구하는 세그먼트 행동 특성에 대한 상세 정보가 충분한가?
시장세분화를 위한 투입변수의 제약으로 인해, 중요한 일부 변수 기준으로만 세분화 각 부서(영업, 채널, 고객관리,보상처리, 상품개발)의 전략 수립이 어려움
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02 타겟 세그먼트 내에 실제 소비자를 식별할 수 있는가?
니즈 기반의 세그먼트는 세그 간 Demo특성이 뚜렷하게 차별적이지 않아, 타겟 세그먼트에 속하는 고객에게 접근가능성이 떨어짐 소비자에게 접근할 기회가 없다면 세분 시장으로서의 가치 상실
점점 더 다양하고 까다로워지고 있는 소비자의 니즈를 충족시킬 수 있는 정교한 고객세분화가 가능한가?
과거 매우 동질적이라 생각했던 Life sage 집단 내에서도 다양한 성향과 니즈의 세분집단으로 다변화 추세 맞춤형 서비스를 제공하기 어려움
고객중심 마케팅 전략의 출발점은 고객세분화입니다. 그런데, 많은 기업들이 현업 각 부서에서 세분화 결과를 제대로 활용하지 못하였습니다. 그 이유는 세분화가 기획 당시부터 현업의 요구와 잘 연결되지 않았기 때문입니다.
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TNS POINT OF VIEW TNS는 기존의 세분화 방법론의 한계를 극복하기 위해 Big Data Analytics기법을 기반으로 한 새로운 분석 패러다임으로 Granular Segmentation을 활용하고 있습니다
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가용 가능한 모든 정보 수집, 분류 통합
소비자 조사, 고객 데이터베이스, 채널 별 판매/캠페인 데이터, 소셜/온라인 빅데이터
목적 지향 세그먼테이션 실행 위한 動的 알고리즘 활용
자기조직화지도(Self Organizing Map) ∙ 서포트 벡터 기계(Support Vector Machine)
기초 단위 Granular Segment 추출
다양한 활용 목적에 부합하기 위해 64 ~128개의 고객 군 기본단위 추출
목적 지향 Segment 도출
각 Dimension별(영업, 광고, 고객관리, 보상처리, 상품개발) Viewpoint로 클러스터링
최종 Master Segment 확립
목적 지향 Segment들의 상호 연관성으로부터, Master Segment 확립
고객세분화 프로세스
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고객 세분화 프로세스
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- 개별 고객 추가 가입/ 이탈 확률 예측 - 고객 영업 end-to-end 시나리오 개발 - 적시적 개별 맞춤 마케팅 캠페인 실행
개별고객 맞춤형 마케팅을 위한 실행전략
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Big Data Analytics 기반 고객세분화를 통해 새로운 Value를 발굴할 수 있습니다.
비즈니스 성장을 구동할 요인의 선행지표 발굴
- 금융 시장 트렌드 예측
- 자산배분 포트폴리오 재조정 - 신성장 타겟 니즈 맞춤형 상품 아이디어
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개별고객 맞춤형 마케팅을 위한 실행전략
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개별고객 맞춤형 마케팅을 위한 실행전략
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비즈니스 성장을 구동할 요인의 선행지표 발굴
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홍정한 전문위원
• Consulting Director , TNS RI Korea Marketing Science and Stakeholder Management
• Ph.D. in Statistics and Econometrics
• 20 years of experience in market understanding and business forecasting with focus on Stakeholder management, and innovation & product development
• Expertise in customer value and risk management, new data and integration, business forecast
문의 사항은 홍정한 전문위원에게 보내주시면 감사하겠습니다.
02-3779-0581 [email protected]
