LG-Caltex 정유 Campaign Management System 구축 제안설명회

LG-Caltex 정유 Campaign Management System 구축 제안설명회금융권 e-Marketing System

2003. 02. 202003. 02. 20

발 표 순 서발 표 순 서

I. 금융권 현황

II. 한미은행 이슈

III. e-Marketing 시스템

IV. 프로젝트 효과

V. 향후 발전 방향

VI. Q & A

I. 금융권 현황

II. 한미은행 이슈

III. e-Marketing 시스템

IV. 프로젝트 효과

V. 향후 발전 방향

VI. Q & A

I. 금융권 현황I. 금융권 현황

1. 전자 금융 확대

2. 인터넷 뱅킹 현황

3. E-Marketing 에 대한 요구

금융권 e-Marketing System 4

인터넷 뱅킹의 전달 채널별 업무 처리 인터넷 뱅킹의 전달 채널별 업무 처리 건수 비중 건수 비중 10.5%10.5%

카드카드은행은행 보험보험

증권증권

일반 시중은행 일반 시중은행 14.5%14.5%

지방 및 특수 은행 지방 및 특수 은행 4.3%4.3%

온라인 증권 거래 약정 금액의 폭발적 온라인 증권 거래 약정 금액의 폭발적 증가 증가

20012001 년 말 현재 년 말 현재 247247 조원조원

온라인 증권거개 점유율의 증가온라인 증권거개 점유율의 증가

효율적인 고객 정보 수집과 모든 업무 효율적인 고객 정보 수집과 모든 업무 프로세스에서의 프로세스에서의 CRM CRM 활용 활용

보험회사 자체적으로 고객데이터 보험회사 자체적으로 고객데이터 수집수집

온라인을 통한 보험상품의 판매 증가온라인을 통한 보험상품의 판매 증가

““ 고객 비용처리 비용의 절감”고객 비용처리 비용의 절감” , “ , “ 온라인을 통한 수익증가”온라인을 통한 수익증가”를 목표로 를 목표로 온라인 금융온라인 금융에에 대한 관심의 고조 대한 관심의 고조

I. 금융권 현황1. 전자금융 확대


2001. 12 월 중 2002 년 . 3 월 중

건수 ( 비중 )

금액 건수 (비중 )

금액

조회 서비스

104, 730 (82.5)

- 106,415 (80.0)

-

자금 이체 21, 946 (17.3)

1,556,387

26,398 (19.8)

1,811,433

대출 신청 224 (0.2) 238 (0.2)

대출 실행 (54) (75)

합계 ( 증감률 )

126, 900 - 133, 051 (4.8)

인터넷을 이용한 각종 조회 , 자금이체 및 대출 서비스 이용건수는 1 억 3,305 만 건으로 2001 년 12 월 이용 실적에 비해 4.8% 증가

자금 이체 서비스가 전체 인터넷 뱅킹에서 차지하는 비율이 2001.12 월 17.3% 에서 2002.3 월 19.8% 로 높아짐

이용실적 은행권 2002.3 월중

출처 : 한국은행 , 보도자료 , 2002.3

인터넷 뱅킹 이용 실적

0.00%

20.00%

40.00%

60.00%

80.00%

100.00%

조회 서비스 자금 이체 대출 신청

2001. 12 ( )월 중 비율 2002 . 3 ( )년 월 중 비율

( 단위 : 천건 , 억원 , %)

2. 인터넷 뱅킹 현황 I. 금융권 현황


창구 텔러

CD/ATM

텔레뱅킹

인터넷뱅킹

합계

시중은행 (9 개 )평균

33.4

39.9 12.3 14.5 100.0

지방 및 특수 은행 (9 개 ) 평균

49.6

31.4 12.4 6.6 100.0

전 은행 평균(2001.12 월 )

증감

41.5

(42.4)0.9

35.6(35.3)0.3

12.4(12.8)0.4

10.5(9.5)1.0

100.0100.0

-

창구텔러 , CD/ATM, 텔레뱅킹을 포함한 4 대 금융서비스 전달채널 중 인터넷뱅킹을 통한 업무처리 비중은 10.5% 로서 2001.12 월에 비해 1.0%P 증가

전달 채널별 업무 처리건수 비중 (%) 은행권 2002.3월중

(2001.12 2002.3)전달 채널별 업무 처리 건수 비교 와

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

창구 텔러 CD/ATM 텔레뱅킹 인터넷뱅킹

1계열 2계열

건수

2002.3 월 2001.12 월

출처 : 한국은행 , 보도자료 , 2002.3

3. e-Marketing 에 대한 요구 I. 금융권 현황

II. 한미은행 이슈II. 한미은행 이슈

1. 마케팅 프로세스

2. 마케팅 분류

3. 기존 시스템 통합


데이터 데이터

추출추출 , , 변환 적재변환 적재

현황 분석현황 분석

고객군 고객군

추출 및 분석추출 및 분석

캠페인 캠페인

반응 분석반응 분석

AS - ISAS - ISProcessProcess TO - BETO - BE

계정계 Web Log 고객 정보 계정계 Web Log 고객 정보

통합 DB

수작업 ( 비용 / 인력소모 )수작업 ( 비용 / 인력소모 )

2 차원 단순 리포트2 차원 단순 리포트

수작업 고객군 추출수작업 고객군 추출 마이닝 / 분석 연계성 결여마이닝 / 분석 연계성 결여

단순 반응 분석단순 반응 분석

분석데이터수작업 수집

분석데이터수작업 수집

결과 반영 불가능결과 반영 불가능

통합 DB

ETT 자동화ETT 자동화

다차원 동적 리포트다차원 동적 리포트

다양한 캠페인 결과 분석및 반영 프로세스

다양한 캠페인 결과 분석및 반영 프로세스

동적 고객군 생성 관리동적 고객군 생성 관리 마이닝 결과와 연계마이닝 결과와 연계

II. 한미은행 이슈1. 마케팅 프로세스


II. 한미은행 이슈2. 마케팅 분류

상품별상품별 목적별목적별 캠페인캠페인

대출

카드

인터넷 뱅킹

수신

Acquisition

Up/Cross Selling

Winback

Wakeup

대출가망고객 획득을 위한 캠페인

카드 이탈고객을 위한 캠페인

인터넷 뱅킹 휴면고객활성화를 위한 캠페인

대출 만기고객에대한 상품 추천 캠페인


II. 한미은행 이슈3. 기존 시스템 통합

Single View of Single View of Enterprise CustomerEnterprise Customer

Foundation

OLAPOLAP ETLETL Mining WorkflowWorkflow Recommender OptimizerEventMessage

Channel IntegratorChannel IntegratorWORKSWORKSTMTM

Marketing AutomationMarketing AutomationWORKSWORKSTMTM

Marketing AnalyticsMarketing AnalyticsWORKSWORKSTMTM

Customer

Channel 한미은행 기존 한미은행 기존 email Systememail System

계정계 시스템계정계 시스템

목적 DB

이메일원장발송 DB

eMail System Customer

발송 DB

eMail System 발송 결과

iMASiMAS

IntegratiIntegration`on`CRM WORKSCRM WORKSTMTM

III. e-Marketing SystemIII. e-Marketing System

1. e-Marketing System 시스템 구성도

2. 구성 모듈

3. 추진 일정

4. Campaign 전략

5. 시스템 구축


고객한미은행 고객 전략

마케팅 전략

우수 고객 전략

고객 응대 전략

마케팅 운영자

마케팅 담당자

채널 관련

구축 시스템

Meta DataColle

ct

Marketing/E-Marketing

OLAPOLAP

Customer Analysis

Product Analysis

Purchase Analysis

Marketing Analysis

Marketing AnalyticsSegmentation 생성

패턴분석에 따른 군 생성

고객 , 상품 list 관리 및 삭제 검색

반응정보에 따른 군 생성

Marketing Automation

Campaign Management

고객

거래

e-Mail

캠페인반응

상품SingleView

Analytical Area

Integration Area

Collaborative Area

정보 / 반응

마케팅정보제공 / 조회

캠페인효과 분석

캠페인계획 / 설계

ChannelIntegrat

or

Operational Area

III. e-marketing System1. E-Marketing System 구성도


III. e-marketing System2. 구성모듈

통합 마케팅 시스템 컨설팅 & 탬플릿 구축

구성요소 제품명 내용 구성요소 내용

데이터 통합 자동화 Collect

DW 에서 전송한 Sam file 과 메일 시스템의 반응 데이터를 Mart 에 변환 / 적재 / 추출

Mart 구축

고객 / 상품 / 캠페인 / 세그멘테이션 등

마케팅 시스템에서 사용할 DB 설계 및 구축 마케팅 기회를 탐색할 수 있도록 마트 설계

외부시스템 (DW, 카드 , 인터넷뱅킹 )으로 부터 데이터 수집 / 가공하는 프로그램 개발

마케팅 통합 자동화

MarketingAutomation

이메일 고객에게 수행할 캠페인을 기획 , 분석 , 고객군 추출 , 오퍼 , 채널을 관리

캠페인 방향 수립

마케팅 목표 설정 캠페인 주제 선정 주제별 상세 시나리오 작성 캠페인 효과분석 방안 마련

다차원 분석

OLAP캠페인 기회를 탐색할 수 있도록 Mart 데이터를 다차원 관점에서 분석하는 리포트를 생성하는 작업 수행

MarketingAnalysis

캠페인에 활용할 고객군을 생성하기 위해 분석가망 고객군 리스트를 생성

데이터분석 /세그멘테이션 도출

고객 데이터 분석 세그멘테이션에 대한 기준 (factor)

도출 캠페인에 활용할 수 있는 방안 마련 다차원 관점에서 분석하는 가능한

리포트를 생성하는 작업 수행채널 통합

ChannelIntegrator

채널 ( 이메일 시스템인 iMAS) 과의 데이터 연동을 처리하는 작업 수행


’’02.0602.06 ’’02.0702.07 ’’02.0802.08 ’’02.0902.09

요구분석요구분석

세그멘테이션 분석세그멘테이션 분석

캠페인 방향 수립캠페인 방향 수립

데이터마트 설계데이터마트 설계

제품 Customization제품 Customization

데이터마트 구축데이터마트 구축

’’02.1002.10

테스트테스트

운영운영

III. e-marketing System3. 추진일정

4 개월


확률 : 50%회원 수 : 7,664

ELSE 미대출

LOAN_DIFF_GRP_7

확률 : 73.3%회원 수 : 2,060

확률 : 41.4%회원 수 : 5,604

1. 1. 대출가망고객 대출가망고객 Segmentation_ Tree Rule DiagramSegmentation_ Tree Rule Diagram

확률 : 80.5%회원 수 : 1,105

CD_TRS_TOT2 < 1.5 CD_TRS_TOT2 >= 1.5 OR MISSING

확률 : 65.1%회원 수 : 955

확률 : 74.6%회원 수 : 315

ACCT_TRS_TOT3 < 0.5OR MISSING

ACCT_TRS_TOT3 >= 0.5

확률 : 60.5%회원 수 : 640

확률 : 70.4%회원 수 : 622

PAY_TRS_TOT3 < 0.5 OR MISSING PAY_TRS_TOT3 >= 0.5

확률 : 37.8%회원 수 : 4,982

확률 : 43.1%회원 수 : 3,743

AGE < 28.5 AGE >= 28.5 OR MISSING

확률 : 21.8%회원 수 : 1,239

확률 : 75.9%회원 수 : 449

CARD_CNT =0 CARD_CNT > 0

확률 : 56.1%회원 수 : 173

확률 : 27.4%회원 수 : 753

CARD_CNT = 0 CARD_CNT > 0

확률 : 13.2%회원 수 : 486

확률 : 24.5%회원 수 : 666

ELSE 미보유

확률 : 49.4%회원 수 : 87

ACCT_DIFF_GRP_6

* 해석의 예

: 일반자금대출 경험이 있으면서

전월 자동화기기사용횟수가 1.5 이하이면서

전전월 계좌이체 이용건수가 0.5 이하 혹은

결측치인 고객 640 명 중 60.5% 가

차월에 대출하였음 .

4. eMarketing 시스템

““ 분석 결과를 시스템에 분석 결과를 시스템에 Rule_BaseRule_Base 화 하여 적용화 하여 적용

III. e-marketing System4. Campaign 전략


대 출대 출

퀵머니론 신규회원 획득을 위한 캠페인 라이트카드론 신규회원 획득을 위한 캠페인 사이버대출 신청 미승인 고객에 대한 Cross-Selling 캠페인 대출 만기 도래 고객에 대한 Up/Cross-Selling 캠페인 대출이탈 가능성이 높은 고객에 대한 Winback 캠페인

카 드카 드 신용카드 신규고객 획득을 위한 캠페인 타행 현금서비스 반복 고객에 대한 Cross-Selling 캠페인 카드 수수료 연체고객에 대한 Cross-Selling 캠페인 신용카드 이탈 가능성이 높은 고객에 대한 Winback 캠페인

캠페인 분류캠페인 분류

인터넷 뱅킹 고객에 대한 자동이체 유도 캠페인 인터넷 뱅킹 고객에 대한 Winback 캠페인 인터넷 뱅킹인터넷 뱅킹

예 / 적금 만기 도래 고객에 대한 Cross-Selling 캠페인 환전 , 송금 유도 캠페인수 신수 신

시스템 적용 캠페인시스템 적용 캠페인캠페인 리스트캠페인 리스트

대출 신규회원 대출 신규회원 획득을획득을

위한 캠페인위한 캠페인



카드론 카드론 추천을추천을




인터넷 뱅킹 인터넷 뱅킹 가입 유도를 가입 유도를 위한 캠페인위한 캠페인


III. e-marketing System4. Campaign 전략2. Campaign 2. Campaign 방향 수립방향 수립


• 인구통계 특성상 대출 가능성이 높은 고객 • 일반자금대출 상태가 미대출인 고객 • 전전월급여이체건수가 0.5 미만인 고객 • 연령이 28.5 세 이상인 고객

• 인구통계 특성상 카드론을 이용할 가능성이 높은 고객 • 현금서비스를 3 개월 이상 이용한 고객 • 최근 월 현금서비스 사용액 3 백만원

이상인 고객 • 6 개월 동안 연체 횟수가 1 회 이하인 고객 • 타행 카드 이용고객

• 인구통계 특성상 인터넷 뱅킹을 이용할 가능성이 높은 고객 • 당월 자동화 기기 이용건수 0.5 미만인 고객

캠페인 종류캠페인 종류 iMAS iMAS 활용 여부활용 여부

카드청구메일활용

고객군 기준고객군 기준 유형유형 반응기간반응기간

정기

비정기

비정기

6 주

6 주

6 주

반응값반응값

• 가입율 • 신청건수 • 승인건수 / 금액 • 실행건수 / 금액

• 가입건수• 이체건수











• 가입율 • 신청건수 / 금액 • 승인건수 / 금액 • 실행건수 / 금액

III. e-marketing System4. Campaign 전략3. Campaign Scenario3. Campaign Scenario


•도달율

•오픈율

•링크율

•오픈 대비 링크율

캠페인 종류캠페인 종류이메일이메일

거래 반응값거래 반응값

• 가입율 • 신규건수 • 사용금액

• 가입건수• 이체건수

• 가입율 • 신청건수 / 금액 • 승인건수 / 금액 • 실행건수 / 금액

• 미확인 수신자

• 미확인 호스트

• 메일 박스 용량 초과

•Blocked

•ETC

반응값반응값 실패사유실패사유

•통화 성공율

•긍정적 반응율

•보통

•부정적 반응율

TMTM

•전화번호 변경

•없는번호

•무응답

•기계고장


•도달율

•실패율

SMSSMS

•번호변경

•없는번호


• 가입율 • 신규건수 • 신규금액

III. e-marketing System4. Campaign 전략4. Campaign Response 4. Campaign Response AnalysisAnalysis

대 출대 출

카 드카 드

인터넷 뱅킹인터넷 뱅킹

수 신수 신


고객정보고객정보고객정보고객정보

고객카드정보고객카드정보고객카드정보고객카드정보

고객대출정보고객대출정보고객대출정보고객대출정보

고객수신정보고객수신정보고객수신정보고객수신정보

채널반응정보채널반응정보채널반응정보채널반응정보

외환거래정보외환거래정보외환거래정보외환거래정보

상품정보상품정보상품정보상품정보

DATA MART

DWDW

카드카드

Internet Banking Tr.Internet Banking Tr.

IMASIMAS

카드심사정보

뱅킹 거래정보

채널 반응정보

고객기본

카드정보

대출정보

수신정보

외환정보

목적 DB목적 DB

이메일정보

III. e-marketing System5. 시스템 구축1. 1. 데이터 마트 구성데이터 마트 구성


DW

DBDBDBDB

인터넷뱅킹

카드

FileFileFileFile

고객

Sam File

Sam File

상품

거래

데이터 마트데이터 마트데이터 마트데이터 마트

원천 DB 에서 데이터를 수집 / 가공하여 Target DB 로 데이터 적재

수집기수집기수집기수집기

III. e-marketing System

2. 2. 수집기 수집기 _ Collector_ Collector

5. 시스템 구축

[ 서버환경 관리 ]

[ Meta Data 관리 ]

[수집룰 관리 ]

[ 모니터링 ]


[ Chart View]

[ Table View]

리포트 생성기리포트 생성기

다차원분석엔진다차원분석엔진

리포트 뷰어리포트 뷰어리포트 뷰어리포트 뷰어

큐브 관리큐브 관리

캐쉬관리캐쉬관리

디멘젼 관리디멘젼 관리

분석 시스템분석 시스템분석 시스템분석 시스템

데이터 마트의 데이터에 대해 사용자가 원하는 형태로 다차원 리포트를 생성


3. 3. 분석 시스템 분석 시스템 _ Dynamic _ Dynamic ReportReport

5. 시스템 구축

고객

상품

거래

데이터 마트데이터 마트데이터 마트데이터 마트ReportingReportingReportingReporting


이메일 전송 진행 모니터링효과분석

고객군 생성 캠페인 기획(필터링 , 채널 / 오퍼할당 , 스케줄링 )

승인요청


4. 4. 캠페인 관리 캠페인 관리 _ Campaign Manager_ Campaign Manager

5. 시스템 구축

IV. 시스템 구축 효과IV. 시스템 구축 효과

1. 마케팅 프로세스 개선

2. Customer Single View

3. 고객만족 실현

4. 수행 캠페인 _ 개요


해결안해결안현안현안

타 부서타 부서 Campaign 요구 Campaign 요구 데이터 접근이 제한적데이터 접근이 제한적

인터넷뱅킹팀

인터넷뱅킹팀 목적 DB 요청

목적 DB 요청 고객군 추출의 어려움

고객군 추출의 어려움

전산실 전산실 DB(SAM File) 회신

DB(SAM File) 회신 데이터 회신 속도

느림

데이터 회신 속도느림

자 / 타부서

자 / 타부서 Campaign 요구

Campaign 요구 구축된 마트로 부터데이터 접근이 가능

구축된 마트로 부터데이터 접근이 가능

인터넷뱅킹팀

인터넷뱅킹팀

마케팅 마케팅

Rule Base 에 의한고객군 추출 ,고객군 추출 방식의다양화

Rule Base 에 의한고객군 추출 ,고객군 추출 방식의다양화

캠페인 / 분석 Mart 캠페인 / 분석 Mart

전산실에 데이터요청할 필요 없음

전산실에 데이터요청할 필요 없음

11

프로모션 (iMAS eMail)

프로모션 (iMAS eMail)

프로모션 후 캠페인 결과분석 어려움

프로모션 후 캠페인 결과분석 어려움

22

33

44

프로모션(iMAS eMail)

프로모션(iMAS eMail)

캠페인 반응 데이터마트로 피드백되어결과 분석 용이

캠페인 반응 데이터마트로 피드백되어결과 분석 용이

11

22

33

44

전산실전산실

1. 마케팅 프로세스 개선 IV. 프로젝트 효과


Targeting

TransactionService

Single View of Enterprise CustomerSingle View of Enterprise Customer

IntegratedMarketingCustomerDatabase

Loyalty

Score

AccountNavigation

Offer

Cross-Selling

Up-Selling

Product

SalesE-mail

Risk WEBVirtualIntegration

Customer Data Customer Data IntegrationIntegration

RFM

다차원 고객 분석

탐색적 질의 제공

신규 고객 획득

기존고객

OLAPOLAPOLAPOLAP Data MiningData MiningData MiningData Mining RecommenderRecommenderRecommenderRecommender

ModelingModelingModelingModeling SegmentationSegmentationSegmentationSegmentation

이탈고객

Personalization

PowerfulPowerfulAnalysisAnalysis

다양한 Source 로부터 수집된 각종 고객 데이터를 분석 /학습하고 다양한 형태의 리포트나 Advising 을 통해 고객의 Needs 와 Preference 정확히 파악할 수 있는 Customer Single View 구현

가망 고객

2. Customer Single View IV. 프로젝트 효과


구 현구 현

개인화된 서비스 강화 적절한 고객 서비스 수준의 결정 고객 가치 변화에 따른 적절한 마케팅 전략 가치체계 확립을 통한 고객에 대한 일관성 유지 목표 고객 군에 맞는 상품 개발 및 수정

개인화된 서비스 강화 적절한 고객 서비스 수준의 결정 고객 가치 변화에 따른 적절한 마케팅 전략 가치체계 확립을 통한 고객에 대한 일관성 유지 목표 고객 군에 맞는 상품 개발 및 수정

캠페인 대상 고객 선정 및 반응 정보 수집 용이 신속한 고객 반응 정보 획득 가능 캠페인의 효과를 획기적으로 개선 고객 / 채널별 캠페인 관리기능 강화

캠페인 대상 고객 선정 및 반응 정보 수집 용이 신속한 고객 반응 정보 획득 가능 캠페인의 효과를 획기적으로 개선 고객 / 채널별 캠페인 관리기능 강화

용이한 데이터 handling 간편한 대상군 선정 고객 행동의 주요 요인 탐색 다차원 분석

용이한 데이터 handling 간편한 대상군 선정 고객 행동의 주요 요인 탐색 다차원 분석

데이터 통합 기회 정보의 통합 접촉 히스토리 통합 고객에 대한 단일한 시각 제공

데이터 통합 기회 정보의 통합 접촉 히스토리 통합 고객에 대한 단일한 시각 제공

고객성향에 따른 차별화 된 서비스로 ‘고객만족 향상’고객성향에 따른 차별화 된 서비스로 ‘고객만족 향상’

Target Marketing Target Marketing 수행을 통한 ‘수익증대’수행을 통한 ‘수익증대’

Marketing AutomationMarketing Automation 을 통한 ‘비용절감’을 통한 ‘비용절감’

기대 효과기대 효과

Single View 구현 Single View 구현

고객 관계 강화 고객 관계 강화

맞춤식 마케팅 강화 맞춤식 마케팅 강화

캠페인 효과 강화 캠페인 효과 강화Single View of Single View of

Enterprise CustomerEnterprise Customer

Single View of Single View of Enterprise CustomerEnterprise Customer

FoundationFoundation

OLAPOLAP ETLETL MiningMining WorkflowWorkflow RecommenderRecommenderOptimizerOptimizerEventEventMessageMessage

Channel IntegratorChannel IntegratorWORKSWORKSTMTM

Marketing AutomationMarketing AutomationWORKSWORKSTMTM

Marketing AnalyticsMarketing AnalyticsWORKSWORKSTMTM

CRM WORKSTM

3. 고객만족 실현 IV. 프로젝트 효과


캠페인 명캠페인 명 대상 고객군대상 고객군 제공 오퍼제공 오퍼

퀵머니론 미신청자퀵머니론 신청자 > 승인자 > 미실행자

퀵머니론 : 대상고객 전체퀵머니론 광고

서울 / 경기지역20~60 대

웹진 9 월호 캠페인과 동일 조건9 차분양 메일

웹진 수신 대상자

인터넷뱅킹가입 : I.B 미가입자퀵머니론 : 1) I.B 가입자 > 퀵머니론 미신청자 2) I.B 가입자 > 퀵머니론 신청자 > 승인자 > 미실행자굿뱅크쿠폰 : 1) I.B 가입자 > 퀵머니론 신청자 > 불승인자 2) I.B 가입자 > 퀵머니론 신청자 > 승인자 > 실행자

웹진 9 월호

모네타카드 발급 후미사용자

모네타카드 : 대상고객 전체모네타카드

Wake up

4. 수행 캠페인 _ 개요 IV. 프로젝트 효과

V. 향후 발전 방향V. 향후 발전 방향

1. e-Marketing System 확장

2. 로그 데이터 활용

3. 다채널 연동

4. 개인화 추천 서비스


6. 향후 발전 방향

고객 분석고객 분석 데이터 마이닝데이터 마이닝

데이터 모델링데이터 모델링

마케팅 전략마케팅 전략

마케팅 의사 결정 시스템 구축(Web Log Analysis, 전문 Log Analysis)

마케팅 의사 결정 시스템 구축(Web Log Analysis, 전문 Log Analysis)

Web Warehouse 구축Web Warehouse 구축

개인화개인화

다채널 연동PB( 창구 ), TM( 콜센터 ),

DM, SMS

다채널 연동PB( 창구 ), TM( 콜센터 ),

DM, SMS

다채널 운용 전략다채널 운용 전략

1:1 마케팅1:1 마케팅

다채널 운영다채널 운영

데이터 추출 자동화

데이터 추출 자동화

고객군 생성 관리고객군 생성 관리

Email 캠페인 시스템 연동

Email 캠페인 시스템 연동

Sales & Service 연동Sales & Service 연동

1 단계 : 캠페인 자동화 및 기존 채널연동 향 후 : 채널 확장 및 개인화 마케팅

1. e-Marketing 시스템 확장 V. 향후 발전 방향


2. 로그 데이터 활용 V. 향후 발전 방향

수집기

고객 DB

웹 로그 데이터

집계

데이타

집계데이타

eCRMeCRMDBDB

집계

데이타

eMail 원장 DB

계정계

Analyzer

전문 로그 데이터

MessageMessage

Client Client

ClientClient

ClientClient

ReporReportt

SegmeSegmentnt


Contact Data

기존고객

Host기존 운영계

Contact Data

거래이력복수 캠페인 동시에 진행

고객구성 분석고객구성 분석캠페인캠페인

기 타

고객군 추출고객군 추출

고객 세그멘트고객 세그멘트. . 프로젝트 생성프로젝트 생성. . 담당 직원 배정담당 직원 배정

외부 출처고객 정보 제휴마케팅 등 )

예 전문로그 이력데이타

ARS 및 DB-Capture, 인터넷을 통한뮨의고객 리스트

고객 리스트의 클리닝 업무

중복판정고객 처리 (Data enrichment)Data 정형화 (zip변경 , 회사명 등 )불량 데이타 정리 ( 전화 , 주소 )

Collector

. 데이타 표준화

. 데이타 정제

. 중복체크

. 출처 관리

Meta Data저장소

Data Table 관리 : Integrity 유지Data Dic 관리

마케팅 목적에 따라 연결 사용

데이타 마이닝연결 사용 가능

고객 정보의 추가 , 수정

관련부서 직원관련 부서 이관 件. Apps 공유. e-mail / fax

다차원적인 고객군 추출 :

Target 고객을 추출 분석 및 활용

MCIF + DWMCIF + DW

IntegratedMarketingCustomerDatabase

Loyalty

Score

AccountNavigation

Offer

Cross-Selling

Up-Selling

Transaction

Product

Sales Service

ChannelChannel

접촉이력 , 고객 response 데이타는 Batch 갱신

신규가망고객

한미은행 내부 의 기타고객 관련 DB

3. 다채널 연동 V. 향후 발전 방향

이메일

콜센타

Mobile

PDA

DM

기존고객


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개인화 추천기

Rule 에 의한 추천기

금융상품 추천 (PFMS)

마케터에 의한

추천상품등록

4. 개인화 추천 서비스 V. 향후 발전 방향


감사합니다 !

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LG-Caltex 정유 Campaign Management System 구축 제안설명회