Samsung Card

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Decision Science 의 이해*

삼성카드 마케팅 DS 팀전희주 팀장

Decision Science 의 이해*

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대량의 데이터 사이에 묻혀 있는 패턴을 발견하고 규칙을 추론하며 영업 전반적인 효과를 예측 또는 측정하여 전사적 의사 결정을 지원하는 경영과학

Decision Science 의 발생

마케팅마케팅

의사 결정 지원의사 결정 지원

경쟁의 심화에 따른 마케팅 및 고객유지 비용 증가 심화 마케팅 결과에 대한 성과분석을 통한 마케팅 효율 검증 필요 성과분석 결과를 기초로 향후 마케팅 방향에 대한 방향 재정립

전사적 차원의 의사결정 지원 요청 증가 의사결정 사항에 대한 근거자료 제시 및 보고내용에 대한 검증 필요

새로운 process 의 필요 Decision Science 의 필요성 대두 및 탄생

Decision Science 의 필요성 대두 및 탄생

미국 Card 사의 Decision Science 적용*각 사업부별로 별도의

Decision Science(DS) 조직이

구성되어 있음 .

( 금융기관의 전통적인 조직체계를 유지 )

DS 조직을 하나의 독립 사업부로 운영 -> 회사내의 전략적 의사 결정을 지원

기존 사업 운영 조직과신사업 기획 / 개발 조직 이원화-> 새로운 개발의 독립성을 보장

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American Express

팀장 (Manager)

계량경제연구원(Econometrician)

선임계량경제연구원(Senior Econometrician)

담당임원(Vice President)

사기적발시스템팀 임원

(SVP. Fraud/Authorization)

고객 정보팀 임원 (SVP. Customer Information)

( 마케팅 관련 정보 )

국내 리스크 관리팀 임원(SVP. Domestic Risk Mgmt.)

국제 리스크 관리팀 임원(SVP. International Risk Mgmt.)

신용 위험도 관리

조 직 도

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팀장 (Manager)




팀장 (Manager)




팀장 (Manager)




* Director (SVP, VP) : 모델링 프로젝트 관리

정책 수립

경제 분석 실행

* 팀장 (Manager) : 모델링 프로젝트 관리

모델 실행 검증

개발 과정 운영 (MIS, DB 연계 )

* 계량경제연구원 (Econometrician, S.Econometrician) : 모델링 개발

장점• Business process 변화에 따라 빠르게 적응할 수 있다 . ( 빠른 모델 변경이 쉬움 )

• 각각 독립적 운영되므로 부서간 argument 적음• 목표 명확이므로 인적 자원 관리 용이

단점 • 부서간 독립적 운영으로 정보의 공유의 문제점• Risk 부서와 Marketing 부서간의 negative selection 발생

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팀장 (Manager)



각팀 담당임원(Vice President)

AT&T Universal Card Services

신용관리 임원(SVP. Credit

Policy)

신용관리 담당임원(VP. Credit Policy)

위험관리 담당임원(SVP. Risk Policy)

사기적발 담당임원(VP. Fraud/Collections)

신규 모집 팀장(Acquisitions Manager)

Risk 팀장(Risk Manager)

포트폴리오 마케팅 팀장(Portfolio Mktg Manager)

신상품 팀장(New Products Manager)

2-3 Modelers

1-2 Programmer

경영정보 (information Mgmt.)3-4 Programmer

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2-3 Modelers

1-2 Programmer

2-3 Modelers

1-2 Programmer

2-3 Modelers

1-2 Programmer

조 직 도

신규 모집 (Acquisitions)

위험 (Risk)

• 신규고객 , 새 마케팅 담당• Risk 에 대한 책임 없음 , 신규 확보에만 책임• 주로 외부 정보 이용

• Risk Model 구축

• Internal performance 정보 활용 + Credit Viewer 로 보충포트폴리오 마케팅 (Portfolio Mktg)

• 향후 진행될 사업에 대한 계획 및 Model 구축신상품 개발 (New Product)

* 사기 적발 담당 임원 (VP. Fraud/Collection) : 채권 회수

Risk 부서에서 개발된 Model 을 활용

외부 정보 활용

* 신용 관리 담당 임원 (VP. CREDIT POLICY) : 역할 분담 (Role Setting)

Non-operation 적인 정책 수립

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• Providian 의 System 을 benchmarking• 혁신적이고 이상적인 형태• Outsoursing 에 의한 인원 충당 ( 회사내 인원 적음 )

* 팀장 (Manager) : 내부 고객 ( 회사내 팀 ) 과 협의 후 각 팀의 필요 모델 판단

모델링 프로젝트 관리

정책 수립

경제 분석 실행

* Programmer : 내부와 외부 data 를 이용 전문 지식 체계적 system 화 구축실행

model 의 프로그램 시스템에 적용 구축

Data 추출 및 처리

* Modeler : 모델 개발을 목적으로 탐색적 data 분석 실행

적절한 모델 개발

모델 평가

• Outsourcing 에 많은 부분 할당되므로서 유지 cost 가 더 높음

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장점

단점

Capital One

신용관리 임원(SVP. Credit Policy)

모델링 담당 팀장(Modeling Manager)

은행 카드 담당 선임 통계 분석자(Sr.Statistian, Bankcard)

Secured 카드 담당 선임 통계 분석자(Sr.Statistian, Secured card)

고객 반응 담당 선임 통계 분석자(Sr.Statistian, High Response)

3~4 전임 통계 분석자(Junior Statistian)

CEO 직접 관리

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조 직 도

* Director (SVP) : 모델링 프로젝트 관리

정책 수립

* 팀장 (Manager) : 모델링 프로젝트 관리

CEO 의 직접적 지시하에

업무 계획

개발 과정 운영 (MIS, DB 연계 )

* 선임 통계 분석자 (Senior Statistician) : 모델링 개발

모델 개발 기법 연구

최적화 비즈니스 솔루션 개발을 위해 비즈니스 분석가 지원

전임 통계 분석자 교육

* 전임 통계 분석자 (Junior Statistician) : Data 추출 및 처리

모델 분석을 위한 탐색적 Data 분석 실행

비즈니스 분석가 지원

선임 통계 분석자(Sr.Statistian)

전임 통계 분석자(Junior Statistian)

모델링 담당 팀장(Modeling Manager)

신용관리 임원(SVP. Credit Policy)

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Providian Card

CEO

EVP(Decision Support)

SVPMarketing

SVPOperations

( 신용 관리 포함 )

EVPCollection

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조 직 도 1

•US Market 에서 DS 조직 체계 중 가장 이상적인 형태로 평가됨 . - DS 조직에 EVP 를 두어 4 개의 사업부 중 최상위 사업부로서 전사적인 전략 조율을 포지션을 가짐 . - 운영조직이 매우 체계적이고 내부 Staff 이 잘 훈련되어 있음 .

• 내부 Staff(FTE) 31 명 정도임 . -> Data Management/Process 를 FDR 에 outsourcing• Test/Development 를 위한 Analytical DB 운영을 책임짐

EVPDecision Support

VP-Decision SupportAcquisition/Succession

VP-Decision SupportAccount Management

VP-Decision SupportCollections

VP-Decision SupportSolicitation

1 Modeler 4 Modelers 1 Modeler 3 Modelers

1 Programmer/ Analyst (Senior)

6 Programmers/ Analyst (Senior)

2 Semior DataSpecialists

1 Programmer/ Analyst (Senior)

1 Semior DataSpecialist

4 Programmer/ Analyst (2Sr.&2Jr.)

2 Semior DataSpecialists

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조 직 도 2

Acquisition/ Succession

Account Management

• 독립적으로 운영 ( 사업이 변할 때 적절히 변화할 수 있음 )

• 고객 획득 카드 교체 / 업그레이드 분석을 책임짐

• 신용 관리 . 승인 , 마케팅 이니셔티브 , 고객 유지 , 회원별 수익성 분석을 책임짐

• 연체 회원 관리 분석을 책임짐Collection

• 신규 고객 확보 / 무실적 회원 활성화 캠페인 분석을 책임짐Solicitation

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삼성 카드의 Decision Science 체계*

Decision Science MP&A(Market Planning &

Analysis)

마케팅 Decision Science 신용 Decision Science

Decision Science

Risk Assessment

회원 Segmentation

Scoring System

Fraud Detection System

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마케팅 Decision Science

마케팅 성과측정 및 합리적인 마케팅 의사결정을 지원하기 위한 분석업무를 수행하기 위해 □ Decision Science,

□ MP&A(Marketing Planning & Analysis),

2 개의 기능으로 구성되어 있음

마케팅 실행 및 실행결과에 대한 성과분석 , 상품개발 / 가맹점 제휴 등 전사적 차원의 의사결정 지원 ,

상품 / 고객 / 카드상품 / 가맹점 등 전부분에 대한 손익분석의 업무를 실행

P&L : 상품 / 고객 / 카드 / 가맹점 등 마케팅 관련 전부분에 대한 손익분석

의사 결정 지원 : 전사적 의사결정 부분에 대한 지원

마케팅 결정 지원 : 세분화 & 모델링을 통한 고객 타겟팅 지원 마케팅 성과분석

Decision Science 업무

사내 Data mining 인력이 하나가 되어 체계적인 마이닝 업무에 대한 인프라를 구축하고 Data 에 의한 효율적이고

합리적인 의사결정을 위한 분석을 지원하는 역할을 수행하며 더 나아가 전사적인 의사결정 분석지원부서로 정착될

것을 목표로 함 .

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모델링 (Modeling) : 예측 (Predictive) 및 반응 (Response) 모델에 의해

특정 마케팅에 대한 반응을 최대화하고 소요되는 비용을 최소화하는

마케팅지원영역 .

세분화 (Segmentation) : 다양한 개별 회원을 유사한 몇몇의 집단으로

그룹화하여 회원의 속성을 규명하는 마케팅체계구축 .

이슈 분석 (Issue Analysis) : 전사 이슈분석을 통해 데이터에 근거한 보다

정확하고 확실한 의사결정지원

MP&A 업무(Market Planning &

Analysis)사내 데이터 분석인력이 하나가 되어 마케팅 설계 및 분석 (Marketing Planning & Analysis) 을 위한 인프라를

구축하고 체계적이고 정확한 마케팅 성과측정 및 효율평가를 지원하고 있으며 마케팅 성과측정 방법의 정교화

및 P&L(Profit & Loss) 분석능력의 지속적인 고도화를 통해 효율적인 마케팅 실행 및 성과 극대화를 위한

의사결정분석 지원부서로 정착될 것을 목표로 함 .

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마케팅 설계 : 마케팅 목적에 맞는 성과측정 및 효율평가를 위해 최적의 세그먼트

구성 및 오퍼 테스트 방법의 설계를 지원하고 , 제한된 예산下에서 가장

효율적인 마케팅 실행을 위해 수익 및 비용을 예측

마케팅 성과 측정 : 개별 마케팅의 성과측정 및 효율평가를 근거로 전체 마케팅

의 성과측정을 통해 마케팅 전략수립 및 실행방향에 대한 의사결정지원

성과 측정 인프라 강화 : 마케팅 성과측정 방법 및 기준의 정교화와 성과측정

관련 자동화 시스템 구축을 통한 신속한 피드백

P&L 분석 : 카드상품 및 서비스의 손익분석을 통해 비용 효율화 및 수익증대를

위한 의사결정지원

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타 부서와의 업무 관계

Part 1.Part 1.

Part 2.Part 2.

Part 3.Part 3.

마케팅팀마케팅팀

상품개발팀상품개발팀

신사업부신사업부

영업개발팀영업개발팀

프로모션팀프로모션팀

법인팀법인팀

금융팀금융팀

E-business 팀E-business 팀

MarketingDecision Science

MarketingDecision Science

신용 Decision Science

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여신전문 회사가 가지는 위험의 종류 중 가장 중요한 여신금액에 대한 연체 등의 사유로 상환이 지연되거나

상환자체가 되지 않는 신용 리스크에 관하여 회원의 지불 능력에 따라 이용한도를 미리 산정하고 회원의 신용

능력을 정확하게 수치화하여 신용 의사 결정을 지원하는 업무를 수행

Risk Assessment

연체 예측과 연체 상태 구분을 위한 Roll Rate 의

개발과 통계적 계량적 대손 추정 방법 개발

회원 Segmentation

대외 정보와 카드사 내 고객의 다양한 정보를

이용하여 리스크 기반의 고객 세분화를 통해

신용 리스크 지표를 구축하여 위험 사전 방지

정 상 연 체 1 M 연 체 2 M 연 체 3 M 연 체 4 M 연 체 5 M 연 체 6 M 대 손

전 이 방 향

정 상 연 체 1 M 연 체 2 M 연 체 3 M 연 체 4 M 연 체 5 M 연 체 6 M 대 손

전 이 방 향

회원 세분화 기준

마켓리스크 스코어 현금S금액 × 현금S이용기관수

당사회원여부/복수회원유무

회원 세분화 기준

마켓리스크 스코어 현금S금액 × 현금S이용기관수

당사회원여부/복수회원유무

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Scoring System

회원의 데이터를 이용하여 신용 평점을 산출하여 입회승인 여부 및 초기한도에 대한 의사결정을하는 시스템 개발 및 유지 .

Fraud Detection System

0%

10%

20%

30%

40%F

R

E

Q

U

E

N

C

Y $0 $500$100 $200 $300 $400

REVENUE

0%

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40%F

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REVENUE

Input

Hidden

Unit

Target

Ann Score Tree Score

Fraud:Y/N

Fraud? 0~999

Input

Hidden

Unit

Target

Ann Score Tree Score

Fraud:Y/N

Fraud? 0~999

회원 본인이 아닌 제 3 자 ( 타인 ) 에 의해 임의로

사용되는 카드 사고매 출을 조기에 적발하고

사후 조치를 하는 카드사고 검색시스템 또는

카드사고 방지시스템 개발 및 유지 .

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Decision Science Community

1. 커뮤니티 Open 배경

마케팅 결과에 대한 성과분석의 필요성 , 기존 카드상품 , 각 고객그룹 , 또는 제휴가맹점에 대한 손익분석등 전사적 차원에서 마케팅 DS 팀의 지원 필요성이 증가되고 있으며 , 이러한 지원 보고서의 전사적 공유 필요성에 따라 “Decision Science” 커뮤니티를 Open 하게 되었습니다 .

마케팅

의사결정지원

지식공유

경쟁의 심화에 따른 마케팅 및 고객유지 비용 증가 심화 마케팅 결과에 대한 성과분석을 통한 마케팅 효율 검증 필요 성과분석 결과를 기초로 향후 마케팅 방향에 대한 방향 재정립

전사적 차원의 의사결정 지원 요청 증가 의사결정 사항에 대한 근거자료 제시 및 보고내용에 대한 전사적 공유체계 구축 필요

각 부서별 의사소통의 미비로 인한 중복 프로젝트 요청 단일화된 보고서 관리체계를 통한 KMS 시스템 구축 쌍방향 의사소통 Process 개발

사업 환경의 변화에발 맞추어

업무 Process 와정보 공유에 대한

필요성 증대

추진 배경 시사점

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P & L 상품 / 고객 / 카드 / 가맹점 등

마케팅 관련 전부분에 대한 손익분석

마케팅 지원세분화 & 모델링을 통한고객 타겟팅 지원 마케팅성과분석

본 커뮤니티 보고서는 마케팅 실행 및 실행결과에 대한 성과분석 , 상품개발 / 가맹점 제휴 등 전사적 차원의 의사결정

지원 , 상품 / 고객 / 카드상품 / 가맹점 등 전부분에 대한 손익분석 등을 포함하고 있습니다

2-1. 보고서 영역

2. 커뮤니티 구성

의사결정 지원상품개발 / 가맹점 제휴 등전사적 의사결정 부분에 대한 지원

SamsungCard

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Decision SupportMarketing Analysis

ModelingP & L

Segmentation


ModelingP & L

Segmentation

데이터 마이닝

마케팅 Optimization성과측정 자동화

마케팅 Optimization성과측정 자동화

마케팅 성과측정 지원

마케팅 공헌 이익율성과측정 방법론

마케팅 공헌 이익율성과측정 방법론

마케팅 성과측정 방법

개별 마케팅 성과마감전체 마케팅 성과마감개별 마케팅 성과마감전체 마케팅 성과마감

마케팅 성과마감

2-2. 커뮤니티 구성 항목

“Decision Science”

- 접근 권한 제한

마 케 팅 공 헌 이 익 율

성 과 측 정 방 법 론



마케팅 성과측정 방법마케팅 성과측정 방법

마케팅 성과마감마케팅 성과마감

개 별 마 케 팅 성 과 마 감

전 체 마 케 팅 성 과 마 감



마케팅 공헌 이익율 마케팅 공헌이익 적용안 마케팅 관리회원 공헌이익률

성과측정 방법론 02년 마케팅 성과측정 기준 02년 마케팅 성과 측정기준 1차 개선안 02년 마케팅 성과 측정기준 2차 개선안 03년 마케팅 성과 측정기준

마케팅 공헌 이익율 마케팅 공헌이익 적용안 마케팅 관리회원 공헌이익률

성과측정 방법론 02년 마케팅 성과측정 기준 02년 마케팅 성과 측정기준 1차 개선안 02년 마케팅 성과 측정기준 2차 개선안 03년 마케팅 성과 측정기준

각 항목별 세부 보고서 제목구성항목

2-3. 각 항목별 세부내역마 케 팅 Optimization

성 과 측 정 자 동 화

마 케 팅 Optimization


마케팅 성과측정 지원마케팅 성과측정 지원

Decision AnalysisDecision Analysis


ModelingP & L

Segmentation


ModelingP & L

SegmentationSamsungCard

SamsungCard











개별 마케팅 성과마감 1/4 분기 Most Active 군 마케팅 종료보고 2/4 분기 HV,MV,LV 마케팅 종료보고 무실적군 마케팅 종료보고 Inactive 전환 마케팅 종료보고 Active 마케팅 종료보고 후불교통카드 이용유도 프로모션 종료보고 Needs-Based 마케팅 종료보고 잠재우량 플래티늄 교체발급 프로모션 종료보고 월드컵 프로모션 종료보고

전체 마케팅 성과마감 02년 마케팅 성과마감 03년 7월 마케팅 성과마감

개별 마케팅 성과마감 1/4 분기 Most Active 군 마케팅 종료보고 2/4 분기 HV,MV,LV 마케팅 종료보고 무실적군 마케팅 종료보고 Inactive 전환 마케팅 종료보고 Active 마케팅 종료보고 후불교통카드 이용유도 프로모션 종료보고 Needs-Based 마케팅 종료보고 잠재우량 플래티늄 교체발급 프로모션 종료보고 월드컵 프로모션 종료보고

전체 마케팅 성과마감 02년 마케팅 성과마감 03년 7월 마케팅 성과마감

각 항목별 세부 보고서 제목구성항목마 케 팅 Optimization







ModelingP & L

Segmentation


ModelingP & L

Segmentation

SamsungCard








전 체 마 케 팅 성 과 마 감 개 별 마 케 팅 성 과 마 감


마케팅 Optimization 마케팅 Optimization System 개발완료 보고 마케팅 Optimization System

개발완료 보고 (PT 자료 )

성과측정 자동화 성과측정 자동화 개발보고

마케팅 Optimization 마케팅 Optimization System 개발완료 보고 마케팅 Optimization System

개발완료 보고 (PT 자료 )

성과측정 자동화 성과측정 자동화 개발보고

각 항목별 세부 보고서 제목구성항목








ModelingP & L

Segmentation


ModelingP & L

Segmentation

SamsungCard











Decision Support 부가서비스 효율분석 삼성관계사 회원 이용분석 맞춤카드 효율분석 Online 발급카드 이용현황 및 특성분석 골프카드 이용회원분석 지엔미카드보유회원 특성분석 여행서비스이용회원 특성분석Marketing Analysis 마케팅 오퍼별 성과분석 Inactive 전환 회원분석Modeling Inactive 전환 예측모델 AIG 반응모델 _ 질병P & L AMEX 수익효율성 분석 이마트 제휴카드 P&L 분석 OK4U 제휴카드 회원현황 및 P&L 분석 공무원 연금 ( 중 ) 제휴카드 회원현황 및 P&L 분석Segmentation LC 회원 세분화 개발보고 M&T 회원세분화 당타사 비교를 통한 마케팅 포인트 제언

Decision Support 부가서비스 효율분석 삼성관계사 회원 이용분석 맞춤카드 효율분석 Online 발급카드 이용현황 및 특성분석 골프카드 이용회원분석 지엔미카드보유회원 특성분석 여행서비스이용회원 특성분석Marketing Analysis 마케팅 오퍼별 성과분석 Inactive 전환 회원분석Modeling Inactive 전환 예측모델 AIG 반응모델 _ 질병P & L AMEX 수익효율성 분석 이마트 제휴카드 P&L 분석 OK4U 제휴카드 회원현황 및 P&L 분석 공무원 연금 ( 중 ) 제휴카드 회원현황 및 P&L 분석Segmentation LC 회원 세분화 개발보고 M&T 회원세분화 당타사 비교를 통한 마케팅 포인트 제언

각 항목별 세부 보고서 제목구성항목마 케 팅 Optimization







ModelingP & L

Segmentation


ModelingP & L

Segmentation

바로론카드 효율분석 플래티늄 소지회원 분석 후불교통카드 효율분석

당사회원 해외 이용현황 분석 한도하향회원의 마케팅 측면 분석

PCG검증 및 마케팅 효과측정 개선 RP 효과분석 AIG 반응모델 _실버상품 CPI( 신용보호보험 ) 반응모델

LG 홈쇼핑 이용회원특성분석 홈플러스 제휴카드 P&L 분석

M&T 회원세분화 개발보고

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