마케팅 전략 추천도서 | CRM 전략 개념 정리

고객 전략 리더를 위한 CRM 에센셜

CRM 시스템의 범위 : CRM 시스템 아키텍처

CRM 전략을 위해서 필요한 정보들에 대해서 설명하고 있는데요.

고객전략을 효과적으로 지원하기 위한 CRM 시스템은 아래와 같은 내용이 있어야 합니다

• 데이터 수집 :고객과의 상호작용
• 데이터 저장 : 상호작용된 데이터를 data warehouse 등 전사통합 저장소에 저장
• 데이터 변환 추출 : 다양한 분석기법을 통해 유용한 데이터 변환 추출
• 기획지원 : 분석결과에 기반한 고객전략 지원
• 채널 : 고객전략을 다양한 채널에 분배 수행
• 모니터링 : 성과평가

 

마이크로 소프트 CRM architecture

https://images.app.goo.gl/K9mRWxUct3QTVm77A

 

분석 CRM

• operational database 운영데이터베이스
• ETT.ETL , 데이터 추출 및 변환
• data warehouse 기업 내 모든 데이터의 원천을 총체적으로 집합시킨 대규모 데이터 저장소
• data mart : 부서단위 데이터 분석 니즈를 효과적으로 지원
• ODS operational data store : 데이터 웨어하우스에 특성인 시계열적 데이터를 어느정도 보관/ CRM 업무를 통한 고객정보의 추가 및 갱신처리 지원
• OLAP online analytical processing 여러 검색 조건과 정렬기능이 분석자의 필요에 따라 제공될 수 있는 일종의 데이터 분석
• 데이터마이닝 및 통계분석시스템 : SAS 와 spss 같은 소프트웨어로 데이터 분석 (long-term)
• BI business intelligence 

 

운영CRM

• 마케팅 모듈 (태블로 대시보드 같은 느낌?) 세그먼트별로 적용되고 있는 마케팅 활동들의 관계과 운영상태관리
• 영업 모듈 sales force automation
• 고객서비스 모듈 VOC

 

협업 CRM

• 대면 채널 : 본사나 본점 지점 매장 영업사원의 방문등 대면접촉과 상호작용이 이루어지는 채널
• 비대면 채널 :전화 이메일 팩스 우편 키오스크 소설미디어

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CRM 시스템의 범위 : 고객 데이터베이스

대분류	중분류	소분류	예시
물리적분류	내부데이터	고객 마스터 데이터	인구통계정보 고객요약정보
		행위 이력 데이터	구매이력 마케팅영업활동이력 서비스 이력정보
	외부 데이터	외부 정형	센서스 데이터 결제 금융 정보 마케팅 프로파일 정보 정보출처 코리아크레딧뷰 KCB 한국신용정보 VAN사들의 결제 및 금융정
		외부 비정향	블로그 ,커뮤니티, SNS
논리적 분류	고객정보의 주제	고객에 대한  고객을 위한  고객에 의한	고객마스터 정보 마케팅 영업 정보 거래이력, 서비스 이력 voc 정보
	고객정보의형태	인구통계정보 고객행위정보 고객태도정보	나이 성별 직업 거주지 수입 구매습관 클릭스트링 사용채널 소비형태 고객만족 수준, 경쟁사 대비 선호도, 미충족 고객니즈, 라이프 스타일,브랜드선호도
	고객정보의 범위	고객 개인정보	개인
		고객세대정보	가족단위

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분석이 먼저인가
실행이 먼저인가

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분석역량 단계	임무수준	필요지식
분석기술 활용	회귀분석해서 결과보고	분석기법의 활용 및 해석능력
문제해결 적용	대구와 광주지역의 매출변화율에 차이가 있는지 확인	1단계 지식수준+ 분석기법의용도 및 데이터 조건 이해력
가설검정 가능	고객이탈률이 증가하는 이유가 무엇인가 (지금 내가 맡은건)	지식수준+ 가설수립 및 검증 파생변수 생성능력
분석총괄 및 지휘	멤버십 운영데이터를 바탕으로 현재 당사 멤버십에 대한 전반적인 문제점과 해결방안을 찾아보라 (내가 가고싶은 방향)	지식수준_ 분석기법의 변칙적 창의적 활용능력 오랜분석 경험

• 기술통계량  평균, 분산,표준편차, 빈도,비율,최빈값, 중위값(분석 대상이 되는변수들의 전반적인 현황 검토/외형적인 차이파악)
• t-test 특정 수치형 변수에 대해 두 집단 간의 차이를 통계적으로 검증할 때 사용 (ab테스트)

단일 표본 t -test : 평균값이 통계적으로 유효한지 검증

ex특정 브랜드가 구매 평균 연령이 32세라고 했을 때, 그러한지 검증할 때 사용가능

독립 표본 t-test : 완전히 독립적인 두 집단의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지

ex 멤버십 프로그램 가입고객군 비가입 고객군의 매출액, 구매 빈도와 같은 데이터의 차이를 통계적으로 검증할 때

쌍체표본 t-test : 동일하지만 특정 사건이나 실험에 의해 두 개의 다름 시점으로 분류될 수 있는 그룹들 간의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 판단할 때

ex 현재 멤버십 프로그램 가입 고객들이 멤버십 가입 이전과 이후로 분류

매출액이나 구매빈도 차이를 검중하는 것

 

리텐션을 올리는 바나나 구매 전 후, 매출액이나 구매빈도 차이를 볼까? 쌍체표본 t-test

 

• 상관관계분석 : 두 개 이상의 변수들 간의 상관관계가 존재하는지를 통계적으로 검증

방문빈도와 구매금액의 상관관계

성별과 상품 카테고리의 상관관계

고객등급과 마케팅 반응도의 상관관계

 

• 교차분석  명목척도(분류형 변수)로 구성된 변수들 간의 상관관계를 검정

카이스퀘어 chi-square 검정

행과 열로 구분되는 교차표상의 각 셀에 나타나는 빈도차이를 바탕으로 행과 열의 분류 변수들 간의 연관성을 통계적으로 규명

행 -매장지역 분류

열- 상품유형 분류

지역별 각 상품에 대한 구매빈도를 교차표로 만들면 매장지역과 상품유형이 서로 연관되어 있는지 객관적으로 판단

• 신뢰성 분석 (일관성) 변수의 측정값들이 일관된 수준으로 나타나고 있는지

고객서베이의 데이터에 대한 다변량 통계분석을 하기위한 사전단계

ex 고객들이 인지하는 구매가치 수준을 품질 수준과 가격수준, 그리고 편의성 수준이라는 측정 변수로 평균한 점수라고 한다면 구매가치 점수를 나타내기 위해서는 우선 하위 세가지 변수들의 측정값이 어느 정도 일관된 수준으로 측정되어야 한다는 전제를 내포한다.

 

구매가치라는 상위 변수 - 신뢰성을 저해하는 항목이 편의성 수준이라는 측정변수라면,

그 변수는 구매가치를투영하는 정보로 활용할 수 없음

 

 

구매가치수준

-품질수준

-가격수준

-편의성 수준

• 회귀분석  하나 이상의 수치형 변수들을 독립변수로, 또 다른 결과적 수치형 변수를 종속변수로 설정, 개별 독립변수의 변화가 종속변수의 변화에 어떻게 영향을 미치는지 판단 > 독립변수들의 값이 주어졌을 때 종속변수의 값을 예측 or 독립변수와 종속변수 간의 인관관계를 검증

ex 마케팅 활동들이 고객로열티에 어떻게 영향을 미치는지

고객이 인지하는 상푸/브랜드/관계가치가 고객만족과 고객로열티에 어떻게 영향을 미치는지

고객과의 커뮤니케이션 횟수가 실제 매출에 영향을 미치는지

 

• 판별분석  회귀분석과 차이가 있음. 종속변수 수치형이 아닌 이분형 또는 다분형 분류변수 - 특정 그룹으로 분류되는결과를 예측

ex

고객의 나이, 구매빈도, 구매품목 수 라는 변수로 구매액을 예측하거나 인과관계 분석 - 회귀분석

고객의 나이, 구매빈도, 구매품목수 곡개의 이탈여부 , 우량고객의 여부 - 판별분석

판별분석은 독립변수로 수치형(등간 또는 비율척도) 변수만을 사용할 수 있음

ex 기업에서 보유하는 고객 프로파일 내의 변수에는 성별이나 고객성향, 중점구매 품목과 같이 수치형이 아닌 변수들이 많아서 회귀분석이 더 많이 사용됨

 

• 군집 분석 개체의 속성들을 바탕으로 개체 간의 거리를 계산한 후 가까운 개체를 동일한집단으로 형성

어떻게 집단을 나누는 것이 좋을지에 대한 사전정보가 불명확할 때 수행

 

단순한 매출액 기준의 고객등급화 탈피 - 다양한 고객 프로파일 변수를 바탕으로 세그먼테이션 할 때

상품속성들을 바탕으로 동질적인 상품군을 형성 할 때

• 컨조인드 conjoint analysis  상품 서비스와 같이 다양한 속성들의 조합으로 구성될 수 있는 개체들을 몇 가지 대안으로 만들고, 각 대안들에 대한 고객들의 평가결과를 수집 - 상품서비스를 구성하는 개별 속성들 간의 상대적 중요도와 효융가치를 추정 -가장 반응률이 높은 대안을 선정할 수 있는 통계분석기법

장점: 고객들의 개별 속성 하나하나에 대한 평가한 결과 and 그 속성들이 결합된 상품수준에 대한 평가가 달라질 수 있음

ex 새로운 상품이나 서비스를 고객지향적으로 개발하고자 할 때 사용

멤버십 프로그램의 포인트 적립률, 포인트 사용시점, 등급별 제공 서비스 혜택 등을 소비자 관점에서 선호도를 판단하여 설계할 때

 

• 다차원척도법과 대응분석

다차원척도법 : 비교 대상이 되는 개체 (브랜드, 상품, 매장 등) 간의 심리적 거리를 고객으로부터 응답을 받아

개체들 간의 경쟁구도를 좌표평면상에 표현하는 방법

 

대응분석 (상응분석) : 비교 대상 개체 (백화점 브랜드) 들의 주요 속성 (교통편리성, 상품다양성 매장 분위기) 에서 비교 평가 후

개체들 간의 경쟁구도 뿐만 아니라 속성들까지 표현

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데이터 마이닝

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프로세스

spss, sas 에서 제시하는 crisp-dm ,semma 방법론이 사용됨

CRIPS-DM : 넓은 업무 영역

cross-industry standard process for data mining

IBM 의 SPSS

단계	수행업무
1 business understanding	기업의 특성 파악 자료 및 워크숍 - 운영 특징
2 data understanding	데이터 이해 db구조, 변수 종류 및 의미, 레코드수, 데이터 품질
3 data preparation	데이터 추출 및 정제, 파생변수의 생성 데이터 - 분석 준비단계
4 modeling	추출 분석 데이터바탕으로 분석 용도에 맞는 각종 데이터마이닝 기법을 적용하여 모델링 수행
5 evalutation	잠재 모형들 간의 성능비교 (pp modeling 모수 vs lookalike modeling 모수) 재현 가능성 판단 현실적 운영 가능성 검토
6 deployment	실무적으로 운영 가능한 형태로 개

SEMMA - 데이터 마이닝 본래의 분석 업무

sample explore, modity, model, asscess

단계	수행업무
1 sampling	분석 데이터 세트 지정  표본 추출
2 explore	기술 통계량 또는 각종 분포 그래프 기능을 통해 데이터 탐색
3 modity	표본 데이터를 분석에 적합하도록 변
4 modeling
5. assess

 

 

 

통계의 목적 : 분석 - 추론(미래의 내용), 현상에 대한 내용

데이터 마이닝 : 분석 -추론, 실제 action마련

 

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예측을 위한 데이터 마이닝 기법

새로 유입된 고객이 추후 우수 고객으로 될 건지?

대출을 신청한 고객이 원금을 착실하게 갚을 건지?

개별 고객마다 기업에 기여할 가치는 얼마?

우수 고객 이탈할까?

 

• 로지스틱 회귀분석 : 비선형 회귀분석

이진변수 0과 1 로 구분되는 종속변수 ( 이탈여부) 예측하는 데 사용됨

• 의사결정나무 분석 : 미래의 상태나 고객 특성을 예측하기 위해 사용

하나의 나무에서 분리되는 나뭇가지처럼 투입되는 독립변수들로 단계적인 분류를 수행하는 예측기법

• 인공신경망 분석

 

군집화를 통한 데이터 마이닝 기법

clustering / segmentation

• 계층적 군집분석 : 개체들의 변수를 결합하여 위상 공간상에 배치한 후, 가까운 개체들끼리 묶어 나가면서  단계적으로 군집 형성, 가장 먼 개체들을 떨어뜨려 나가면서 단계적으로 군집 형성
• K-평균 군집분석  : K 개의 군집으로 전체 개체를 가장 적절하게 분류해나가는 것
• 코호넨 네트워크 self-organizing map

CRM 실무에서 군집분석 기법 활용할 때 유의사항

1. 군집분석을 통해 고객 분류 시, 외생변수를 바탕으로 군집들에 대한 profiling 작업 수행

 

군집분석에 투입되는 변수 : 구매성향, 거래패턴 -사후 정보

새로운 고객들에 대한 그룹예측 시, 사후정보가 없어 정확도가 떨어짐

 

1. 신뢰성을 확보하기 위해 군집 재현성 검토

랜덤배치로 결정됨 -개체마다 분석 결과가 상이할 수 있음

 

 

구매형태분석을 위한 데이터마이닝

• 연관성 분석  "맥주와 아기기저위는 함께 구매된다"

교차판매분석

영수증에 기재된 동시구매 품목그룹 단위로 분석,

• 순차연관성 분석

구매의 시간적 흐름에 따라 연결될 수 있는 상품들의 선후행적 관계를 도출

ex 고급정장-고급구두 함께 구매 가능성 높음

고급정상 -고급벨트 벨트는 정장 구매 후 일정 기간 지나서 구매된다면, 연관성 분석이 아니라 순차연관성 분석에 의해 마케팅 규칙을 도출해야 함

 

연관성분석 if A then B ( A -> B) ,B->A 규칙도 존재함

순차적 분 A->B , b->a ??? 글쎄

 

• RFM 분석

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CRM 분석업무에서의
이슈들

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