5. 실습 : 온라인 고객 세분화

실습 정의 : IT환경에서 기업은 e비즈니스를 통해 고객을 관리하고 있다. Chapter 1.에서 고객관리를 위한 다양한 기업의 전략은 고객의 Needs와 특성에 따라 분류하고, 이에 맞는 전략 수립을 통해 응대하고 있다.

특정 산업군, 혹은 기업군을 지정하여 '4. eCRM에서의 고객세분화'를 참조하여 고객을 분류하고 각 분류에 따른 고객관리 전략을 수립한다.

예) 기업군 - 일반 기업 : 자동차, 건설,
- 학교 & 학원 : OO 대학교
- 정부 & 공공기관 : OO 부, OO청, OOO공단
- 온라인 쇼핑몰 : OOMall, OOShop

4. eCRM에서의 고객 세분화 (Customer Segmentation)

고객세분화는 일반적으로 성별, 연령, 소득, 취미 등과 같은 비슷한 성향과 니즈를 가진 집단을 나누는 작업을 말한다. 고객을 세분화하는 목적은 고객의 다양한 욕구를 파악하고 손쉽게 비즈니스전략을 수립하는 데 있다. 고객세분화의 가장 중요한 포인트는 ‘무엇을 기준으로 고객을 세분화 할 것인가?’, ‘세분화된 고객에게 어떤 의미를 부여할 것인가?’ 그리고 ‘어떤 전략을 위해 또는 어떤 목적을 위해 고객을 세분화 할 것인가?’ 이다.

eCRM에서도 고객 세분화의 목적은 동일하다. 그러나 e비즈니스의 특성에 따라 고객을 분류하고, 세분화하는 방법론과 고객세분화에 필요한 정보는 오프라인에서의 고객세분화와는 조금 차이점이 있다.
본 Chapter에서는 웹 사이트를 이용하는 방문자를 대상으로 다양한 세분화 전략과 세분화에 필요한 데이터의 종류를 알아보도록 하자.

1) 고객 식별(인식)에 대한 세분화

익명방문자 vs. 비 익명방문자
익명방문자(anonymous Visitor)는 웹 사이트를 이용할 때 자기 자신이 누구인지 밝히지 않는 고객을 의미하거나, 웹 서비스를 제공하는 기업에서 식별이 불가능한 방문자를 의미한다. 익명방문자는 전체 웹 사이트를 이용하는 방문자의 80%를 차지할 정도로 상당히 많은 비율을 차지하고 있다. 반대로 식별 가능한 방문자를 비 익명 방문자(회원, 고객)으로 분류할 수 있다. 익명방문자는 향 후 회원이나, 고객으로 전환이 예상되는 잠재 고객으로서 관리되고 익명고객의 성향 및 웹 사이트 이용현황을 분석할 수 있어야 한다.

2) 웹 사이트 방문에 따른 고객 세분화

최초 방문자 vs. 재 방문자
웹 사이트를 처음으로 이용하는 방문자를 최초방문자(First Visit User), 2회 이상 웹 사이트에 방문한방문자를 재 방문자(Re-Visit User)라고 한다. 기업은 웹 사이트 홍보를 위한 도메인 등록, 배너광고 등 온라인 매체를 이용하여 다양한 프로모션을 수행한다. 이는 다양한 마케팅 활동을 통해 최초 방문자의 유입을 이끌고, 유입된 방문자를 회원 혹은 고객으로 전환시키기 위함이다.
재 방문자의 증가는 웹 사이트를 이용하는 방문자와의 관계성숙도를 의미한다. 재차 웹 사이트를 이용한다는 것은 웹 사이트 내에 방문자가 원하는 정보와 서비스가 있기 때문이다. 한번 방문한 고객이 다시 웹사이트를 찾지 않는 다면, 기업은 웹 사이트의 컨텐츠 개선, 이용서비스의 증대, 고객편의를 위한 다양한 서비스 개발 등에 주력하여야 한다.

3) 방문자의 가치에 대한 고객 세분화

익명, 회원, 고객, 우수고객
웹 사이트를 이용하는 방문자의 가치는 기업에 미치는 기여도, 특히 회원가입 여부, 구매 여부 등 기업이 고객의 니즈를 파악하기 위한 다양한 정보 유무와 기업의 수익에 어떠한 영향을 미치는 지에 따라 분류될 수 있다. 처음에 익명방문자로서 웹 사이트를 이용하고, 회원가입을 통해 유용한 정보와 서비스를 찾고 지속적인 이용한다. 또한 유료서비스 혹은 상품 구매를 통해 고객으로서 활동하게 되며, 서비스의 품질과 만족에 따라 지속적인 구매 활동을 수행하게 된다. 이처럼 웹 사이트 이용에 따른 방문자의 e라이프사이클(Life Cycle) 또는 고객전환(Conversion)구조에 따라 방문자를 분류할 수 있다.
기업은 익명고객을 회원으로 유도하기 위한 다양한 정보와 서비스를 제공하고, 또한 기업의 매출과 수익을 극대화하기 위한 노력을 통해 고객의 질적 양적 증대를 추구한다.

4) 고객관리 측면에 따른 세분화

획득고객, 개발고객, 유지고객, 이탈고객
웹 사이트를 이용하는 방문자는 방문자와 웹 사이트 또는 해당 기업의 관계성에 따라 다양한 세분화가 가능하다. 기업은 웹 사이트를 방문하는 방문자와의 관계성을 측정하고 이에 몇 가치 기준을 통해 관리한다. 현재 CRM에서는 고객과의 관계에 따라 획득(Acquisition), 개발(Cultivation), 유지(Retention), 이탈고객으로 관계를 규정하며, 이에 따라 개별 그룹에 맞는 전략을 수행하고 있다.

다음은 CRM에서의 고객관리를 위한 세분화 전략을 온라인 비즈니스에 적용한 예이다.

-고객 획득 : 신규 방문자 유치 , 회원 등록 수 증대, 신규 상품 및 서비스 판매 증대를 위한 목표고객 선정

1) 개별 목적에 맞는 적합한 대상 선별
2) 고객 혹은 방문자 획득을 위한 마케팅 전략

-고객 개발 : 방문자, 회원, 고객으로의 전환 및 개별 그룹내의 관계 강화

1) 최초 방문자의 재 방문 유도, 방문자의 회원 전환, 구매 고객의 재 구매
2) Cross-sell , Up-sell을 통한 상품 구매 증대 및 서비스 이용증대
3) 다양한 마케팅 활동을 통한 우수고객 유도

-고객 이탈 방지 : 관계 개선 및 이탈 원인 분석

1) 고객의 이탈 원인 규명
2) 고객 이탈 방지를 위한 채널, 제공서비스의 개선

-고객 유지 : 고객의 지속적 관리

1) 지속적인 관계 유지를 위한 전략 수립
2) 고객 Needs에 맞는 서비스 제공

5) 기타 세분화 방법

우리가 살 고 있는 세상은 급변하고 있으며, 개인들의 삶 또한 변화에 적응하며 때로는 변화를 선도하고 있다. 이처럼 기업도 시시각각 변화하는 소비자의 욕구, 소비 패턴, 다양한 사회적 변화 등에 성공적으로 대응하기 위해서는 다양한 각도로 변화하는 고객을 세분화하고 있으며, 때로는 분류된 고객을 다시 어떻게 분류할 것인가에 대한 많은 고민과 노력을 기울이고 있다.

l 인구통계학에 따른 세분화 : 성별과 연령, 가족 생활주기, 소득 등에 따른 분류
l 라이프스타일에 따른 세분화 : 이혼, 웹빙, 소비패턴, 건강 중심, 삶의 방식에 따른 분류
l 고객생애가치에 따른 세분화 : 고객의 변화에 따라 기업에 미치는 가치에 따른 분류

3.3. 웹 사이트를 분석하기 위한 데이터 종류

웹 로그 수집을 통해 획득된 정보는 웹 사이트 분석과 온라인 고객분석을 위한 의미 있는 정보를 제공한다. 웹 로그 분석정보는 웹 사이트의 특성에 따라 다양한 정보의 형태를 취하고 있다.

페이지뷰(Page View)

웹 사이트에 방문자가 브라우저를 통해 나타난 화면정보를 보는 것을 의미합니다. 방문자가 웹 사이트에서 하나의 완성된 페이지를 볼 때 1번의 페이지뷰가 기록됩니다. 페이지뷰는 웹 사이트의 인기도, 유명도를 측정하는 단위로 사용되고 있으며, 페이지뷰의 증감에 따른 웹 사이트 전략방안을 수립하고 있다.

방문(Visit)

방문자가 웹 사이트에 접속해서 이용하다가 브라우저를 닫거나 다른 웹 사이트로 이동하기 전까지의 행위를 웹 사이트 방문이라 합니다. 이처럼 웹 사이트의 접촉에서 이탈까지의 한 과정을 방문으로 규정합니다. 방문자는 한 웹 사이트에 수 차례 반복하여 접속할 수 있으며, 이에 따라 웹사이트에 대한 방문수는 증가한다. 또한 특성 상품, 특정 컨텐츠에 대한 방문을 측정하여 특정 컨텐츠와 상품의 인기도를 분석하는 데 이용된다.

방문자/ 이용자 (Visitor/ User)

웹 사이트를 이용하는 주체, 즉 웹사이트의 접속자를 의미합니다. 방문자는 일반적인 웹 서핑을 하는 개개인을 의미하며, 방문자의 증가에 때라 웹 사이트의 활성화와 이용도가 증가됩니다. 방문자의 웹 서비스로의 접속은 방문을 의미하며, 방문자가 페이지를 조회하면 페이지뷰가 증가하게 된다.


체류시간(Duration Time)

웹 사이트를 이용하는 방문자가 접속한 시점에서 부 터, 사이트를 이탈한 시점까지 웹사이트는 머무는 시간을 의미합니다. 웹 사이트를 방문하는 방문자의 체류시간의 점차 증가되는 현상은 보다 높은 고객관계 형성을 구축하고 있다고 판달 될 수 있다.

외부유입정보(Referrer info)

유입정보는 방문자가 우리 웹사이트를 방문하기 전 머물러 있던 사이트의 정보를 의미합니다. 방문자가 우리 웹 사이트를 방문하기 전, 어떤 사이트를 통해 도달했는 지에 대한 정보를 제공하여, 웹 사이트 홍보채널 분석, 마케팅 채널분석, 광고유입분석, 제휴사 분석 등에 이용된다.

-참고 -* 로봇(Robot)의 활동

*일반 방문자의 웹 사이트 방문을 제외하고, 특정 목적을 수행하기 위해 웹 사이트에 접근하여 웹 서핑을 수행하는 프로그램을 말합니다. 일반적으로 검색엔진, 스파이터, 로봇, 등으로 불리고 있다.

로봇의 활동은 키워드 조회 및 검색, 컨턴츠 정보 수집 및 웹 페이지 정보 등을 획득한다. . 로봇은 일반 방문자, 회원의 유입이 아니기 떄문에 특정 로봇의 방문을 통해 페이지뷰 및 기타 트래픽이 증가될 가능성이 로봇을 통해 일으킨 정보를 제거하여야, 올바른 웹 로그분석이 가능하다.

3.2 웹 로그 데이터 수집 방식

최근 웹 로그 분석의 중요성이 날로 높아지고 있고, 분석 관점도 기존의 시스템 관리자의 관점이나 웹 서비스 차원의 효과 분석의 관점을 벗어나 적극적인 마케팅과 세일즈를 수행하고 그 효과를 분석하기 위해 활용되고 있다.
웹 로그 분석의 이슈는 웹 서버가 떨어뜨린 방대한 로그 데이터를 이용하여 방문자의 웹사이트 이용패턴과 지식을 찾는 것을 목적으로 한다. 그러나 많은 고객이 자주 방문하는 대용량의 사이트일 경우 방대한 양의 데이터를 처리하면서 고객의 서비스에는 전혀 영향을 주지 않아야 하므로 다양한 수집방식 및 분석 기술들이 요구되고 있다.

이러한 기술들은 로그 추출 방식에 따라 다양한 방법들이 존재하며, 이러한 방법에 따라 해결해야 할 문제나 추구할 기술들이 다르다. 현재 일반적으로 로그 추출에 활용되고 있는 방법은 (1) 일반 웹 서버 방식 (2) 패킷 스니핑 방식 (3) 플러그 인 방식 (4) 스크립트 태그 방식 등 4가지 방법이 있다.


1) 일반 웹 서버 로그 데이터 수집방식 (Raw Data )

웹 서버에서 발생되는 로그는 어느 특정 폴더에 파일로 쌓이게 된다. 웹 로그 분석을 위해서는 이 파일을 주기적으로 가져가 데이터 전처리를 거친 후 로그 분석 서버 DB에 적재하게 된다. 이 경우 데이터를 추출, 정제, 변환하는 ETT 시스템이 필수적으로 필요하다. 따라서 실시간으로 웹 로그를 DB에 쌓는 것이 어렵고, 웹 서버가 여러 대일 경우 각 서버를 동기화 시키는 문제를 해결하여야 정확한 분석이 가능하다.


2) 스니핑 방식 (Sniffing)

스니퍼(sniffer)는 원래 Network Associate사의 등록상표였으나 현재는 일반적인 용어로 사용되고 있다. "sniff"라는 단어의 의미(냄새를 맡다, 코를 킁킁거리다)에서도 알 수 있듯이 스니퍼는 "컴퓨터 네트워크상에 흘러 다니는 트래픽을 엿듣는 도청 장치"라고 말할 수 있다.
스니핑은 웹 서버 단에서 데이터를 추출하는 것이 아니라 웹 서버에 도착하기 전 네트워크 상에서 패킷을 복사하는 방식으로 패킷을 복사하기 위한 별도의 장비가 요청된다. 이 장비가 비교적 고가이기 때문에 웹 로그 분석을 위해 과도한 시스템 비용을 지출해야 하는 경우가 생길 수도 있다. 이 방식은 웹 서버를 거치지 않으므로 웹 서버에 부하를 주지 않는 장점이 있으나 암호화된 패킷을 처리할 수 없는 치명적인 단점이 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 웹 서버에서 떨어진 로그 파일을 이용하기도 하나 이는 시스템을 복잡하게 만들고 데이터를 통합하는 과정에서 더 큰 문제가 발생하기도 한다.


3) 플러그인 방식 (Plug-in)

플러그 인 기술은 웹 서버와 WAS(Web Application Service) 서버간에 통신을 위한 Connector를 설치하거나 웹 서버의 권한(Authority)를 승인 받기 위한 방법 등에 많이 이용되고 있는 방법이다. 플러그 인 로그 분석 방식은 이 방법을 웹 로그 생성의 원리에 응용하여 웹 서버에 필터링의 형태로 작은 모듈을 삽입하여 웹 서버에서 요청하는 정보를 로그 데이터로 생성하는 방법이다.
플러그 인 방식은 웹 서버에 로그 데이터를 생성하는 작은 모듈을 삽입하고 이 데이터를 실시간으로 받아서 분석하는 분석 서버로 구성된다. 기존의 로그는 사용하지 않으며 실시간으로 데이터를 적재할 수 있다. 또한 로그 분석 시스템의, 로그 데이터의 형식을 자유롭게 만들 수 있다.
이 방식의 가장 큰 장점은 기존의 로그 형식을 사용하지 않고 목적에 맞게 새로운 로그 형식을 만들 수 있다는 것이다. 이는 웹 로그를 온라인 마케팅이나 eCRM 영역에서 활용할 수 있는 최적의 형태인 마케팅 로그로 가공하여 추출할 수 있다.


4) 스크립트 태그 이용방식 (Script Tagging)

스크립트 태그 방식은 각 페이지에 방문자 정보를 얻을 수 있는 태그를 삽입하는 방법이다. 이 방법의 장점으로는 비교적 정확한 로그를 생성할 수 있고 다양한 분석과 서비스를 할 수 있으며 웹 서버의 부담을 다소 줄일 수 있는 반면 단점으로는 모든 페이지를 대상으로 분석하기 위해서는 모든 페이지에 스크립트를 넣어야 하므로 페이지가 자주 변경되는 상황에서는 현실적으로 불가능한 방법이다. 따라서 이 방법은 소규모의 개인 홈페이지에에 주로 사용되어지고, 다른 방식과 병행하여 특정한 목적을 분석하기 위해 사용되고 있다.

[출처 : 웹 로그 추출방식의 비교 , 씨씨미디어 자동화 연구실]

3.1.1 웹 로그 데이터의 형태와 구성

1) 웹 로그 데이터의 형태
웹 서버가 생성하는 로그는 웹 서버의 종류와 버전에 따라서 조금씩 형식이 다르다. 아래의 예는 가장 대표적인 웹 서버인 Microsoft IIS와 Apache의 로그를 예로 든 것이다.

• Microsoft IIS 5.0

2003-12-30 00:55:38 211.189.173.200 - 211.189.173.200 80 GET /images/login/new_login/login_img03.gif - 200 Mozilla/4.0+(compatible;+MSIE+6.0;+Windows+NT+5.0)
2003-12-30 00:55:38 211.189.173.200 - 211.189.173.200 80 GET /images/login/new_login/login_img04.gif - 200 Mozilla/4.0+(compatible;+MSIE+6.0;+Windows+NT+5.0)2003-12-30 00:55:38 211.189.173.200 - 211.189.173.200 80 GET /images/login/new_login/login_bg01.gif - 200 Mozilla/4.0+(compatible;+MSIE+6.0;+Windows+NT+5.0)

• Apache

61.79.100.140 - - [12/Feb/2004:09:00:00 +0900] "GET /kr/images/4wd/left_menu/l_sub_08.gif HTTP/1.1" 304 -
210.120.128.117 - - [12/Feb/2004:09:00:00 +0900] "GET /kr/images/mypage/td_space.gif HTTP/1.1" 200 67
61.79.100.140 - - [12/Feb/2004:09:00:00 +0900] "GET /kr/images/4wd/left_menu/l_sub_09.gif HTTP/1.1" 304 -
211.185.22.81 - - [12/Feb/2004:09:00:00 +0900] "GET /images/intro_2003/but_k.gif HTTP/1.1" 200 30661.79.100.140 - - [12/Feb/2004:09:00:00 +0900] "GET /kr/images/4wd/left_menu/l_sub_10.gif HTTP/1.1" 304 -

2) 웹 로그 데이터의 구성
W3C 표준 웹 로그 데이터는 아래와 같다.
202.198.240.12 mkang~[03/03/2001:01:00:00+0900 “Get /main/index.html HTTP/1.0”200 163

위와 같이 암호와 같은 로그 데이터를 구분하면 아래의 표와 같이 5가지의 요소로 나눌 수 있는데 이것을 분석하고자 하는 관점으로 보면 누가, 언제, 어디에서, 무엇을, 성공적으로, 얼마나 보았는가로 정리할 수 있다.

[출처 : 온라인 로그 데이터의 생성,수집과 적재 마케팅 로그의 출현 , 씨씨미디어 마케팅 자동화 연구실]

3.1. 웹 로그 (Weblog) 란?

웹 로그는 방문자에게 웹 서비스를 제공하기 위한 웹 서버가 생성한 데이터를 의미한다. 웹 로그는 웹 사이트 방문자가 접속할 때 마나 생성되어 기록된다. 그러나 이러한 웹 로그 데이터는 방문자의 IP, 접속시간, 외부사이트 경로(Referrer), 페이지(Page)에 대한 정보를 담고 있으며, 방문자수의 접속량과 페이지 조회 및 검색에 따라 기하급수적으로 증가된다. 이처럼 초기에 생성된 웹 로그 파일을 분석하기 위해서는 데이터 정체(Cleansing) 및 필터링(Filtering) 작업이 필요하다.
웹 로그 분석 솔루션은 웹 서버에서 기록된 다양한 웹 로그 정보를 수집하여, 다양한 데이터 정제, 연산과장을 거쳐 웹 사이트 분석을 위한 최적화된 정보를 지원하는 도구이다.

웹 로그 데이터는 기업의 인터넷 비즈니스의 중요성이 증대됨으로써 웹 사이트의 현황을 진단하고, 효율적인 고객 분석을 통하여 인터넷 비즈니스를 전개하기 위한 고객활용 데이터의 필요성이 증가되었다. 이는 기업의 내부 조직 또는 해당 부서의 역할에 따라 기획자, 디자이너, 머천다이저(MD), 서비스운영자, 웹 마스터, 마케팅 담당자들이 업무전반에 로그분석데이터를 전략적으로 활용으로 이어졌다.

이렇듯 기업은 웹사이트를 효다 효율적으로 분석하기 위한 보다 자세한 정보와 고도화된 분석에 대한 니즈가 증대되고 있고, 기존 웹 서버의 정보를 이용하는 것을 뛰어넘어, 새로운 기술적 접근이 시도되고, 보다 획기적인 기술적 발전을 이루게 되었다.

3. eCRM을 위한 데이터 종류 및 분석방법

기업에서 eCRM을 수행하기 위한 다양한 데이터의 축적과 활용을 통해 다양한 비즈니스 활동을 수행하고 있다. 데이터는 고객을 관리하기 위한 기초적인 요소이며, 또한 필수요소이기도 하다. 본 Chapter에서는 eCRM을 위한 데이터의 종류와 분석방법에 대한 알아보도록 하자.
더 이상 데이터는 단순한 고객의 흔적, 또는 사실을 의미하는 것이 아니라, 비즈니스 목적을 달성하기 위한 가치 있는 정보를 의미한다. 고객관리는 데이터로부터 가치 있는 정보를 도출하고 이를 통해 고객을 응대하는 것으로 각 데이터의 특성과 의미를 파악하고, 정확한 해석이 요구된다.

기업에서는 고객관리를 위한 다양한 데이터를 어떻게 분류하며, 어떤 관점으로 데이터를 처리하여 분석하는 지를 살펴보자. eCRM에서 가장 많이 활용되고, 대중화되어 있는 Web Analytics(웹 로그 분석)에 대한 데이터의 종류와 분석방법에 대해 알아보도록 하자.

2.1.8 데이터 마이닝 시스템 (Data Mining System)

e비즈니스를 포함한 모든 기업은 고객정보의 획득을 최우선과제로 하여 대용량의 저장장치에 이를 보관하고 비즈니스 목적 및 업무 프로세스에 따라 정보를 이용해 왔다. 점차 e비즈니스의 발달로 고객의 정보는 기하급수적으로 증가하였고, 다양한 각도에서 데이터를 분석하고 유용한 정보를 요약하는 필요성이 제기되었다.

데이터 마이닝은 대용량의 데이터로부터 유용한 정보 또는 지식을 발견하기 위해 다양한 통계 기업, 알고리즘 등을 이용하여 정보의 상호 관계, 고객 패턴을 탐색하는 과정이다.
데이터 마이닝 시스템은 비즈니스 목적, 혹은 마케팅 전략에 따른 다양한 각도에서 데이터를 분석하고 가치 있는 정보의 획득을 지원하는 시스템이다.

데이터 마이닝 시스템을 이용하여 대량의 데이터를 전처리 하여, 데이터의 특성, 패턴, 규칙 등을 추출하고 이를 정보화, 지식화 하여 비즈니스 목적에 맞게 활용할 수 있도록 지원한다.
이러한 활동을 프로세스로 단위화 하면 데이터 정제 및 전처리 과정 (Cleansing & Filtering), 탐구 및 변형과정 (Exploration & Transformation), 분석 및 지식 공유화 과정 (Analysis & Knowledge sharing)으로 나눌 수 있다.

데이터 마이닝은 정보간의 관계를 살펴보고 유용한 규칙을 찾고자 다양한 기법들이 이용되고 있다. 군집화 (Clustering), 분류 (Classification), 예측 (Prediction), 연관성(Market Basket Analysis or Association Rules), 의사결정나무(Decision Trees) 등이 있다.

2.1.7 다차원 분석 시스템(OLAP : Online Analytical Processing)

기업은 급변하는 경쟁환경에 대응하기 위해 고객관리를 위한 마케팅 목표수립, 전략적 예측과 시뮬레이션, 마케팅 성과에 대한 결과분석 등 일련의 업무프로세스를 적시에 수행할 수 있도록 전략적 비즈니스 관리를 통합된 구조로 구현하여야 한다.

동시에 전문적인 분석 및 리포팅 등과 같은 의사결정 지원 프로세스가 실시간으로 연계됨으로써 종합적인 성과관리가 전사적 차원에서 완벽하게 제어되어 비즈니스 목적이 극대화되도록 기반을 마련하여야 한다. 기업은 비즈니스 문제의 핵심을 적시에 파악함으로써 최적의 의사결정을 내려 해당 문제를 신속히 해결하고 개선함으로써 최고의 성과를 얻기 수 있기 때문이다.

이처럼 기업이 보유한 대용량의 고객데이터를 신속한 의사결정을 도출하기 위해 정보를 효율적으로 관리하고 분석하는 기능을 지원하는 도구를 다차원 분석 시스템(OLAP)이라 한다. 다차원 분석 시스템은 기업이 획득한 방대한 고객정보를 다양한 각도의 조합이나 연산을 통해 분석함으로써 보다 가치 있는 정보를 손쉽게 찾아내고, 이를 고객관리를 포함한 마케팅 전략에 반영할 수 있도록 지원한다.

다차원 분석 시스템의 도입은 다음과 같은 효과를 나타낸다.

1) 데이터에 대한 신속한 분석과 이해도가 높은 직관적인 정보를 제공함으로써 마케팅 담당자들은 빠른 시간 내에 최적의 의사결정을 도출함.

2) 다양한 형태의 보고서가 단계별로 모든 history를 포함하면서 팀, 부서, 기업 전체로의 배포, 공유를 즉각적으로 이루어지게 함으로써 유연하고 신속한 업무처리를 가능하게 함.

3) 다양한 기업 업무 프로세스에 대한 요구사항을 충족시키고, 전사적 차원의 전략적 우선순위에 집중할 수 있도록 다양한 환경을 지원하여, 업무 효율과 고객 관리 측면에서 큰 비용을 절감할 수 있게 함.

2.1.6 캠페인 관리 시스템 (Campaign Management System)

기업은 동시에 수많은 고객과 다양한 채널을 통해 접촉해야 하고, 다양한 전략을 통해 커뮤니케이션을 수행하여야 한다. 이를 위한 기업은 다양한 채널에서 전사적인 마케팅 활동을 효율적으로 실행하기 위한 지원시스템의 필요성을 느끼게 되었다.

캠페인 관리 시스템은 전사적인 마케팅 수행을 위해 다양한 기회탐색, 수행계획 수립, 전략 수행, 반응 분석에 이르는 일련의 마케팅 전략 시나리오를 자동화된 프로세스로 설계하여 일관된 캠페인 운영전략을 관리하기 위한 시스템이다.

캠페인 관리 시스템은 기업이 보유한 고객 데이터를 기반으로 마케팅 전략에 따라 정의된 고객을 세분화하여 전략 시나리오를 각 채널 별로 실행하고, 캠페인 수행 프로세스 결과 및 반응 정보(Feedback)을 관리하는 마케팅 자동화 도구이다. 특히 다양한 채널(Multi-Channel)을 활용하여 Closed Loop를 지원하는 전사적인 캠페인 운영을 지원하는 데 가장 큰 특징이 있다.

기업의 마케팅 담당자는 캠페인 관리 시스템을 이용하여 수백만 고객들을 대상으로 각 개인의 성향과 니즈에 맞게 타겟팅을 성공적으로 실행하고, 다양한 채널을 통하여 마케팅 캠페인을 효과적으로 디자인하고 실행 및 평가하는 할 수 있다. 또한 세분화된 고객 집단, 혹은 개별 고객과의 가장 적절한 마케팅 커뮤니케이션을 가능하게 함으로서 고객에 대한 기업의 정교화된 마케팅 능력 및 수익성 확대, 투자 대비 효과(ROI), 그리고 고객 가치 증대를 가능하게 한다.

캠페인 관리 시스템의 도입은 다음과 같은 효과를 나타낸다.

1) 효율적인 정보 분석에 기반으로 한 마케팅 전략 수립을 통해 기업 매출 극대화/ 경쟁력 제고
-다양한 마케팅 시뮬레이션 인력 절감이 가능하며 스케줄에 의한 프로세스 관리 용이, 워크플로우(Workflow) 및 프로세스 관리의 효율화

2) 고객 관리(획득, 유지, 가치 증진) 고객 만족도 및 Loyalty 극대화
- 고객 접촉 채널의 효율적 통합으로 고객 접점의 효율성 증대, 다양한 채널관리 및 마케팅 이력관리 가능

3) 지속적이고 체계적인 고객관리를 통해 eCRM 기반 구현
- 정확한 대상고객 선정을 통한 시간 및 비용 절감, 정확한 ROI 예측 및 분석

4) 마케팅 정보 활용의 극대화를 통해 보다 신속하고 유연한 의사 결정
- 수행된 전략과 연계한 마케팅 수행 용이, Closed-Loop

5) 마케팅 프로세스를 통합하고 자동 진행을 수행
- 마케팅 담당자에 의한 손쉬운 진행과 효율적인 자원의 활용

2.1.5 Personalization (개인화)

Personalization은 고객의 Needs를 바탕으로 고객 개인의 특성, 기호에 맞는 정보를 제공하여 기업의 비즈니스적인 가치를 증대시키는 활동을 의미한다. 고객과의 끊임없는 커뮤니케이션을 통한 관계구축으로 대 고객서비스의 만족을 극대화 하는 데 주요 목적을 두고 있다. 이처럼 개인화 솔루션은 고객과의 커뮤니케이션을 통해 획득한 다양한 정보를 이용하여 고객의 니즈를 파악하고, 개별 고객의 관심영역, 특성에 따라 기업내부의 프로세스 및 정보를 효율적으로 처리하여 커뮤니케이션 수단을 통해 고객의 만족도를 증대시키기 위한 시스템이다.

eCRM에서의 개인화는 비즈니스의 특성과 전략에 따라 다양한 방향성을 설정하고 있다.
1. 경쟁적이고 차별적인 서비스 구현 : 비즈니스의 경쟁이 심화됨으로써, 경쟁기업과 차별화된 대 고객서비스를 제공하여, 보다 긴밀한 고객관계를 형성하고, 고객 개개인의 다양한 욕구를 충족시키기 위한 전략으로 활동된다.

2. 마케팅 전략의 고도화 : 기존의 마케팅 전략은 고객 개개인의 특성을 고려하기 보다는 사회적인 통념과 트랜드를 통한 매스마케팅이 주류를 이루었다. 점차 사회적 다양성과 개인의 특성이 존중되어 가는 사회적 트랜드에서는 고객과 기업의 다양한 접촉을 통해 고객의 니즈는 관리하고 이에 따른 적절한 오퍼를 제공하는 전략을 수행하기 시작하였다. 이는 데이터를 기반으로 하는 고객니즈의 측정과 다양한 전략 수립과 결과를 분석하기 위한 노력이 증대되어 가고 있다.
3. 고객관리 비용의 절감 : 기업은 비즈니스의 시작단계에서부터 오랜 시간과 비용을 들여 고객을 확보하고, 관리하기 위한 활동을 수행하여 왔다. 점차 고객을 응대하고, 지속적인 고객관리하기 위한 마케팅 비용을 물론 전체적인 고객관리의 비용을 증가시켰다. 이에 대한 한계를 극복하기 위한 좀더 자동화되고, 지능적인 고객관리 방안으로 개인화에 대한 관심이 증대되고 있다.

4. 매출 증대 : 기업에서의 고객관리를 통한 끊임없는 관계구축의 목적은 매출 증대에 있다. 또한 이러한 목적에 다다르기 위해서는 다양한 마케팅 활동과 기업의 전략이 뒷받침하게 된다. 고객니즈를 기반으로 한 고객서비스 대응 및 대 커뮤니케이션 활동은 지속적인 서비스 이용, 상품 판매, 신규고객으로의 전환 등 기업의 매출을 극대화 할 수 있는 필요한 활동들을 결정지을 수 있다.

많은 기업들 간에서 Personalization은 기업의 차별화된 대 고객서비스 전략, 마케팅 전략의 고도화, 비용절감, 매출증대에 이르는 다양한 전략설정을 위한 도구와 솔루션으로 이용되고 있다. 개인화는 eCRM에만 국한되어 사용되는 새로운 고객관리의 개념이 아니라, 이미 모든 비즈니스 영역에서 이용되어 오고 있다.


eCRM에서의 개인화 의미

초기 e비즈니스에서의 개인화는 주로 웹 사이트의 기능과 컨텐츠의 구성을 웹사이트를 이용하는 이용자가 자신의 입맛에 따라 편집하고, 정보를 선별하는 데 의미를 두어 왔다. 또한 자신의 원하는 정보를 사전에 지정하여 해당 정보를 선별적으로 받아 볼 수 있거나, 특정 상품에 대한 정보를 추천받을 수 있는 기능과 그 지원체계를 의미했다. 예를 들면, 나만의 위한 정보, 개인정보를 확인 하는 ‘마이 페이지’에 주로 개인화 적인 요소들이 가미되어 고객에게 제공되었고, 각종 취미 및 관심 분야, 관심 상품을 선택하여, 이메일을 통해 관련 정보를 획득하는 서비스로 이용되어 왔다. 지금까지 이러한 작은 의미의 개인화는 웹 사이트의 운영과 온라인 마케팅 전략을 위한 주요 수단으로 자리매김하고 있다.

그럼 보다 구체적이고 광의의 개념에 대해 살펴보도록 하자. eCRM에서의 보다 큰 개인화의 의미는 고객과 기업의 커뮤니케이션에서 의미 있는 정보의 교환을 의미한다. 의미 있는 정보의 교환은 기업에게는 고객의 니즈를 파악하여, 고객특성에 맞는 정보와 서비스를 제공하여 비즈니스 가치를 증대시키는 것을 의미하며, 고객에게는 자신이 원하는 알맞은 정보를 편리한 방법으로 제공받을 수 있게 된다.

사용자가 자신의 선호, 관심, 구매경험과 같은 정보를 웹 사이트에 제공하면 웹사이트는 사용자가 제공한 자료를 기초로 사용자에게 가장 알맞은 정보를 제공한다. 개인화를 통해서 웹 사이트 운영자는 사용자에 관한 자료를 얻고 사용자의 지속적인 이용이나 구매를 얻어낼 수 있게 되며 사용자는 자신의 관심사와 욕구에 맞는 정보를 얻을 수 있다.


e비즈니스에서의 개인화 장점


1) 차별화된 고객관리를 통한 고객 로열티(Royalty) 증대

웹 사이트를 이용하는 방문자를 분석해보면 전체 방문자 중 80% 이상이 익명방문자 이고, 나머지20%는 회원 방문자이다. 80%의 익명방문자는 기업의 입장에서는 잠재고객이다. 이를 얼마나 빨리 회원이나 고객으로 전환(Conversion)시키는 냐에 따라 기업의 e비즈니스의 성패가 달려 있을 수 있다. 왜냐하면, 익명방문자의 회원 또는 고객으로의 전환은 기업의 매출에 가장 큰 영향을 미치기 때문이다.

또한 방문자는 자신이 원하는 정보를 얻기 위해 다양한 페이지를 조회하고 검색한다. 이때 방문자가 원하는 정보와 서비스가 없을 경우, 방문자는 쉽게 다른 사이트로 이동하게 되며, 더 이상 그 사이트에 방문을 하지 않을 수도 있다. 이처럼 웹 사이트를 이용하는 방문자는 누구이며, 무엇을 얻기 위해 접속을 하는 지에 대한 니즈를 파악할 수 있어야 한다. 고객의 니즈 파악은 고객관리를 위한 첫 단계이며, 이를 통해 고객 개개인에게 차별화된 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 이러한 기업의 지속적인 노력은 고객과의 관계를 성숙하게 하여 경쟁기업에 비해 상당한 단골고객을 확보할 수 있을 것이다.


2) 마케팅 프로세스 자동화를 통한 업무효율의 증대화 비용 절감

e비즈니스의 특성은 고객관리를 위한 다양한 업무프로세스를 고객데이터를 기반으로 다양한 솔루션(Solution)을 이용하여 자동화(Automation)할 수 있다는 데 있다. 특히 개인화 전략을 수립, 집행, 분석에 이르는 활동을 지원하는 개인화 솔루션이라 한다. 개인화 솔루션은 고객의 니즈분석에서부터 고객에게 제공할 최적의 오퍼(Offer)를 다양한 마케팅 기법을 통해 도출하고, 최적의 채널을 이용하여 고객에게 전달 할 수 있도록 지원한다. 기존의 오프라인 비즈니스에서 고개관리를 위해 개발된 다양한 마케팅 기법과 노하우를 개인화 솔루션을 통해 업무 프로세스를 자동화하고, 이를 e비즈니스 환경과 전략에 맞게 발전을 거듭하고 있다.

기존에는 몇몇의 마케팅 담당자가 수많은 고객을 일일이 분석하고, 고객의 니즈를 판단하여 개별적으로 고객에게 적절한 오퍼를 제공하기는 기존의 오프라인 비즈니스에서는 불가능한 일이었다. 그러나 온라인 비즈니스의 발달로 고객의 정보를 데이터베이스화 하고, 다양한 통계 분석을 통해 고객의 니즈를 파악하는 일은 그리 어려운 일은 더 이상 아니다. e비즈니스 기업은 고객관리를 위한 마케팅 프로세스를 자동화할 수 있고, 이를 통한 업무효율의 증대를 가져왔다. 더군다나 몇몇 담당자가 개인화 솔루션을 이용하여 수많은 고객을 관리할 수 있고, 이를 통한 효율적인 기업내부의 자원분배를 통해 혁신을 가져왔다.


3) 전략적인 고객가치(Customer Value)의 증대

고객은 스스로 기업을 위해 자기를 개발 하지 않으며, 기업과의 관계를 고려하지 않는 다. 이는 기업은 고객을 개발하기 위한 다양한 노력을 해야 하며, 고객과의 관계를 지속적으로 유지하기 위한 다양한 전략을 수립해야 한다는 것을 의미한다. 기업은 고객을 개발하기 위해서는 고객의 특징, 유형, 관심사, 기여도 등 다양한 관점에서 고객을 세분화하여 보다 가치 있는 차별화된 서비스를 제공하여야 한다. 고객의 가치는 매출기여도, 오랜 관계 유지, 접촉빈도, 구매빈도, 라이프 사이클 등 다양한 종류로 평가 할 수 있다. 고객의 가치를 증대하는 것은 예를 들어 한 기업의 고객가치를 매출기여도로 평가할 때, 저 기여도 매출 집단 혹은 고객 개개인을 고 기여도 매출 집단으로 이동시키는 전략을 의미한다.

개인화 서비스를 통해 고객을 보다 가치 있는 고객으로 만들기 위해서는 적절한 오퍼의 제공과 가치 있는 정보를 제공하는 것이 무엇보다 중요하다. 웹 사이트에서 고객 가치 증대 전략의 예를 살펴보도록 하자. 먼저 고객의 가치를 평가하기 위한 웹 사이트 이용고객을 세분화하여야 한다.

웹 사이트 이용고객은 최초익명고객, 재방문 익명고객, 회원, 고객, 우수고객 등으로 나누어 분류할 수 있다. 먼저 최초익명고객의 가치증대를 다시 재차 웹 사이트를 방문할 수 있게 하는 전략을, 재 방문 익명고객은 회원으로 가입할 수 있게 하는 전략을, 회원에게는 상품구매, 유료서비스 이용을 통한 고객 유도 전략, 고객에게는 보다 많은 구매빈도를 증대시키거나, 보다 많은 상품을 구매할 수 있는 전략을 차별화하여 제공하여야 한다.


4) 다양한 기업의 전략 수립 및 고객관리 노하우의 축적

기업의 고객관리를 위해 고객의 가치 발견에서부터 다양한 전략수립과 집행, 이를 통한 결과분석(Feedback)에 이르기 까지 비즈니스의 전 과정(Closed-Loop)을 보다 신속하고 편리하게 처리할 수 있는 인프라를 기반으로 마케팅 지식과 경험에 대한 노하우를 보다 원활히 축적할 수 있는 환경을 갖추게 되었다.
기존의 비즈니스에서 환경에서 다양한 마케팅전략을 동시에 수행하고 이를 평가하기란 엄청난 비용과 시간을 들여도 수행조차 작업이었다. 그러나 e비즈니스에서는 상대적으로 빠르고, 보다 자동화된 업무 프로세스로 마케팅을 수행하고, 이를 통한 노하우를 각 부서와 팀이 공유한다는 데 가장 큰 특징이 있다. 기업 내부에서 고객을 관리하고, 고객의 가치를 증대시키는 지식(Knowledge)의 공유는 보다 기업을 발전시키는 핵심역량으로 자리 매김하고 있다.