목차
소비자정보관리
Ⅰ. 소비자정보 관리의 필요성
Ⅱ. 소비자정보 관리의 과정
1. 전략의 수립
2. 노력의 집중
3. 정보의 생성
1) 고객정보의 획득 장소
2) 고객정보 입수시점
3) 정보획득을 위한 설득 커뮤니케이션 기법
4) 고객정보의 획득방법
(1) 대면 커뮤니케이션에 의한 방법
(2) 우편에 의한 고객정보 획득방법
(3) 전화에 의한 고객정보 획득방법
(4) 인터넷을 통한 고객정보 획득방법
4. 정보의 축적과 공유
5. 정보의 활용
1) R-F-M 공식
2) 확장된 R-F-M 공식(FRAT)
3) 연결판매
Ⅰ. 소비자정보 관리의 필요성
Ⅱ. 소비자정보 관리의 과정
1. 전략의 수립
2. 노력의 집중
3. 정보의 생성
1) 고객정보의 획득 장소
2) 고객정보 입수시점
3) 정보획득을 위한 설득 커뮤니케이션 기법
4) 고객정보의 획득방법
(1) 대면 커뮤니케이션에 의한 방법
(2) 우편에 의한 고객정보 획득방법
(3) 전화에 의한 고객정보 획득방법
(4) 인터넷을 통한 고객정보 획득방법
4. 정보의 축적과 공유
5. 정보의 활용
1) R-F-M 공식
2) 확장된 R-F-M 공식(FRAT)
3) 연결판매
본문내용
범위도 훨씬 작아 설득력이 약하다는 단점을 들 수 있다.
4) 정보의 축적과 공유
획득된 고객정보를 축적하여 기업의 의사결정과 전략구축 시 필요할 때 적절하게 사용할 수 있다는 것은 고객정보 활용을 위한 전제조건이다. 이는 고객정보를 적절하게 공유하는 것과 고객정보들을 정리하는 시스템이 갖추어져야 한다는 것을 말한다. 고객정보를 모을 수 있는 통합된 정보 시스템을 가지고 있으면 모든 기업들이 고객에 관한 통합정보 시스템을 가질 필요는 없다.
5) 정보의 활용
고객정보는 고객의 불만처리뿐 아니라, 새로운 제품의 개발, 제품판매, 더 나아가서는 고객서비스에도 활용되어 고객만족을 향상시키는 데 기여하고 있다. 고객에 관한 정보 혹은 자료는 상당히 많겠지만 그것을 어떻게 이용하는지 모른다면 고객만족을 향상시키는 데 아무런 도움을 주지 못할 것이다. 고객에 관한 정보를 활용하는 대표적인 방법에 대해 살펴보자.
(1) R-F-M공식(Recency, Frequency, Moneta)
R-M 공식은 구매기간의 범위, 구매빈도의 정도, 구매금액 정도를 말하는 것으로,
-고객이 최근에 얼마나 구입했는가(Recency)
-고객이 얼마나 빈번하게 우리 상품을 구입했나(Frequency)
-고객이 구입했던 총금액은 어느 정도인가(Monetary)
등을 통해 고객의 정보를 활용하는 방법이다. 구입 가능성이 높은 고객들을 추려내는 간단하고 편리한 모델링으로서 기업의 입장에서 가장 바람직한 고객은 가장 최근에, 일정기간 동안 자주, 일정한 양을 구매하는 고객이라고 평가할 수 있다.
고객 포인트 또는 스코어링 관리 시스템의 일종으로, 각각 일정의 포인트를 설정하여 합계 포인트에 의해 고객의 우선순위를 선정하는 것이며, 고객로열티 관리의 전략으로 활용되고 있다.
(2) 확장된 R-F-M공식(FRAT)
Robert Kestnbaum은 R-F-M에 한 가지 요소를 덧붙여 FRAT라는 시스템을 개발하였다.
FRAT는 F(빈도: Frequency), R(최근성: Recency), A(구매력: Amount), T(구입상품: Type of merchandise/service)의 네 가지 요소들의 약자이다.
이 공식이 개발된 배경은 상품 종류가 한 가지 범주에 들어가는 경우에는 R-F-M 공식이 소비자행동을 잘 반영하나, 여러 종류의 품목을 판매하는 회사의 경우에는 잘 적용되지 않는다. 특정 품목의 구입자들의 특성들이 다른 품목 구입자들의 특성과 다른 경우가 많기 때문이다.
이 공식은 원래 R-F-M 공식에 상품의 종류(만 추가시킨 것에 불과하다. 통계적 분석 방법으로 비중치(계수)를 부여하지 않고 마케팅 담당자의
직관으로 혹은 특정목적에 따라서 임의로 점수를 부여할 수도 있다. 이 경우, 상품의 종류(T)에 따라 점수를 달리하는 방법은 마케팅 담당자의 목적에 따라 달라진다. 한 가지 예로 마진이 높은 품목을 구입한 경우는 높은 점수를 부여하여 회사 이익에 대한 공헌도를 중시하는 것도 하나의 좋은 방법이다.
고객이 최근에 어떤 제품을 왔다는 사실이 미래의 구매행동을 예측하고 다른 제품을 교차판매(Cross-selling)하는 데 매우 중요한 요소로 작용하기 때문에, 꼭 이 모델의 점수계산목적이 아니라도 품목거래 정보는 고객선별에 필수 정보로서 계속 보관할 데이터이다.
실제로 모든 통계 모델에서는 예측을 위한 변수가 늘어날수록 그 모델의 예측능력이 커지기 때문에 FRAT 공식이 R-F-M보다 더 유용할 수 있으며, 이를 이용하여 각 회사의 모델링에는 어떤 변수들이 필요한지를 재구성해보는 것도 좋다. 미국의 몇몇 다이렉트 마케팅 회사들은 고객 리스트 출처나 대금결제 방법들도 매우 중요한 변수로 위의 공식에 포함시키는 경우도 있는데, 구입한 상품의 대금을 은행지로나 현금으로 결제하는 고객과 VISA카드를 이용하는 고객과는 실제로 어떤 이유든 다르다는 것이 (통계적으로 분석자에게 유의성이 있다고) 파악되었기 때문이다.
(3) 연결판매(Cross-Selling)
연결판매란 고객들이 무엇을 구매하는지의 정보를 토대로 관련 제품을 판매하는 것으로, 고객이 무엇을 구매하였는지를 안다면 관련 제품을 판매하는 것은 아주 용이한 일이다.
기존에 고객이 구매한 상품과 관련된 정보에 기반하여 이와 관련성을 가지고 있는 고객이 관심을 가질 만한 다른 상품을 접목시켜 판매하는 방법이 바로 연결판매이다. 예를 들어, 등산화를 구매한 경험이 있는 고객에게 새로 출시된 등산장비를 연결시켜 판매한다면 연결판매의 기회를 높일 수 있다.
4) 정보의 축적과 공유
획득된 고객정보를 축적하여 기업의 의사결정과 전략구축 시 필요할 때 적절하게 사용할 수 있다는 것은 고객정보 활용을 위한 전제조건이다. 이는 고객정보를 적절하게 공유하는 것과 고객정보들을 정리하는 시스템이 갖추어져야 한다는 것을 말한다. 고객정보를 모을 수 있는 통합된 정보 시스템을 가지고 있으면 모든 기업들이 고객에 관한 통합정보 시스템을 가질 필요는 없다.
5) 정보의 활용
고객정보는 고객의 불만처리뿐 아니라, 새로운 제품의 개발, 제품판매, 더 나아가서는 고객서비스에도 활용되어 고객만족을 향상시키는 데 기여하고 있다. 고객에 관한 정보 혹은 자료는 상당히 많겠지만 그것을 어떻게 이용하는지 모른다면 고객만족을 향상시키는 데 아무런 도움을 주지 못할 것이다. 고객에 관한 정보를 활용하는 대표적인 방법에 대해 살펴보자.
(1) R-F-M공식(Recency, Frequency, Moneta)
R-M 공식은 구매기간의 범위, 구매빈도의 정도, 구매금액 정도를 말하는 것으로,
-고객이 최근에 얼마나 구입했는가(Recency)
-고객이 얼마나 빈번하게 우리 상품을 구입했나(Frequency)
-고객이 구입했던 총금액은 어느 정도인가(Monetary)
등을 통해 고객의 정보를 활용하는 방법이다. 구입 가능성이 높은 고객들을 추려내는 간단하고 편리한 모델링으로서 기업의 입장에서 가장 바람직한 고객은 가장 최근에, 일정기간 동안 자주, 일정한 양을 구매하는 고객이라고 평가할 수 있다.
고객 포인트 또는 스코어링 관리 시스템의 일종으로, 각각 일정의 포인트를 설정하여 합계 포인트에 의해 고객의 우선순위를 선정하는 것이며, 고객로열티 관리의 전략으로 활용되고 있다.
(2) 확장된 R-F-M공식(FRAT)
Robert Kestnbaum은 R-F-M에 한 가지 요소를 덧붙여 FRAT라는 시스템을 개발하였다.
FRAT는 F(빈도: Frequency), R(최근성: Recency), A(구매력: Amount), T(구입상품: Type of merchandise/service)의 네 가지 요소들의 약자이다.
이 공식이 개발된 배경은 상품 종류가 한 가지 범주에 들어가는 경우에는 R-F-M 공식이 소비자행동을 잘 반영하나, 여러 종류의 품목을 판매하는 회사의 경우에는 잘 적용되지 않는다. 특정 품목의 구입자들의 특성들이 다른 품목 구입자들의 특성과 다른 경우가 많기 때문이다.
이 공식은 원래 R-F-M 공식에 상품의 종류(만 추가시킨 것에 불과하다. 통계적 분석 방법으로 비중치(계수)를 부여하지 않고 마케팅 담당자의
직관으로 혹은 특정목적에 따라서 임의로 점수를 부여할 수도 있다. 이 경우, 상품의 종류(T)에 따라 점수를 달리하는 방법은 마케팅 담당자의 목적에 따라 달라진다. 한 가지 예로 마진이 높은 품목을 구입한 경우는 높은 점수를 부여하여 회사 이익에 대한 공헌도를 중시하는 것도 하나의 좋은 방법이다.
고객이 최근에 어떤 제품을 왔다는 사실이 미래의 구매행동을 예측하고 다른 제품을 교차판매(Cross-selling)하는 데 매우 중요한 요소로 작용하기 때문에, 꼭 이 모델의 점수계산목적이 아니라도 품목거래 정보는 고객선별에 필수 정보로서 계속 보관할 데이터이다.
실제로 모든 통계 모델에서는 예측을 위한 변수가 늘어날수록 그 모델의 예측능력이 커지기 때문에 FRAT 공식이 R-F-M보다 더 유용할 수 있으며, 이를 이용하여 각 회사의 모델링에는 어떤 변수들이 필요한지를 재구성해보는 것도 좋다. 미국의 몇몇 다이렉트 마케팅 회사들은 고객 리스트 출처나 대금결제 방법들도 매우 중요한 변수로 위의 공식에 포함시키는 경우도 있는데, 구입한 상품의 대금을 은행지로나 현금으로 결제하는 고객과 VISA카드를 이용하는 고객과는 실제로 어떤 이유든 다르다는 것이 (통계적으로 분석자에게 유의성이 있다고) 파악되었기 때문이다.
(3) 연결판매(Cross-Selling)
연결판매란 고객들이 무엇을 구매하는지의 정보를 토대로 관련 제품을 판매하는 것으로, 고객이 무엇을 구매하였는지를 안다면 관련 제품을 판매하는 것은 아주 용이한 일이다.
기존에 고객이 구매한 상품과 관련된 정보에 기반하여 이와 관련성을 가지고 있는 고객이 관심을 가질 만한 다른 상품을 접목시켜 판매하는 방법이 바로 연결판매이다. 예를 들어, 등산화를 구매한 경험이 있는 고객에게 새로 출시된 등산장비를 연결시켜 판매한다면 연결판매의 기회를 높일 수 있다.
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