(A+) [마케팅 전략] 고객 분석과 고객 인텔리전스를 통한 맞춤 서비스 전략

소개글

(A+) [마케팅 전략] 고객 분석과 고객 인텔리전스를 통한 맞춤 서비스 전략 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

I. 서론……………………………………………………………………………2
II. 본론……………………………………………………………………………2
　1. 고객 인텔리전스의 필요성………………………………………………2
　2. 개인화가 갖는 불완전성 …………………………………………………2
　3. 현재의 개인화가 갖고 있는 문제점………………………………………3
　　(1) 디지털 채널의 편중……………………………………………………3
　　(2) 겉으로 나타나는 고객 특성만 중시…………………………………3
　　(3) 개인화의 실질과적 효과 측정 미흡…………………………………4
　4. 산발적 맞춤으로 인한 편리성과 교류의 일관성 희생 ………………5
　　(1) 그룹의 행동 예측을 개인에게 적용…………………………………5
　　(2) 비동기 고객 데이터에 의존……………………………………………5
　　(3) 채널에 대한 근시안적인 태도…………………………………………5
　5. 분석 기반 기술로 맞춤 서비스 강화 ……………………………………7
　　(1) 예측 모델링을 사용한 고객의 행동 패턴 이해……………………7
　　(2) 크로스 채널 캠페인 관리 기술로 맞춤 활성화……………………8
　　(3) 실시간 의사 결정 최적화 엔진 기반의 의사 결정 자동화………8
　　(4) 테스트 도구에서 개인의 정확성을 향상 ……………………………8
　6. 고객도 기업도 메리트가 있는 분석 기반 맞춤 ………………………9
　　(1) 보다 정확하게 인식되는 것으로 고객에 혜택 제공 ………………9
　　(2) 적절한 제안, 적절한 환경 제공………………………………………9
　　(3) 고객 유지율 향상…………………………………………………………9
　　(4) 큰 이익의 실현…………………………………………………………10
　7. 고객 인텔리전스 전문 기업이 개인화을 계획하기 전 필요 요소……10
　　(1) 개인의 우선순위 결정…………………………………………………10
　　(2) 개별화에 대한 고객의 기대 짐작……………………………………11
　　(3) 기존의 속성과 미지의 속성 구별……………………………………11
　　(4) 분석의 복잡성 이해……………………………………………………11
　　(5) 상호 작용 컨텍스트 선택………………………………………………11
　8. 고객 인텔리전스 전문가의 역할…………………………………………12
　　(1) 개별화를 결과가 아닌 과정으로 취급………………………………12
　　(2) 고객이 맞춤을 선택할 수 있도록 함…………………………………13
　　(3) 교차 판매로 제공하지 않는 것과의 균형……………………………13
III. 결론…………………………………………………………………………13
* 참고 자료…………………………………………………………………………14

본문내용

공하고 있습니다.
(4) 큰 이익의 실현
과거 행동에 따라 개인화된 제안을 제공한 경우 상환 비율뿐만 아니라 신규 고객 확보라는 점에서도 기업은 혜택을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 대형 소매점에서는 예측 분석 및 의사 결정 관리를 사용하여 점포의 등록 고객 각각에 맞는 상품을 제공하고 있습니다. 개별 고객에 대해 과거의 구매 패턴에 따라 할인 내용을 제공함으로써 이 소매점은 할인권 상환 비율을 향상과 동시에 시작 후 6 개월 등록 고객을 늘릴 수 있었습니다.
7. 고객 인텔리전스 전문 기업이 개인화을 계획하기 전 필요 요소
데이터, 기술, 분석 - CI 전문가가 잘 알고 있는 요소는 모든 개인을 위해 중요한 것 입니다. 그러나 분석 기반 맞춤 기능하기 위해 다음 5가지의 요소에 대한 균형을 취하지 않고서는 안 됩니다(그림 4 참조).
(1) 개인의 우선순위 결정
기업이 고객에게 맞춤 자산에는 Web 페이지 추천 제품 · 서비스, 전자 메일, 동적 가격 할인 · 제안, 마케팅 메시지 또는 광고 메시지와 같은 방대한 선택할 수 있습니다. 개인의 우선순위를 다음과 같이 결정합니다.
1) 의도된 결과를 추출합니다(온라인 쇼핑 환경 개선, 할인권 상환 비율 향상 등).
2) A / B 테스트를 이기고 고객이 긍정적 인 반응을 나타내는 단서 (있는 제안이나 내용이 어떻게 다른 사람보다 잘 작동했는지 밝혀 알 수 있는 것)을 찾습니다.
(2) 개별화에 대한 고객의 기대 짐작
Amazon과 같은 쇼핑 경험 덕분에 디지털 채널에서는 개인에 대한 고객의 기대가 다른 채널보다 높아지고 있습니다. 개인 향한 큰 기술 투자를 시작하기 전에 기호 조사와 의견 게시판, 심지어 직접적인 상호 작용도하고 고객의 기대 수준을 이해합니다.
(3) 기존의 속성과 미지의 속성 구별
기존 고객의 개인 취향과 행동에 대해 이미 알고 있는 데이터를 사용하는 것이 상당 부분, 개인의 성공을 결정짓습니다. 그러나 잠재 고객을 대상으로 하는 경우 아직 모르는 잠재 고객의 특성에 대신 하는 것을 구축하기 위해 분석 기법에 크게 의지하지 않습니다. 예를 들어, 사용자가 무엇에 관심이 있는지를 판단하기 위해 최근에 액세스 한 Web 사이트를 근거로 하고, 알고 있는 정보 속에서 기존 고객 정보와 비슷한 것을 근거로 하는 등이 있을 수 있습니다. 받은 제안 또는 거부 한 제안 하나를 봐도, 예상 고객은 자신의 취향에 대한 단서를 확실히 제공 해주고 있습니다.
(4) 분석의 복잡성 이해
개인을 위한 분석에는 복잡성의 정도에 따라 기본 세분화에서 실시간 자율 학습형 맞춤까지 다양한 것이 있습니다. 얼마나 정교한 맞춤 하느냐의 여부는 그 기업의 분석 기법과 기술의 도입 수준에 따라 다릅니다. 예를 들어, 실시간 자기 학습 형 맞춤을 실현하려면 모든 고객과 잠재 고객의 데이터를 원활하게 연결시킬 수 있는 고급 데이터 인프라가 이미 구축되어 있지 않으면 안 됩니다. 어떤 개인을 추진 하는가하는 곳에서 역산하여 생각 적절한 분석 기법을 선택합니다.
(5) 상호 작용 컨텍스트 선택
상호 작용 컨텍스트는 고객 또는 기업이 인바운드이거나 아웃 바운드이면, 교환을 시작하기 위해서 사용하는 채널입니다. 일관성 있는 크로스 채널의 맞춤을 실현하려면 Adobe, Baynote, X Plus One과 같은 단일 채널 벤더와 FICO, IBM Unica, Infor, SAS 등의 멀티 채널 벤더가 있는 통합 능력을 판별하고, 다양한 채널 확장 기술을 정리하고 갑니다.
그림 4 다차원적인 접근을 사용하여 맞춤 계획 권장 사항
8. 고객 인텔리전스 전문가의 역할
고객 분석 방법을 이용하여 빈틈없이 기분 나빠하지 않고 개인 맞춤 제안이나 메시지에 고객이 익숙해지고 있는 가운데, 기업은 고객을 존중하고 처참한 느끼게 않도록 하면서 고객 분석 기법을 균형 있게 활용하여 최적 내용의 제공을 진행시켜 나가지 않으면 안 됩니다. 이를 위해 CI 전문가는 다음을 수행해야합니다.
(1) 개별화를 결과가 아닌 과정으로 취급
분석은 고객 인텔리전스 프로세스에 끊임없이 흘러오는 고객 데이터에 의존하고 있습니다. 개인의 정확성은 시간을 거듭할수록 향상하고 있습니다만, 이것은 그 근저에 있는 분석 기법이 고객과의 상호 작용에 대한 새로운 정보에 따라 제공 내용이나 메시지의 정확도를 높일 경우에만 있습니다.
(2) 고객이 맞춤을 선택할 수 있도록 함
서비스 및 제안의 맞춤 선택적으로 하는 것이 아니라, 개인 정보 및 행동 데이터의 용도에 대한 고객의 우려를 줄일 수 있습니다. 현재 고객의 연락처와 선호 데이터가 고객 분석에 사용된다는 설명도 필요합니다.
(3) 교차 판매로 제공하지 않는 것과의 균형
개인의 목적은 교차 판매를 통해 고객 유지율을 향상시킬 수 있겠지만, 제공하는 내용의 대상 고객이 너무 귀찮은 느끼게 하지 않도록 무엇을 제공 여부를 알아야 할뿐만 아니라 중요합니다.
III. 결론
기업이 주목하고 있는 것은 단순히 여러 채널을 통합하면 응용 프로그램이 아닌 여러 채널을 가진 고객에 대응할 수 있게 된다. 교차 채널 캠페인 관리 애플리케이션입니다. 향후 마케팅 담당자는 고객과 기업이 상시 연결된 상태에서 양방향으로 교차 채널 대화가 있는 응용 프로그램을 선택하게 될 것입니다. 실시간 의사 결정은 실시간 데이터 채점 분석에 따라 이 정보를 사용하여 인바운드 또는 아웃 바운드 마케팅 엔진에 정보가 제공됩니다. 의사 결정 관리는 영향을 받는 상호 작용을 확인하거나 "X에서 Y를 할"규칙과 같은 다양한 비즈니스 규칙을 적용하는 상호 작용을 파악하고 캠페인의 최적화에 도움이 됩니다.
* 참고 자료
「인터넷시대의 정보시스템」 정경수, 고일상, 박관희 등 공저
http://www.sds.samsung.co.kr/index.jsp
http://www.sas.com/offices/asiapacific/korea
공공부문의 DB 활용사례/Expert_COl, 한국데이터베이스진흥센터
금융권의 CRM 도입 추세와 시사점, 국내 SW심층분석, 한국소프트웨어진흥원
CRM 구축의 실제, 경영과 컴퓨터
기업구성의 근간, IT 프로젝트의 핵심, 시사컴퓨터

키워드

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