The strategic importance of managing customer relationships both drives and is driven by technology. (Puckey, 1999) Various methodologies of knowledge discovery in database (KDD), known as data mining, have been progressing as a DB (data base) marketing tool along with advancement of computing storage technology. These technologies include data warehouse, data mart that are becoming one of the core CRM system for the efficiency and effectiveness of front-end activities.
This research focuses on managing customer relationship that could promote future cash flow. This is different from the concept of simple customer management. In particular, as the market competition becomes keen, constructing a customer relationship management (CRM) system is coming to the front for winning over the new customer, developing service and products for customer satisfaction and segmenting existing customer for one-to-one target marketing.
This research applies KDD methodologies to the telecom market, one of the fiercest competition markets, and suggests prototype and logic for CRM system. In addition to this, marketing strategy is also presented with reference to real telecom market data.
Each chapter 4,5,6, builds models, analyes the result and suggests proper market strategy. All data through the whole KDD process i.e. data collection & analysis, sampling, data transformation & modification, modeling, and assessment. Statistical KDD method (Logistic Regression), Artificial Intelligence method, such as artisficial neural network(ANN), and decision trees are used as modeling methods. In Ch. 4 churn management for customer segmentation and target marketing is studied, based on two factors (churn rate and profitability), market basket analysis for additional services and target customer prediction for direct mailing(DM) are suggested in Ch. 5, 6.
The first success factor of CRM counts on setting up a concrete purpose fitting both corporate and customer needs. Diverse database of customer information, OLAP (On-Line Analytical Processing), data mining technology, and automated reporting function are also the critical keys to success. Through these sequential CRM processes, company could get the customer confidence with comprehension of customer needs and keep dominance of market competence.
수요 중심 하에서의 마케팅 환경에서 기업의 주된 관점은 고객 위주나 고객 지향(Customer-driven or Customer-led)의 수직적 관계가 아닌 사업 가치 확장의 기초로서 고객 기반(Customer-based)을 바탕으로 한다. (Wayland,1997) 기업의 마케팅 전략은 전통적 상품 시장 혹은 핵심 역량의 관점이었던 것으로부터 수요 혹은 고객 중심의 관점으로 발전해 오고 있다.
이 연구에서는 기업의 핵심 자산으로서 단순히 고객 자체에 대한 관리가 아니라 미래의 현금 흐름을 촉진시킬 수 있는 고객과의 관계 관리(CRM: Customer Relationship Management)에 초점을 두고 있다. 특히 무한 경쟁의 시장 상황에서 새로운 고객을 확보하고 고객 만족을 위한 다양한 서비스와 상품을 개발하며 우량 고객을 분류, 일대일 목표 마케팅을 위한 고객 관계 관리 지원 시스템의 확보는 기업의 경쟁력 확보를 위한 필수 조건으로 대두되고 있다.
고객 관계 관리의 전략적 중요성은 기술의 발달에 의해 증가됨과 동시에 기술 발달을 이끌어 가고 있다. 지식 추출KDD(Knowledge Discovery in Database)의 다양한 방법론은 데이터 베이스와 데이터 웨어하우스 등의 자료 처리 기술의 발달과 더불어 데이터 베이스 마케팅으로 발달, 기업 일선에서의 사업 활동 효율성과 효과성 향상을 위한 고객 관계 관리 시스템 구축의 핵심을 이루고 있다.
이 연구는 가장 경쟁이 치열한 시장 중의 하나인 통신 시장을 대상으로 KDD 의 기법들을 적용, 고객 관계 관리 시스템구축을 위한 프로토타입(Prototype)과 Logic을 제시하며 또한 그 결과를 바탕으로 마케팅 전략을 제시하였다.
먼저 통신 시장에서의 고객 관계 관리 적용을 위해 한국의 국제통화, 시외통화, 무선통신, ISDN/ADSL 통신 시장의 상황을 살펴 보았다. 현재의 시장 상황에 대한 이해를 전제로 하여 시외전화 사전 등록제의 시행으로 경쟁이 심화된 시외전화 시장에서의 고객 이탈가능성을 예측, 고객 이탈율과 고객 수익성의 두 가지 요인을 기준으로 고객을 세분화하여 일대일 목표 마케팅을 위한 전략을 제시하는 고객 이탈 관리(Churn Management) 방법론을 적용하였다. 또한 전화 사용에 따른 부가 서비스를 대상으로 장바구니 분석을 하였으며, ISDN 신규 고객 가입자 촉진을 위한 DM(Direct Mailing) 대상 고객 선정과 이익 분석으로 DM 대상 고객 예측을 하였다.
이 연구는 통신 회사의 실제 인구 통계 데이터, 요금 데이터, 부가 서비스 데이터를 바탕으로 데이터 분석, Sampling, 데이터의 변형 및 조정, 모형화, 평가의 데이터 마이닝 Process를 거쳤으며, 통계적 기법, 인공 지능의 신경망 기법(Artificial Neural Network), 귀납적 추론(Induction Rule)의 의사 결정 나무 분석(Decision Tree), Lift 개념을 이용한 장바구니 분석 등의 방법론을 적용, 실제 자료 분석을 통한 통신 시장에서의 마케팅 전략을 제시하였다는 점에 의의를 가진다.
그러나 데이터의 수집 과정에서의 한계로 다양한 독립 변수와 파생 변수의 생성이 제한적이었으며 분석 결과가 데이터 중심적인 한계점을 가진다. 특히 장바구니 분석이 많이 이용되는 소매업과는 달리 통신 회사에서 사용되는 부가 서비스의 종류는 수와 범위에서 제한성을 가지므로 Sequential Analysis와 같은 시계열적 분석이 불가능하였다.
고객 관계 성패의 관건은 기업이 처한 상황에 대한 정확한 분석을 바탕으로 한 구체적 문제 설정과 고객에 관련한 다양한 데이터베이스의 구축, 데이터베이스를 잘 탐색할 수 있는 OLAP(On-Line Analytical processing)시스템, 데이터 분석과 고객과의 숨겨진 다양한 정보를 얻을 수 있는 지식 추출 기법, 그리고 그 결과에 따른 의사 결정을 지원할 수 있는 자동적인 보고서 작성에 이르기까지 일련의 효율적 종합 고객 관계 관리 시스템의 구축 여부에 달려 있다. 이러한 고객 관계 관리 시스템의 구축으로 고객에 대한 올바른 이해와 함께 장기적인 고객 관계 지속으로 고객에 대한 신뢰성을 확보할 수 있을 것이며, 고객 관계를 기업의 핵심 자산으로서 성장 발전시켜 시장 경쟁력 우위를 확보할 수 있을 것이다.
