One-to-one marketing is a tool of Electronic Business Customer Relationship Management (eCRM). Customer relationship management (CRM) is one of the most recent marketing approaches. Many businesses today realize the importance of CRM and its potential to help them achieve and sustain a competitive edge. These organizations are already changing their business processes and building technology solutions that enable them to acquire new customers, retain existing ones, and maximize customers’ lifetime value.
Then companies put such information into their own predefined marketing framework to generate pinpoint information which they hope will persuade the target customers into intended consuming behavior. This process is called market segmentation (Wind, 1978) with which marketers can easily determine who the target customers are what motivates them to respond, and how their lifetime value can be increased (Wells Et al., 1999). Market segmentation has long been considered one of the most fundamental concepts of modern marketing (Wind, 1978). There exist several variables suitable for market segmentation- geographic, demographic, psychosocial and behavioral (Kotler & Armstrong, 1999).
In the case of Internet shopping malls, it is much easier to get and store each customer’s history (Arunkundram & Sundarajan, 1998 ). This can be the best starting point for the market segmentation process. Benefit segmentation will be a particular focus of attention. This is a more powerful form of market segmentation with the purpose of grouping customers (or consumers) according to the different benefits that they seek from a product (Kotler & Armstrong, 1999).
Conjoint analysis has been used popularly for assessing the benefits (Green & Srinivasan, 1990, Vriens et. al., 1996; Green & Desarbo, 1979) and understanding consumers’ preferences (Green & Srinivasan, 1978). Although conjoint analysis has been extensively used in traditional benefit segmentation, it has been rarely used to study benefit segmentation of Internet shopping malls.
To fill the void, this thesis proposes a decision support framework of eCRM to examine the conjoint analysis-driven benefit segmentation in Internet shopping malls. This thesis suggests how to identify user preferences in newly rising electronic markets. In detail, this thesis focused on market segmentation in Internet shopping malls. Different from traditional market segmentation, electronic market segmentation requires new data preparation procedure, where customer’s footnotes through competing homepages are key data input for conjoint analysis in market segmentation. Combining an appropriate conjoint model and inputing data automatically gathered from web server produces customer’s preference toward certain products or services on Internet homepages. Finally the derived preferences are utilized for better understanding of the customer’s behavior and further transactions such as e-mailing or advanced design of homepages.
The methodology suggested in this thesis contains two parts of a new procedure which is significantly different from existing cases. The first is analyzing their Internet shopping mall, and the second is preparing data set for conjoint analysis. By using a new algorithm developed in this thesis, we worked out the problem of two critical issues: 1) a customer clicks the same homepage more then once click all homepages in their shopping mall, when he/she enters a shopping mall by the Internet, 2) a customer enters a shopping mall by the Internet not once and for all but over and over again. The CRM methodology and architecture suggested in this thesis can give useful guidelines for market segmentation for eCRM to companies working in the electronic marketplace, especially Internet shopping malls.
Besides, this thesis developed a tool (an engine) for eCRM by Visual Basic 6.0 with MS-Access Database (DB) in order to estimate the model more efficiently. This thesis adopted the simplest composition (additive) rule for estimation of respondents’ preferences as core engine of eCRM tool. This tool may help those who are to use conjoint segmentation approach for enhancing the methodology presented in this thesis.
오늘날 많은 기업들은 전자상거래환경에서의 고객관계관리(Electronic Business Customer Relationship Management, eCRM)가 기업의 지속적인 경쟁우위를 점할 수 있는 중요한 관리기법이라고 인지하고 있다. 이들 기업은 이미 고객의 가치를 극대화 할 수 있도록 프로세스를 혁신하고, 새로운 고객의 창출과 충성고객의 유지를 위한 솔루션을 만들어 내어 가고 있다. 그 중의 하나가 시장세분화 전략이다. 시장세분화는 시장을 이질적인 시장의 집합으로 간주하고, 이질성을 기준으로 작은 세분시장을 나누어 각각의 세분시장을 마케팅 하는 것이다.
시장세분화의 이질성의 기준은 지리적, 인구 통계적 심리적, 그리고 고객의 행동패턴에 기준을 두고 있다. 인터넷 쇼핑몰의 경우 지리적, 인구통계적인 기준 뿐 만 아니라, 웹서버의 로그데이타를 분석하여 고객의 개별적인 행동패턴도 설문 없이 알아 낼 수 있다. 고객의 행동패턴을 가지고 시장세분화 하는 방법은 주로 혜택기준 세분화로 불리 운다. 혜택기준 세분화는 고객의 욕구를 기준으로 세분화 하기 때문에 잘만 측정된다면 매우 효과적인 시장 세분화 방법이다. 지리적, 인구통계학적 세분화 방법은 고객의 욕구를 간접적으로 측정해 내지만 혜택기준 세분화는 직접적으로 고객의 욕구를 알아낼 수 있다.
혜택기준세분화를 위한 가장 많이 사용되는 방법은 컨조인트 분석이다. 컨조인트 분석은 실제 시장에서 설문을 통해서 이루어 져 왔으나, 인터넷 쇼핑몰에서 컨조인트 분석을 통해 고객의 욕구를 파악하는 연구는 이루어 지지 않고 있다. 그 이유는 기존의 컨조인트 방법론이 설문지를 통해 이루어지고, 인터넷 상점과, 실세계의 상점이 많은 차이가 있기 때문이다.
본 논문은 인터넷 상점의 고객관계관리를 위한 고객의 선호를 파악하기 위해 컨조인트 시장세분화 방법론을 채용하여, 인터넷 쇼핑몰 상황에 맞도록 방법론을 수정 보완 하였다. 본 방법론은 고객에게 설문을 하는 것이 아니고 웹서버에 기록되어 있는 고객의 로그 데이터를 분석하여 온라인, 실시간 분석할 수 있다. 그리고, 이를 적용할 수 있는 eCRM의 구조 (framework) 를 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 인터넷 기업의 고객관계관리를 위한 고객의 선호도 분석에 기존의 컨조인트 방법론과는 다른 두 가지의 새로운 절차를 만들었다. 하나는 인터넷 기업의 홈페이지 구조를 분석하는 것이고, 또 하나는 웹서버의 로그데이타를 가공하여 준비하는 단계이다.
본 논문에서는 컨조인트 분석을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는, eCRM엔진을 Visual Basic 6.0 과 MS-Access Database (DB)를 이용하여 개발하였다. 이 엔진은 the simplest composition (additive) rule 을 채용하여 미모수인 서열척도를 회귀분석을 이용하는 모수 통계 방법을 사용하는 한계를 극복하고, 고객의 절대적인 선호도 뿐만 아니라, 상대적인 선호도의 크기도 측정할 수 있도록 설계 되어있다.
또한 상성 인터넷 쇼핑몰 (www.samsungmall.co.kr)의 일부를 분석에 적용, 본 논문의 방법론을 현업 담당자들이 기업에 활용할 수 있도록 자세히 설명하였다.
