Company produces and/or provides products and/or services and customers buy that products or services. This is a simple and basic relationship between the company and their customers. In early stage, most companies focused on their products/services. They thought that customers are accompanied with their products/services. But, customers search for products and services which correspond to their own preferences. In this manner, companies’ major focuses were shifted from product itself to customers.
In addition, from the early 1990’s, the Internet and Web have changed our daily life. Also, the explosive growth of the Internet and the increasing popularity of Web have generated a new form of commerce; electronic commerce (e-commerce). The e-commerce is empowering customers to lead the relationship between customers and companies and it enables companies to use the Internet and Web as a new channel. In a multi-channel environment, channel management is not only determining the best channel by which to communicate with and sell to customers but also resolving existing channel conflicts. In this manner, channel management, mainly focused on resolving channel conflicts, becomes a hot issue of incumbent companies.
This thesis introduces the VOC analysis framework which is aimed at suppressing customer complaints. A multi-dimensional analysis of VOC was introduced. In the VOC forecasting framework, internal/external events were considered to adjust the forecasting results. Furthermore, new paradigm of VOC analysis was provided. That is, the VOC from their profitable customer, product, and channel should be a major concern of companies.
Personalization is another hot issue of CRM. Companies want to provide personalized information to a group of customers to motivate them. And, Web mining is an excellent approach for achieving this goal. This thesis introduce a Web ad selection system using Web usage mining as an application of personalization which is being fueled by the operational CRM coupled with analytical CRM. The proposed web ad selection system has three major functions. Customer clustering uses the SOM to divide Web site customers into a number of segments by mining Web server log files. The Fuzzy Inference engine takes the numbers of page views by e-news section of a target customer, and produces fuzzy sets and fuzzy numbers associated with each ad category. The Web ad matching function selects appropriate Web ads by calculating Hamming distance metric and forwards them to the target customer.
Also, this thesis introduced three types of customer side channel conflicts. Channel overlap conflict happens when one channel targets customers (or customer segments) already served by another channel. Both two channels perceive each other preventing achieving its goals. Sometimes a channel appears to be appropriate in marketing and distributing products and services, meaning that the channel well represents the characteristics of the products and services. However, the channel can be different with a customer’s favorite channels. This is a channel preference conflict. Channel usage conflict is that new channels sometimes appear to be in conflict with existing sales channels when they are used to expand product usage or build brand support. This thesis provides the framework for resolving channel conflicts. Many researchers claimed the channel conflict issues. But, nobody gives a detail description of the channel conflict and their resolving framework. Therefore, it will be a milestone of channel conflicts research and opened a new unrevealed research area. As the results of this thesis, the basic concepts of the next generation e-commerce and collaborative CRM with the customer-centered concept focusing “customer-channel-product/service” will be examined.
20년 전만 하더라도, 대부분의 기업들의 관심은 그들의 상품/서비스를 어떻게 하면 더 효과적으로 생산하여 기업의 이익을 최대화 할 수 있을 것인지에 집중되어 있었으며, 그들의 상품/서비스를 구매하는 고객에 대한 고려는 거의 없었다. 하지만, 개인의 취향이 중시되고 남들과 다르게 보이고 싶어 하는 욕구가 강해지면서 고객들은 더 이상 그들에게 주어지는 상품/서비스에 만족하지 않았다. 고객들은 그들의 취향과 입맛에 맞는 상품과 서비스를 적극적으로 찾게 되었으며, 기업에게 불만을 토로하기 시작하였다. 또, 1990년대 초부터 폭발적으로 증가하고 있는 인터넷과 웹 기술의 발전으로 고객들은 보다 풍부한 정보를 얻을 수 있었고, 더 많은 선택의 기회를 얻을 수 있게 되었다. 또한 전자 상거래의 발전으로 인해 기업들은 더 많은 기회를 가지게 된 반면, 더욱 치열한 경쟁을 할 수밖에 없게 되었고, 이는 기업이 고객과의 관계를 다시 생각하게 만든 결정적인 계기가 되었다.
이러한 관점에서, 기업들은 고객들과의 강한 관계를 형성함으로써 고객들을 남들에게 빼앗기지 않고 유지시키기 위한 노력에 더욱 집중하게 되었으며, 이는 고객관계관리(CRM)란 형태로 나타나게 되었다. 즉, CRM은 기업이 가지고 있는 고객 정보를 다차원적으로 분석함으로써 고객을 이해하고 이를 마케팅, 판매, 고객 지원 등의 모든 사업 영역에 적용함으로써 고객들에게 더욱 긴밀하게 접근하려는 시도 혹은 전략으로 정의할 수 있다.
또한, 전자 상거래의 도입으로 인해 기업들은 더 많은 사업기회를 가지게 된 반면, 더욱 더 치열한 경쟁을 할 수 밖에 없게 되었고, 이는 기존 기업들이 기업과 고객과의 관계를 다시 생각하게 만드는 계기가 되었다. 하지만, 기업들은 사업의 환경이 변화하더라도 가장 기본적인 가정 -고객의 요구를 충족시키는 것이 기업의 지속적인 이윤추구에 도움이 된다- 은 변하지 않고 있다는 것도 알게 되었다.
초기의 CRM은 고객정보에 대한 분석을 통해 고객에게 그들이 원하는 것들을 제공해 줌으로써 기업의 이익을 추구하려는 활동으로부터 시작되었다. 즉, 고객에 대한 모든 정보 -고객 구매자료, 인구통계학적 자료, 고객의 불만-를 고려한 다차원적인 분석을 통해 그들의 숨겨진 욕구를 파악하고 불만을 해소하며, 그에 알맞은 마케팅 전략을 수립하는 것, -우리는 그것을 분석CRM 이라고 부른다- 에 집중되었다. 이를 위해, 다양한 고객의 자료를 수집하고 저장하기 위한 데이터 웨어하우스의 구축에 힘쓰게 되었고, 그러한 정보들로부터 고객의 특성 등의 정보를 추출해 내개 위해 데이터 마이닝/웹 마이닝 기법들을 사용하게 되었다. 이러한 활동은 주로 마케팅 판매, 고객 지원 영역에 집중되었으며, Customer segmentation Cross-selling/Up-selling, Customer churn/retention analysis, Customer value management, Personalization의 작업에 이용되었다.
또 다른 CRM의 영역인 운영 CRM(Operational CRM)은 특히 기업의 고객 지원 활동에 중심을 두고 있다고 볼 수 있다. 즉, 콜 센터, 홈페이지, e-mail 등과 같은 모든 고객과의 접점에서 이루어지고 있는 활동을 우리는 운영CRM이라고 부른다. 궁극적인 운영 CRM의 목적은 고객의 접점에서 이루어지고 있는 현상들을 이용해, 기업내부의 프로세스를 좀 더 효율적으로 재구성 하기 위한 것으로 파악할 수 있다. 운영 CRM에서 생성되는 여러 데이터들은 고객의 다차원적인 분석을 위해 분석 CRM에서 이용되고 있으며, 전자 상거래의 도입에 따라 가상 에이전트(virtual agent), 웹 기반의 셀프서비스(Web-based self service) 등의 활발하게 논의되고 있다.
이러한 분석/운영 CRM의 궁극적인 목적은 고객에 대한 분석을 통해 “고객들을 서로 다르게” 취급해 주는 것이다. 고객분석을 통해 그들에게 알맞은 정보를 제공하고 그들이 좋아할 것 같은 상품/서비스를 추천한다. 이러한 일련의 활동들의 대표적인 예로써 Personalization이 있다. 이를 위해 개인의 선호 및 활동만을 고려하여 상품/서비스를 추천하는 Content-based filtering, 고객과 비슷한 선호를 가지고 있는 다른 고객들이 좋아하는 상품/서비스를 추천하는 Collaborative filtering, 고객들이 일정한 설문에 답한 결과를 가지고 상품/서비스를 추천하는 Rule-based filtering 등이 기법이 사용되게 되었다. 특히, 가장 대표적인 Personalization의 응용분야는 추천시스템(recommendation system)이 있다. 이는 고객의 정보들을 분석하여 그들에게 알맞은 상품/서비스/컨텐츠를 자동적으로 추천해 주는 시스템으로 대부분의 e-commerce에서 사용되고 있다.
본 논문의 3장에서는 분석 CRM의 예로써 VOC(the Voice of the Customer) 분석을 통해 고객의 불만을 해결하고, 나아가 고객 불만의 원인을 찾아낼 수 있는 다차원 분석의 단계에 대해 자세히 설명하였다. 고객의 불만은 기업이 고객으로부터 자신들의 상품과 서비스에 대한 의견을 직접 들을 수 있다는 점에서 매우 중요한 의미를 가지나, 실질적으로 기업에서는 고객의 불만을 해결하는데 관심을 두었으며, 그로부터 고객불만의 근본적인 원인을 도출해 내거나 이를 전략에 이용하는데 소홀했던 것이 사실이다.
그런 점에서 이 연구는 고객불만을 더욱 다양한 관점에서 파악하고 분석하여 고객불만의 근본적인 원인을 찾을 수 있게 해준다는 점에서 의미를 가진다. 또, 앞으로의 VOC 분석이 전반적인 고객불만 해결을 위한 것만이 아니라, 기업에게 이익을 가져다 주는 고객군, 상품에 관련된 고객불만의 해결에 집중함으로써 기업이 VOC를 보는 새로운 관점 -기업이 제공하는 새로운 상품, 전략에 대한 고객반응을 나타내어 주는 지시자(indicator)의 역할- 을 제시하였다.
4장에서는 기업에서 운영하고 있는 분석CRM과 운영CRM의 결합이 Personalization에서 어떻게 이용될 수 있는지를 인터넷 신문에서의 개인화된 웹 광고추천을 통해 보여주고자 하였다. 사용자가 인터넷 신문을 볼 때 생기는 개인별 이용 패턴을 이용하여 고객군을 그룹화 하였으며, 인터넷 신문의 각 섹션에 대한 다양한 개인의 성향을 반영하기 위해서 이를 퍼지 집합을 통해 표현하였으며, 웹 광고의 섹션별 적합도 역시 퍼지 집합을 통해 표현되었으며 두 퍼지 집합의 거리를 구함으로써 어떤 고객에게 어떤 광고를 보여줄 것인가에 대한 문제를 해결하고자 하였다.
인터넷의 힘은 온라인에서 시작하여 끝나는 거래 작용에 있는 것이 아니라 온라인에서 오프라인 또는 그 역으로 다양한 다중 채널을 통해 진행되는 고객과의 상호작용에 있다. 채널은 고객과 기업을 연결하고 기업이 제공하는 서비스를 제공하는 통로로서 정의 된다.
전자상거래 초기에는 채널은 인터넷을 매개로 한 채널(온라인 채널)과 기존채널(오프라인 채널)의 두 종류로 구분되었다. 대부분의 초기 닷컴 기업들은 온라인 채널의 장점에 집중하였다. 그러나, 시장이 성숙되면서 기업들은 온라인의 장점에만 집중해서는 빠르게 변하고 있는 고객들의 취향을 만족시킬 수 없다는 것을 알게 되었다. 또한, 너무나도 세분화된 고객들에게 접근하기 위해서 기업들은 다양한 채널을 제공할 수 밖에 없었다. 이러한 다양한 채널의 제공은 오프라인에서 성공적으로 평가된 장점을 온라인에 도입하며, 오프라인의 단점을 온라인 채널을 통해 보완하는 등의 채널 통합 작업에 집중하도록 만드는 계기가 되었다.
5장에서는 기업들이 온라인, 오프라인에서 제공하고 있는 여러 가지 채널을 6가지 종류로 구분하였고, 그들을 구분할 수 있는 몇 가지 특성들을 발견할 수 있었다. 고객들에게 다양한 채널이 제공되고 시장에서 고객들이 적극적으로 행동함에 따라서 고객들은 자신이 선호하는 채널을 통해서 정보를 얻기를 원하게 되었고, 이는 채널의 특성을 정보 맞춤화의 정도가 높아지고, 상호작용성이 높아지며, 실시간으로 반응하도록 만드는 추세로 바뀌게 되었다. 이에 따라, 기업들은 고객군에 따라 선호하는 채널이 다르며, 고객의 특성에 따라 같은 행위라도 서로 다른 채널을 통해 이루어지고 있다는 사실들을 알게 되었다. 그에 따라 채널을 관리하는 새로운 전략들이 개발되었다.
이러한 전략들을 수행함에 있어서, 기업들은 기존에 있어왔던 채널 충돌에 대한 문제에 다시 한번 직면하게 되었다. 기존의 채널 충돌이 주로 기업과 대리점 사이의 가격에 관련된 충돌이었다면, 새롭게 등장한 채널 충돌 현상은 주로 고객 측면에서 발생하게 되며, 크게 세 가지 정도로 나누어 파악할 수 있다. 첫 번째는 같은 고객에 대해 서로 다른 채널이 접근을 시도할 때 생기는 채널 충돌 현상이다. 두 번째는, 상품이나 서비스의 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 채널과 고객이 그 상품이나 서비스에 접근하기 위해 주로 이용하는 채널이 서로 다를 때 생길 수 있는 채널 충돌이다. 마지막으로는 채널제공의 목적의 혼동 때문에 생길 수 있는 채널 충돌이다.
이러한 고객 측면에서의 채널 충돌은 기업 측면에서의 채널 충돌과 함께 발생할 수 있기 때문에 기업에게는 큰 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 채널 충돌을 해결하기 위해서 고객이 선호하는 채널과 상품에 적절한 채널을 동시에 고려한 접근 방법을 이용하였다. 즉, 고객군별로 그들이 선호하는 채널 조합을 퍼지 집합을 통해 표현하고 상품에 적절한 채널 조합 역시 퍼지 집합을 통해 표현함으로써 두 집합의 공통된 영역을 구하고 그 영역에 포함되어 있는 채널들을 고객군별로 추천해 줌으로써 고객 측면에서의 채널 충돌을 해결하고자 하였다.
채널에 관련된 문제는 많은 연구자들에 의해 차세대 전자 상거래 및 협업 CRM의 핵심적인 요소로서 언급되어 왔다. 하지만, 다양한 채널이 제공됨으로 인해 야기될 수 있는 문제점 -채널 충돌 - 에 대한 연구는 매우 부족했던 것이 사실이다. 이러한 관점에서 본 연구는 채널 충돌을 해결할 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서 큰 의미를 가진다. 또, 본 연구는 앞으로 전개될 정보상품들이 활발하게 거래되는 정보기반의 전자상거래에서 정보 상품들을 어떻게 도출해 낼 수 있는 것인지에 대한 기본적인 방법론을 제시함으로써 가까운 미래에 직면하게 될 전자상거래에서 기업들이 보다 우월한 지위를 획득하는데 큰 도움을 줄 것이다.
