[e테크]고객데이터통합(CID)-고객데이터의 이점

고객 데이터 통합의 성과를 올리려면 먼저 데이터를 깨끗하게 청소하여야 한다. 데이터웨어하우징 시장이 성장하고 데이터를 자산으로 간주하여 이를 더 강화하는 기업이 늘어남에 따라 기업체들이 데이터를 당연한 것으로 치부하는 일이 줄어들 것으로 보인다.

　데이터 청소의 단계는 △데이터를 여러 개의 ‘구성요소’로 해부한 다음 △이들 구성요소에 표준형식을 적용하고 △구성요소를 검토하여 오류를 가려내며 △같은 주소나 이름과 같은 동일한 요소를 찾아내고 △같은 가구(家口)를 나타내는 정보를 탐색하며 △미래에 데이터 청소가 가능하도록 앞단계에서 처리한 결과를 메타데이터에 저장하는 순서로 이루어져야 한다.

　데이터 품질관리 툴은 데이터 분석이나 성명 및 주소의 통합 또는 데이터 리엔지니어링 툴에 들어 있다. 데이터의 발췌와 변형처리 과정에서 데이터를 청소할 수 있는 각종 자동 툴과 기술이 많이 나와있다. 또 이들 툴은 이미 데이터웨어하우스에 저장된 고객 데이터도 다시 청소할 수 있다. 종전의 데이터 발췌 및 변형 툴은 데이터를 변형하는 형태나 형식이 제한적이어서 서술적인 조정 없이 단순히 하나의 데이터를 다른 데이터로 바꿔놓는 데 그친다. 이에 반해 최신 지능 툴은 콘텐츠를 새로운 정보로 변형시켜 준다. 이러한 툴은 제품 데이터나 금융 데이터보다 더 복잡하고 체계가 덜 잡힌 고객 데이터를 통합하는 데 특히 유용하다. 그 중에서도 성명 및 주소 청소 툴은 기본적으로 성명과 주소 부문을 평가, 청소한다. 가구 정리 툴은 계정과 고객의 관계, 그리고 고객과 다른 고객이나 기업과의 관계를 확인해 준다. 포괄적인 데이터 청소 툴은 여러 가지 상호 짝짓기와 규칙에 따른 일상적인 원칙을 사용하여 데이터 오류를 탐색, 수정한다. 최근에 나온 툴은 데이터 청소를 실시간으로 수행하는데 여기에는 ‘퍼지이론’ ‘짝짓기 알고리듬’이 채용되고 있다.

　기업 내부 데이터는 외부 제3자의 것과 결합하는 경우가 있는데 이럴 경우 기업은 미리 내부 데이터를 청소하고 다른 데이터의 추가가 가능하도록 표준화하여야 한다. 또 외부의 것과 결합하려고 하는 데이터를 관리하는 업무방침이 완벽해야 하며 데이터의 변형 원칙도 세워야 한다. 사업에 활용할 수 있는 제3자의 데이터에는 고객의 생년월일, 성(性)과 같은 인적사항, 위치 및 시간대, 우편번호, 가구 조사내용, 세계 또는 지역 정치 및 경제 동향, 결혼여부, 종교 등이 있을 수 있다.

　고객데이터통합(CDI:Customer Data Integration) 솔루션 판매업체의 데이터베이스에 있는 데이터의 품질에 따라 마케팅 정보의 품질이 결정되기 때문에 데이터를 구입할 때는 신중을 기하여야 한다. 또 제3자 데이터는 때로는 다른 데이터의 품질을 높이는 데 사용되기도 하므로 이를 구입하려고 할 때는 그 데이터에 외부 소스를 추가해 내용이 변경되었는지 여부와 소스와 상대적인 신선도, 신뢰도와 정확도 등을 확실히 파악해야 한다.

　

　2. 고객 데이터통합의 이점 및 사례

　

　가트너가 실시한 조사에 따르면 대부분의 기업체들은 CDI 솔루션 설치에 따른 투자회수 현황을 사실상 측정하지 않고 있는 것으로 나타났다. 이것은 투자회수요인을 계산하려면 고객의 ‘품질’ 등급, 고객의 유지 및 확보와 같은 수치로 표시하기 어려운 ‘연성(軟性·soft)’ 측정항목이 너무 많기 때문이다.

　가트너는 조사결과를 바탕으로 CDI로부터 얻을 수 있는 비용절감과 같은 ‘경성(硬性·hard)’ 이점과 매출증대 효과와 같은 ‘연성’ 이점을 도출해 냈다. 이는 CDI의 사용과 관련한 비용 절감액을 산출하는 데 적용해도 좋을 것이다.

　

　▲경성이점-비용절감

　△데이터 수집과 통합비용 절감

　△프로젝트 추진비용 절감

　△데이터 품질관리 요원 인건비 절감

　△문의접수 취급전화의 신속대응

　△단골고객 확보비용 절감

　△목록확인/최종 명단 작성비용 절감

　△단골고객 감소억제 비용절감

　△고객 직접광고 우편물 절감

　△잘 속아넘어가지 않는 고객 우편 파일

　△반송 우편물

　△고객 사생활 침해억제/방지 마케팅 비용절감

　△고객 사생활 침해 우편통보 비용절감

　

　▲ 연성이점-매출 향상

　<끼워팔기>

　△모델링의 개선, 대상 고객의 효율적 선별, 전환비율의 제고를 통한 매출향상

　△데이터베이스의 실시간 상호 검사를 통한 매출향상

　△대고객 실시간 직접 끼워팔기를 통한 매출향상

　△끼워팔기의 대상이 될 수 있는 고객의 추가발굴을 통한 매출향상

　<직접판매>

　△직접판매를 위한 모델링의 개선, 대상 고객의 효율적 선별, 전환비율의 제고를 통한 매출향상

　△대고객 실시간, 직접판매를 통한 매출향상

　△직접판매 대상이 될 수 있는 고객의 추가확보를 통한 매출향상

　<고객유지>

　△기존 확보고객의 감소/동요비율

　△동요 및 일탈 가능성이 있는 고객예측을 통한 매출향상

　△고객의 일탈방지를 위한 실시간 조치를 통한 매출향상

　△고객수명 가치증대

　<고객확보>

　△추가 가능고객 확보를 통한 매출향상

　△응용 프로그램의 전환비율 개선을 통한 매출향상

　△응용 프로그램 폐기에 있어서의 효율성 제고

　△응용 프로그램 처리에 있어서의 효율성 향상

　△절감된 직접 마케팅 경비의 재사용을 통한 매출추가