마켓3.0 시대를 맞이해 마케팅 측면에서도 소셜네트워크서비스(SNS)를 통한 실시간 분석 기술이 화두가 되고 있다.
일본 KDDI의 고민은 디지털 콘텐츠 추천을 통한 타깃 마케팅 활성화 방안이었다. 가입자들의 사전 이탈 징후도 파악하고 이를 막고자 했다. 자사 포털 ‘AU ONE’을 프로모션 포털로 진화시켜야 하는 과제도 떠안고 있었다.
이 회사는 그 해답을 소셜 네트워크 분석에서 찾았다. 다양한 SNS를 분석해 커뮤니티를 탐지하고 영향도도 파악했다. 온·오프라인 고객 경험을 분석하고 실시간 채널 대응을 통해 마케팅의 적시성도 높였다. 그 결과 디지털 마케팅 반응률이 30% 향상됐다. 클로즈드룹(Closed-Loop) 온라인 캠페인 체계도 구축할 수 있었다.
뱅크오브아메리카도 디지털 마케팅 효과를 높이고 싶어 했다. 마케팅 의사결정을 위한 고려 요소가 많아진데다 소비자들의 환경이 디지털 기반으로 전환되고 있다는 점, 이 가운데 영업 마진의 지속적 개선 요구가 이뤄지고 있다는 점 등이 가장 큰 고민이었다.
해결책으로 다양한 분석 시스템 향상을 통해 크로스 비즈니스에 대한 연계성을 강화하고 디지털 마케팅을 본격화했다. 기존 오프라인 마케팅 중심의 체질 전환을 시도했다. 캠페인의 효과도 높였다.
특히 실시간 디지털 마케팅을 강화한 결과 SNS 채널을 통해 고객을 유인, 가입자 유치 비용을 25% 감소시키는 놀라운 성과를 거뒀다. 고객의 수익성도 기존 12%에서 18%로 50%나 올랐다. 리스크에 대한 조기 경보 체계도 강화할 수 있었다.
이처럼 금융·통신을 부문 다양한 기업들이 실시간 쏟아지는 데이터의 고급 분석력을 원하고 있다. 뱅크오브아메리카는 빠른 시간에 방대한 데이터를 분석하고 고급 결과를 도출해내기 위해 통계툴을 이용해 분석 시스템을 개선했다.
이 은행이 고민한 주요 과제는 △신용리스크 모델의 처리 시간 단축 △신용 관리 및 손실 예측 처리시간 단축 △비정형 분석과 시스템 가동성 증대 등이다. 이를 위해 SAS의 리스크관리, 그리드 컴퓨팅, SPDS(Scalable Performance Data Server) 서버 등 3개 패키지를 도입하고 실시간 분석력을 높였다.
채무 불이행 확률을 계산하는 데 걸리는 시간은 기존 96시간에서 4시간으로 줄었다. 대출계좌 40만건에 대한 신용 평가점수를 산출하는 데 걸리던 시간도 기존 3시간에서 10분으로 줄었다. 손실을 최소화하면서도 대응력은 높아졌다.
미국의 마케팅 기업인 카타리나(CATALINA)에게도 방대한 고객 프로파일 정보의 신속한 처리가 최우선 과제였다. 시간과 자원의 한계 때문에 4시간 이상 걸리는 평가점수 산출 시간을 줄여야 했다.
이 회사는 SAS 인 데이터베이스 분석(In Database Analytics), 데이터통합서버(Data Integrated Server) 등을 도입, 결과적으로 고객 1명당 평가점수 산출이 기존 4.5시간에서 60초로 줄였다. 분석 모델이 10% 증가하고 모델링 프로세스에 사용되는 알고리즘 종류가 확장되면서 다양한 고급 분석 결과 산출이 가능해졌다.
유효정기자 hjyou@etnews.com
