2011.08.22

블로그 | 예측 분석이 CRM에 미치는 영향

Todd R. Weiss | CIO
CRM 애플리케이션 연구에 예측 분석 도구를 접목하면, 기업들이 소비자의 구매 습관과 요구 사항을 파악하기 훨씬 쉬워진다. ‘이것은 기업의 입장에서는 분명 특이할 만한 이점’이라고 포레스터 애널리스트 제임스 코베일러스는 말했다.

기존의 CRM 애플리케이션 역시 막대한 양의 유용한 고객 정보를 모아 기업에게 제공할 수 있지만, CRM과 예측 분석력을 통합하는 최근의 새로운 트렌드로 더욱 자세한 분석이 가능해졌다.

여기서 중요한 점은, 기업들이 기존의 CRM 데이터를 사용해 고객과의 1대 1 소통을 훨씬 개선시킬 수 있다는 것이라고 포레스터 리서치의 제임스 코베일러스는 말했다. 그는 또, 실시간으로 들어오는 고객 정보를 분석함으로써 기업들이 추가적인 판매 수익을 올릴 수 있는 것도 한 장점으로 꼽았다.

온라인에서 물건을 구매할 때, 여러분의 ‘장바구니’에 담긴 물품들과 관련해 여러분이 관심을 가질 만 한 물건이 웹사이트에 뜨는 것을 아마 누구나 한 번쯤 경험해 보았을 것이다.

예측 분석 기능을 부가적으로 갖고 있거나 내장하고 있는 CRM이 회사의 웹사이트에서 물건을 구매하는 고객들에게 미치는 영향 역시 이와 비슷한 원리라고 코베일러스는 얘기했다. “어떠한 제품을 특정 시간대에 특정 가격으로 판매하면, 잘 팔릴까? 고객이 쇼핑하려는 품목에 맞춰 제안하는 것이다. 고객이 그 제안을 받아들이느냐에 따라 고객 유지나 판매, 이익 등을 최대화 시킬지 말 지 결정할 수 있다”라고 그는 강조했다.

CRM 시스템으로부터 더 많은 정보를 얻고자 하는 기업들의 요구에 애플리케이션 업체들이 부응함에 따라 예측 분석과 CRM의 결합은 시장에서 더욱 자주 찾아볼 수 있게 됐다고 코베일러스는 전했다. 예를 들어, 고객이 회사의 콜 센터에 연락해 제품 주문에 대한 문의나 상담을 하고 상담이 완료되면 콜센터 측에서는 고객의 계좌 정보나 앞서 구매한 품목들에 대한 정보를 파악해 고객에게 맞춤형 구매 기회를 제공할 수 있게 된다. 이 과정은 전부 콜센터의 스크린에 뜨게 된다.

“현재 CRM에서도 이러한 일이 (어느 정도는) 일어나고 있고, 앞으로는 더 많이 일어날 것으로 본다”라고 코베일러스는 말했다. “CIO 역시 CMO와 마찬가지로 이를 고려해 봐야 한다는 게 코베일러스의 주장이다.

“이에 따른 효과는 분명하다. 기업들은 수집중인 고객 정보를 좀 더 효율적으로 사용해 좀 더 높은 수익을 낼 수 있을 것”이라고 코베일러스는 말했다.

IT 직원들에게 희소식이 있다면, 이것이 새롭게 배워서 적용시켜야 하는 기술은 아니라는 것이다. 오히려 이는 한 눈에 파악하기 힘든 패턴을 알기 위해 분석론을 사용해 기업 정보를 캐내고, 뒤지고, 분류하는 기존의 BI 이니셔티브의 한 갈래에 가깝다. 물론 이 경우에는 CRM 애플리케이션과 결합돼 더 많은 가치를 창출해 내고 있지만 말이다.

이에 따른 장점도 있다. 코베일러스에 따르면, CRM 애플리케이션과 예측 분석 도구가 페이스북이나 트위터 같은 소셜 미디어 플랫폼을 만나 기업들이 고객 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 해 준다.

즉, 기업들로 하여금 CRM 데이터의 폭을 넓혀 더 효율적인 마케팅 자원 활용을 할 수 있게 해 준다는 의미라고 그는 말했다. “CRM은 요즘 가장 떠오르는 화두”라고 코베일러스는 덧붙였다.

이러한 예측 분석 도구들이 도입되는 동안, 기업들 역시 적절한 재료를 회사의 인프라에 적용시킬 방법을 찾아야 할 것이다. 그러려면 연구와 설문조사뿐 아니라 마케팅, IT, 시장조사를 비롯한 여러 부서의 팀원들과 수 차례 대화를 나눠야 한다. 충분한 준비 없이는 시작할 수 없는 일이기 때문이다. 시작 하기 전에 확고한 목표를 세워야만 투자한 시간과 자본에 알맞은 수확을 낼 수 있을 것이다.

“시작 하기 전에 충분한 준비가 필요하며, 회사의 CRM 시스템이 이런 일을 감당할 수 있는지도 살펴 봐야 한다”라고 코베일러스는 말했다.

코베일러스는 “예측 분석을 기존 제품에 끼워 파는 업체도 있을 것이고, 또 일부 업체는 기존 제품에 추가 하는 형태로 판매하기도 할 것”이라고 전했다. “일부 오래된 시스템들을 새로이 교체해야 할 것이다. 그렇지 않으면 추가적인 소프트웨어를 허가 받아서 CRM과 통합시켜야 하기 때문이다”라고 그는 덧붙였다.

아직은 초기 단계로 CRM 업체들 역시 여러 가지 다양한 예측 분석 도구들을 하나로 합칠 방법을 찾는 중이라고 그는 말했다. 분석 도구와 데이터간 최상의 조합을 찾기 위해서는 아직 갈 길이 멀다. “이 과정에서 가장 중요한 것은 기업이 제시한 예측 환경에 대해 사람들이 어떻게 반응할 지를 연구하는 것이다”라고 그는 부연했다. ciokr@idg.co.kr



2011.08.22

블로그 | 예측 분석이 CRM에 미치는 영향

Todd R. Weiss | CIO
CRM 애플리케이션 연구에 예측 분석 도구를 접목하면, 기업들이 소비자의 구매 습관과 요구 사항을 파악하기 훨씬 쉬워진다. ‘이것은 기업의 입장에서는 분명 특이할 만한 이점’이라고 포레스터 애널리스트 제임스 코베일러스는 말했다.

기존의 CRM 애플리케이션 역시 막대한 양의 유용한 고객 정보를 모아 기업에게 제공할 수 있지만, CRM과 예측 분석력을 통합하는 최근의 새로운 트렌드로 더욱 자세한 분석이 가능해졌다.

여기서 중요한 점은, 기업들이 기존의 CRM 데이터를 사용해 고객과의 1대 1 소통을 훨씬 개선시킬 수 있다는 것이라고 포레스터 리서치의 제임스 코베일러스는 말했다. 그는 또, 실시간으로 들어오는 고객 정보를 분석함으로써 기업들이 추가적인 판매 수익을 올릴 수 있는 것도 한 장점으로 꼽았다.

온라인에서 물건을 구매할 때, 여러분의 ‘장바구니’에 담긴 물품들과 관련해 여러분이 관심을 가질 만 한 물건이 웹사이트에 뜨는 것을 아마 누구나 한 번쯤 경험해 보았을 것이다.

예측 분석 기능을 부가적으로 갖고 있거나 내장하고 있는 CRM이 회사의 웹사이트에서 물건을 구매하는 고객들에게 미치는 영향 역시 이와 비슷한 원리라고 코베일러스는 얘기했다. “어떠한 제품을 특정 시간대에 특정 가격으로 판매하면, 잘 팔릴까? 고객이 쇼핑하려는 품목에 맞춰 제안하는 것이다. 고객이 그 제안을 받아들이느냐에 따라 고객 유지나 판매, 이익 등을 최대화 시킬지 말 지 결정할 수 있다”라고 그는 강조했다.

CRM 시스템으로부터 더 많은 정보를 얻고자 하는 기업들의 요구에 애플리케이션 업체들이 부응함에 따라 예측 분석과 CRM의 결합은 시장에서 더욱 자주 찾아볼 수 있게 됐다고 코베일러스는 전했다. 예를 들어, 고객이 회사의 콜 센터에 연락해 제품 주문에 대한 문의나 상담을 하고 상담이 완료되면 콜센터 측에서는 고객의 계좌 정보나 앞서 구매한 품목들에 대한 정보를 파악해 고객에게 맞춤형 구매 기회를 제공할 수 있게 된다. 이 과정은 전부 콜센터의 스크린에 뜨게 된다.

“현재 CRM에서도 이러한 일이 (어느 정도는) 일어나고 있고, 앞으로는 더 많이 일어날 것으로 본다”라고 코베일러스는 말했다. “CIO 역시 CMO와 마찬가지로 이를 고려해 봐야 한다는 게 코베일러스의 주장이다.

“이에 따른 효과는 분명하다. 기업들은 수집중인 고객 정보를 좀 더 효율적으로 사용해 좀 더 높은 수익을 낼 수 있을 것”이라고 코베일러스는 말했다.

IT 직원들에게 희소식이 있다면, 이것이 새롭게 배워서 적용시켜야 하는 기술은 아니라는 것이다. 오히려 이는 한 눈에 파악하기 힘든 패턴을 알기 위해 분석론을 사용해 기업 정보를 캐내고, 뒤지고, 분류하는 기존의 BI 이니셔티브의 한 갈래에 가깝다. 물론 이 경우에는 CRM 애플리케이션과 결합돼 더 많은 가치를 창출해 내고 있지만 말이다.

이에 따른 장점도 있다. 코베일러스에 따르면, CRM 애플리케이션과 예측 분석 도구가 페이스북이나 트위터 같은 소셜 미디어 플랫폼을 만나 기업들이 고객 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 해 준다.

즉, 기업들로 하여금 CRM 데이터의 폭을 넓혀 더 효율적인 마케팅 자원 활용을 할 수 있게 해 준다는 의미라고 그는 말했다. “CRM은 요즘 가장 떠오르는 화두”라고 코베일러스는 덧붙였다.

이러한 예측 분석 도구들이 도입되는 동안, 기업들 역시 적절한 재료를 회사의 인프라에 적용시킬 방법을 찾아야 할 것이다. 그러려면 연구와 설문조사뿐 아니라 마케팅, IT, 시장조사를 비롯한 여러 부서의 팀원들과 수 차례 대화를 나눠야 한다. 충분한 준비 없이는 시작할 수 없는 일이기 때문이다. 시작 하기 전에 확고한 목표를 세워야만 투자한 시간과 자본에 알맞은 수확을 낼 수 있을 것이다.

“시작 하기 전에 충분한 준비가 필요하며, 회사의 CRM 시스템이 이런 일을 감당할 수 있는지도 살펴 봐야 한다”라고 코베일러스는 말했다.

코베일러스는 “예측 분석을 기존 제품에 끼워 파는 업체도 있을 것이고, 또 일부 업체는 기존 제품에 추가 하는 형태로 판매하기도 할 것”이라고 전했다. “일부 오래된 시스템들을 새로이 교체해야 할 것이다. 그렇지 않으면 추가적인 소프트웨어를 허가 받아서 CRM과 통합시켜야 하기 때문이다”라고 그는 덧붙였다.

아직은 초기 단계로 CRM 업체들 역시 여러 가지 다양한 예측 분석 도구들을 하나로 합칠 방법을 찾는 중이라고 그는 말했다. 분석 도구와 데이터간 최상의 조합을 찾기 위해서는 아직 갈 길이 멀다. “이 과정에서 가장 중요한 것은 기업이 제시한 예측 환경에 대해 사람들이 어떻게 반응할 지를 연구하는 것이다”라고 그는 부연했다. ciokr@idg.co.kr

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