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빅 데이터에서 고객의 속마음을 꿰뚫어 개인 맞춤 서비스 제안 가능

2012.11.22 박해정  |  CIO KR
반세기가 넘는 역사를 지닌 아모레퍼시픽의 2011년 기준 고객은 1,200만 명이다. 이는 국민의 1/4이 아모레퍼시픽의 고객이라는 뜻이다. 명실공히 국내 미용업계 1위인 아모레퍼시픽의 고민은 다름 아닌 ‘고객’이다.

CRM이 국내에 유행하기 전인 90년대 후반 아모레퍼시픽은 CRM 프로젝트를 추진했다. 90년대 후반부터 2000년 말까지 10년 이상을 ‘고객’에 투자했지만, 여전히 고객은 아모레퍼시픽에 어려운 숙제였다.

미션 ‘숨은 고객 정보를 찾아라!’

아모레퍼시픽의 제품들은 방문판매, 백화점, 전문점, 할인마트 등의 유통 경로로 고객들에게 팔리고 있다. 이 회사 정보기획을 총괄하는 김진우 상무는 “과거 10년 동안 채널과 경로 분야에서 혁신을 추진했다”며 “대부분의 글로벌 소비재 기업들이 가진 경로는 간접 채널이 많았다. 그러다 보니, 유통사를 통해 고객을 만나기 때문에 고객을 제대로 알고 이해하는 데 한계가 있었다”라고 설명했다. 아모레퍼시픽은 지난 10년 동안 직접 유통하는 B2C 채널을 만들어 회사 포트폴리오 대부분을 직접 채널로 바꾸려 하고 있다.

유통 소비재 기업 마케팅 담당자들에게 가장 큰 고민은 ‘데이터 폭증’이다. 이 늘어나는 데이터를 어떻게 차별화해 경쟁우위를 높일 것인가가 이들의 고민이다. 정보가 많다고 해서 반드시 경쟁력이 우세하다고는 볼 수 없기 때문이다. 이 정보를 어떻게 활용하느냐가 관건이라는 게 IT를 총괄하는 김 상무의 고민이었다.

CRM의 궁극적인 목표는 개인화된 맞춤 고객 전략을 가지고 그 사람만을 위해 기업이 제안하고, 고객은 자신만의 새로운 상품이나 서비스를 경험하며 이를 계기로 기업과 신뢰관계를 맺어 단골로서 평생을 함께 갈 수만 있다면 가장 이상적이지 않을까라는 게 김 상무의 주장이다.

지금까지 고객 정보를 취합하고 다양한 캠페인을 전개했지만 고객을 정확히 파악하는 것이 어려웠던 이유에 대해 김 상무는 다음과 같이 말했다. “개인이 가진 보이지 않은 성향을 회사가 보지 못했기 때문이다. 고객이 어떤 것에 관심을 가지고 어떤 욕구를 가지고 있는지 회사는 알 수 없었다. 가령 마일리지를 좋아하는 고객이 있는가 하면, 충동구매로 물건을 사는 고객이 있다. 또 할인 판매만 찾는 고객도 있다. 같은 상품을 구매해도 고객의 의도는 제 각각인데 회사는 이를 파악하기 어려웠다.”

SNS•콜센터 정보까지 담은 빅 데이터
김 상무는 “커피 메이커를 사기 위해 친구들과 대화를 나누듯 고객은 소셜 네트워크로 수다를 떨고 웹 서핑을 하며 제품에 대해 문의하기도 한다. 화장품의 경우 매장에서 피부진단을 받고 콜센터에 불만을 토로하기도 한다”라고 설명했다. 아모레퍼시픽의 빅 데이터는 이 모든 정보를 취합하면 고객의 행동양식과 성향을 파악할 수 있을 거라는 생각에서 출발했다. 아모레퍼시픽은 일단 모을 수 있는 고객 정보를 최대한 취합하는 데 주력했다.

아모레퍼시픽이 고객 정보를 취합하면서 가자 먼저 고객수에 변화가 생겼다. 김 상무에 따르면, 아모레퍼시픽의 2009년 고객수는 1,020만 명, 2010년 1,150만명, 2011년에는 1,200만명으로 집계됐다. 이 가운데 최소 1년 내에 거래를 일으키는 활성고객은 750만 명으로 추산됐다. 아모레퍼시픽은 먼저 활성고객의 흔적들을 모으기 시작했다.

이렇게 쌓은 데이터량은 B2C 데이터는 2011년 15.2TB로, B2B 데이터는 13.2TB로 늘어났다. B2C 데이터의 경우 2007년부터 연평균 71%, B2B는 31% 각각 증가했다. 여기에는 매장의 POS의 판매 기록, 환불 및 교환 내역, 콜센터에 접수된 고객 불만, 페이스북 페이지의 의견 및 좋아요 클릭, 트위터의 멘션, 캠페인 결과 등과 아모레퍼시픽의 ERP, 비즈니스웨어하우스(BW), 협력사관계관리(PRM) 등의 데이터가 포함된다.

아모레퍼시픽은 B2C 데이터로 고객의 관심과 흔적을 분류하고 관리하고자 빅 데이터 즉, 기존에 활용하지 못했거나 활용이 어려웠던 데이터를 활용했으며 이를 분석해 고객진화단계모델을 수립해 각 단계에 맞는 캠페인을 전개할 수 있게 됐다. 아모레퍼시픽은 AACE(Advanced Analytics & Campaign Enhancement) 프로젝트를 추진해 고객을 상세하게 분류하고 조합해 고객 행동 패턴을 정의하고 이에 맞는 캠페인을 전개할 수 있게 됐다. 상품 중심의 관점에서 고객 중심으로 전환하고 고객이 어떤 생각을 하는지 알기 위해 구매 이전에 고려 단계, 관심 단계별로 각각 행동과 생각이 다르다는 것을 파악했다.

또한 신규로 구매할 때부터 떠날 때까지 신규, 유보, 시도, 정착(단골), 휴면, 이탈의 과정별로 고객의 행동이 변화하는 것을 빅 데이터 분석을 통해 알아냈다. 이 과정에서 단골로 유지하는 고객이 있는가 하면, 구매력이 쇠퇴하거나 증가하는 경우도 있다. 아모레퍼시픽은 정착 단계를 유지, 증가, 쇠퇴 3개로 재분류해 전체 고객 진화 단계를 8개로 나눴다.

아모레퍼시픽은 고객이 구매 단계에서 어떤 패턴을 가지는 지를 분석해 50여개 행동 지표 끌어내고 1,500개의 변수를 만들어 분석했다. 그 결과 몇 가지 유의미한 패턴을 발견했다. 가령, 마일리지의 90%를 소진한 고객은 휴면으로 갈 확률이 일반 고객보다 3.5배 높다. 때문에 이들의 이탈 방지하기 위한 시도가 필요하며 이러한 성향을 가진 고객들에게 맞춤 서비스를 제안할 수 있게 됐다. 이러한 맞춤 서비스를 지난해 40여 개의 이벤트로 분류하고 해당 고객에게 적절한 서비스를 제공하기 시작했다.

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