eCRM 도구와 용어

eCRM에서의 소프트웨어/시스템/방법/용어

eCRM을 위한, 넓게는 Business Intelligence를 위한 다양한 소프트웨어와 방법론 및 이론들이 존재한다. eCRM에서 언급되는 소프트웨어/시스템/방법/용어들 중에서 자주 사용되는 항목들에 대해 정리하였다.

Data Warehouse (DW)

경영 전반적 관리와 의사결정을 위해 전사적으로 다양한 데이터를 수집하여 저장하여 놓은 데이터베이스의 집합을 의미한다. 조직의 운영시스템에서 속도저하 없이 원하는 데이터를 조회할 수 있도록 구성하는 것이 특징으로서, Data Warehouse는 다음과 같은 특징이 있다고 한다. (Bill Inmon이 정의)

Subject-oriented : 주제별 조직화된 데이터 – 업무 및 기능중심이 아니라 데이터 중심으로 디자인되어 조직화된 데이터베이스이다. 모든 데이터는 서로 연계되고 참조될 수 있도록 구성한다.
Time Variance : 추세 데이터 보관 – 시간흐름에 따른 변화를 추적할 수 있도록, 현재상태의 데이터 뿐만 아니라 과거의 데이터에 대해서도 기존 값을 모두 보관한다.
Integrated : 통합, 기업의 모든 데이터가 통합 – 데이터 항목들의 명명규칙, 단위, 코드등이 일관되게 구성되어 저장되어 있으며, 항상성을 유지한다.
Non-volatile : 비휘발성 – 데이터는 초기 데이터 적재와 이후 접근 및 사용만 이루어지며, 읽기전용으로 데이터가 유지된다.

ETL( Extract, Transform, Load)

Data warehouse에 데이터가 최종 적재되기까지의 단계를 표현한 단어이다. 외부데이터 소스로부터 데이터를 추출/분리해내고(Extract), 비즈니스목적에 맞게끔 데이터를 연계/가공하거나 불필요한 데이터를 제거하여 데이터 품질을 맞추고(Transform), 최종 Database에 데이터를 적재(Load)하는 단계를 나타낸다.

Data Mart (DM)

Data Warehouse가 전사적 데이터의 통합적, 정적 보관 및 데이터 제공이라면, Data Mart는 동일한 현업을 수행하거나 목적이 동일한 단위 조직에서 자주 사용되는 데이터들을 별도 분리 및 취합하여 구성하는 전문적이고 가벼운 Data warehouse라고 보면 되겠다.

Data warehouse 한곳에서 전사조직 구성원이 접근할 때 발생하는 부하를 분산하기 위해 시작되었지만, 최근에는 Data warehouse보다 우선적으로 Data mart가 구성되는 경우도 많다고 한다.

Data mart는 Data warehouse보다 비용 및 규모면에서 단순하므로 빠르고 간단하게 구축 및 운영이 가능하다.

Entity Relationship Modeling / Multi Dimensional Modeling

DW또는 DM을 구성하기 위해서는 현실 세계에서 얻어진 데이터가 Database화 되어야 한다. 이를 위해 Database내에 각 구성요소 결정하고 연관관계를 구성하는 설계행위이다.

객체관계형 모델링과 다차원모델링 등이 있다.

OLAP (On-Line Analytical Processing)

DW/DM등에 저장된 데이터에 대화식으로 질의(Query)를 보내고 그 결과를 얻는 행위를 말한다. OLAP은 최종 데이터 사용자가 다차원으로 여러 조건을 부여하여 데이터를 다각도로 살펴보고 결과를 얻으며, 정보를 분석하는 과정이라고 볼 수 있다.

가정한 결과를 다양한 실험을 통해 입증해 나가는 방법에 가까우며, 데이터 속에서 미지의 지식을 발견하는 데이터마이닝과는 반대되는 접근방식이다.

OLAP은 아래의 장점과 단점을 갖고 있다.

장점
- 대화식분석을 통해 원하는 분석결과로 쉽게 접근할 수 있다. (SQL은 단방향)
- 다차원적인 조회를 통해, 실질적으로 현업에서 유용한 데이터에 접근할 수 있다.
- 별도 애플리케이션 구현에 필요한 자원을 절감할 수 있다.
- 필요에 따라 원하는 리포트를 구현할 수 있다.
단점
- OLAP툴이 상당히 고가이다.
- 현업의 일부 복잡한 장표형식 등의 지원은 불가능하다

OLAP은 MOLAP(Multidimensional), ROLAP(Relational), HOLAP(Hybrid), WOLAP(Web-based), DOLAP(Desktop), RTOLAP(Real-Time) 등으로 분류된다.

OLTP (On-Line Transaction Processing)

온라인을 통해 금융결제 업무를 중앙 집중형으로 처리하여 지원하는 방법. 은행, 항공, 슈퍼마켓, 인터넷뱅킹, 전자상거래등 많은 곳에서 이용되며, 다양한 거래데이터의 원시정보가 생성되고 기록되는 시스템으로 볼 수 있다.

OLTP에 의해 대규모의 상거래 및 고객데이터의 생산이 가능해 졌고, 많은 데이터의 보관을 위해 Data warehouse가 대두되게끔 하는 배경이 되었다.

SQL (Structured Query Language)

Database의 데이터를 정의/생성/변경/조회 하기 위해 사용되는 컴퓨터 언어.

Data Mining

방대한 데이터 속에서 사전에 인지하지 못하였던, 미지의 지식을 발견해나가는 프로세스이다.

다양한 분석기법 및 기술 – Classification, Clustering, Decision Tree, Neural Network – 등을 이용하여 의미있는 상관관계, 패턴, 동향, 추세등을 찾아내는 과정으로서 B2C분야에서 가장 많이 활용된다.

OLAP과는 반대의 분석접근 방식이다.

Personalization (개인화)

개인화는 각종 Data분석을 통해 고객에게 개인화된 컨텐츠(상품/마케팅메시지 등) 및 서비스를 제공하는 방법이다. 개인화된 컨텐츠의 선정은 Rule-based, Case-based, Collaborative filtering, Neural network 등의 방법을 이용하여 접근한다. 온라인광고, 상품추천, 상품진열, 지역/개인선호에 따른 DM발송등 다양한 분야에서 응용가능하다.

특히, eCRM에서 웹사이트 컨텐츠의 개인화 부분은 실시간으로 적용하는 것이 가능해짐에 따라 Marketing Automation의 도구로서 개인화가 관심을 끌고 있다.

MIS(Marketing Information System)

다양한 기업 내 정보를 취합하고 분석하여, 마케팅 의사결정을 위해 다양한 자료를 제공하는 시스템이다. 경영정보시스템 또는 마케팅정보시스템이라고 불려지는 MIS는 eCRM에 개념 속에서 크게 확장되었다. MIS에서 자주 사용되는 표현방법으로는 Dashboard, KPI, Alarm 등이 있으며 상태모니터링을 위한 방법으로 이용되고 있다.

Database Marketing

eCRM의 이전단계 개념으로서 생각할 수 있다. 고객 Database를 바탕으로 다양한 마케팅활동을 위한 근거자료를 수집/분석하여 과학적인 마케팅을 하기 위해 발전해왔다. Data warehouse 또는 Data mart를 근간으로 타겟마케팅, 1:1(one to one)마케팅, 개인화(Personalization), 고객 등급관리(Customer Scoring/Segmentation), LTV(고객생애가치, Life Time Value) 관리 등을 수행하는 것이 이에 해당한다.

One to One Marketing / Target Marketing 도 유사한 접근방법이다.

웹분석 (Web Analytics)

온라인상에서 발생하는 다양한 마케팅활동과 방문자의 활동(컨텐츠조회/주문 등)과 그로 인해 발생하는 결과(매출/회원가입 등) 데이터를 수집하고 리포팅하는 역할을 수행한다. 수집된 데이터는 DW(Data Warehouse)등에 적재되어 분석CRM에서 활용하게 된다.

메일발송 솔루션

타겟고객층을 대상으로 대량의 메일 또는 SMS메시지를 신속히 발송하기 위해 이용되는 시스템이다. 운영자에 의해 발송되기도 하지만, 사전에 정의된 Rule에 따라 요건이 충족되는 고객에게 자동발송 되도록 하여 운영되기도 한다. 일반적으로 온라인 쇼핑몰에서 주문 시 받는 메일들과 이벤트 안내메일 등이 본 시스템에 의해 발송된 것이다.

CTI (Computer-Telephony Intergration)

컴퓨터와 전화통화를 통합한 것으로서, 단어의미 자체는 외부에서 걸려온 전화를 전산화된 교환서비스를 통해 운영하는 것이지만, 현재의 CTI는 고객의 전화를 가장 적절하게 배분하고, 녹취하고, 고객지원의 품질을 평가하고, Back-Office 데이터를 실시간으로 제공하여 고객지원의 업무효율성을 높이는 등에 주로 활용하고 있다.

IVR (Interactive Voice Response)

음성전화를 통해 음성/번호입력등을 통해 서비스를 제공하는 시스템과 상호대화형으로 응답을 제공하는 솔루션이다. 일반적으로 IVR은 데이터베이스 및 운영시스템등과 연계되어 은행계좌이체, 여론조사, 콜센터와의 연계, 전화 자동주문 등에 사용된다.

Churn Management (이탈고객 관리)

분석을 통해 이탈예상 고객을 예측하고 적합한 마케팅 메시지를 전달하는 등 이탈고객을 줄이고, 신규고객을 확보한 후 충성도를 높이기 위한 전반적인 행위.

통신사업자를 자주 바꾸는 소비자가 많은 통신시장에서 유래된 단어이다.

Marketing Dashboard

Marketing Dashboard는 현재 운영상황을 직관적으로 파악하기 위해 사용된 Reporting 방법중의 하나이지만, 지금의 Dashboard는 다양한 분야에서 응용되어 활용되고 있다. KPI항목들이 주로 Marketing Dashboard에 사용되어 진다.

KPI (Key Performance Indicator)

‘핵심성과지표’이며 기업에서 성과를 평가하기 위해 이용되는 다양한 측정지표들 중 핵심적인 항목들을 뜻 함. 일종의 사업상황모니터(Business Activity Monitoring)로서 주요 KPI관리를 통해서 사업의 흐름을 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.

KPI의 측정지표는 ‘SMART’의 속성을 가져야 한다.

Specific (특정 상태를 표현할 수 있어야 한다)
Measurable (측정 가능해야 한다)
Achievable (달성 가능해야 한다)
Result-oriented / Relevant (해당항목과 관련된 중요 결과값이어야 한다)
Time-bound (기간내 측정된 결과값)

KPI의 지표들은 값의 속성에 따라 나뉘어 질 수 있다.

숫자로 표현될 수 있는 값 (Quantitative Indicators)
실제(실용)적인 값 (Practical Indicators)
방향성 있는 지표 (Directional Indicators) : 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지와 같은 진행방향
실행 방안을 세울 수 있는 지표 (Actionable Indicators)

CSF (Critical Success Factor)

주요 성공요인으로 풀이할 수 있다. 사업목표를 달성하기 위해 거쳐야할 단계 중 성공에 크게 영향을 미치는 단계 행동을 의미한다. 예를 들면 제품개발 후 ‘제품발표’와 같은 경우가 해당된다.

CSF와 KPI, 그리고 목표수준 값(Target)이 결합되어 목표(Objective)가 이루어질 수 있다는 설명도 있다.