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마켓컬리 데이터 농장(정보기술부서)

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마켓컬리 데이터 농장(정보기술부서)

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마켓컬리의 데이터 농장이라고 불리는 데이터 관리 부서 이야기를 다룬 기사인데, 크림슨 사의 정보 기술 부서가 나아가야 할 방향이라고 생각되어 첨부합니다!

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[비즈人워치]마켓컬리 본사엔 ‘농장’이 있다

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사실 '마켓컬리'를 그다지 좋아하지 않는다. 모든 것은 아내 때문이다. 아내는 마켓컬리 초창기 사용자다. 하지만 마켓컬리를 이용할수록 큰 메리트를 느끼지 못하겠다고 했다. 주문 상품에 비해 지나치게 거…

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1. (주) 크림슨의 내부 고객 데이터 목록으로 창출할 수 있는 데이터 정보는?(목록화)

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1. (주) 크림슨의 내부 고객 데이터 목록으로 창출할 수 있는 데이터 정보는?(목록화)

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2. 내부 및 외부 추가 데이터 수집을 통해 창출가능한 마케팅 정보는? (목록화)

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2. 내부 및 외부 추가 데이터 수집을 통해 창출가능한 마케팅 정보는? (목록화)

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3. 유사 기업의 데이터 마케팅 전략 사례는?

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3. 유사 기업의 데이터 마케팅 전략 사례는?

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4. 마케팅에 활용할 수 있는 정보의 제한과 윤리적 제약은?

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4. 마케팅에 활용할 수 있는 정보의 제한과 윤리적 제약은?

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오라클- CRM 마케팅 컨설팅 제공, 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공

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오라클- CRM 마케팅 컨설팅 제공, 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공

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CRM(고객 관계 관리)이란 무엇인가?(0:51)

CRM은 누가 사용해야 하나요?

CRM 도구는 거의 항상 영업 도구로써 활용되어 왔습니다. 그러나 시간이 지나면서 확장을 거듭해 온 이 솔루션은 마케팅, 전자상거래, 고객 서비스 기능에도 필수적인 도구가 되었죠.

지속적인 고객 데이터 수집, 데이터 분석 및 그 과정에서 얻은 인사이트를 사용한 고객 관계 심화 및 비즈니스 결과 개선을 통해 고객 관계 관리의 강력한 효과가 도출됩니다. 고객 관계 관리는 고객을 대면하는 모든 직원들이 "우리는 당신이 누구인지 잘 알고 있으며, 당신을 귀중하게 생각합니다"라는 메시지를 고객에게 전달할 수 있게 해주죠.

데이터 중심의 CRM 도구 세트는 비즈니스 성과에 중요한 영업 프로세스 그 이상을 지원합니다. 고객에 대한 심층적인 지식을 기반으로 다음과 같은 업무를 수행할 수 있습니다:

적시에 적절한 방법으로 적절한 가격에 신제품과 추가 제품 제공 및 판매

고객 서비스 팀이 문제를 더욱 빠르게 해결할 수 있도록 지원

개발 팀이 더 나은 제품과 서비스를 만들도록 지원

CRM의 목표는 무엇인가요?

CRM 소프트웨어는 정보를 기반으로 한 우수한 고객 경험을 통해 강력하고, 생산적이며, 충성도 높은 고객 관계를 지원합니다. CRM의 목표는 고객이 브랜드를 지속적으로 다시 찾게 하는 경험을 제공함으로써 고객 확보 및 유지율을 높이는 것입니다. 고객 관계 관리는 이와 같은 경험을 5가지 핵심적인 방식을 통해 지원하는 전략이자 도구입니다.

CRM 기능 및 이점

고객 관계 관리 솔루션은 가장 대규모로, 가장 빠르게 성장하는 엔터프라이즈 애플리케이션 소프트웨어 범주 중 하나입니다. 2019년 CRM 시장 규모는 419만 3천억 달러로 추정되었으며, 2020년-2027년 사이 11.1%의 연평균 성장률을 달성하며 2027년까지 963만 9천억 달러 를 기록할 것으로 예상됩니다.

점점 더 많은 기업들이 CRM을 사용해 더 많은 영업기회 확보, 영업 파이프라인 개선, 생산성 촉진, 고객 만족도 증대라는 결과를 얻고 있습니다. 동시에 많은 기업들이 비용 초과, CRM 통합 관련 과제, 시스템 한계 등 다양한 문제에 직면하고 있죠. 이와 같은 문제들은 충분히 예방이 가능하며, 기업은 고객 우선 전략에 중점을 둠으로써 성공을 거둘 수 있습니다.

고객 및 잠재 고객의 솔루션/제품에 대한 관심, 고객 서비스 니즈, 구매 이력 등에 대한 통합된, 맞춤 설정 가능한, 포괄적인 보기 방식을 갖추는 것이 핵심입니다. 그리고 훌륭한 CRM 시스템은 이와 같은 보기 방식을 제공합니다. 모든 데이터가 단일한 위치에 저장되며, 최적화된 대시보드를 통해 확인할 수 있죠.

게다가 마케팅 팀은 CRM 솔루션을 활용해 개인화된 마케팅 및 영업기회 생성 캠페인을 통합관리할 수 있습니다. 이 시스템들은 참여에서 구매에 이르는 모든 채널 간 상호작용 추적을 지원할 수 있습니다. 성숙한 클라우드 CRM의 기능은 이보다 더 풍부하죠. 백오피스 솔루션과 완전히 통합되어 전체 고객 여정을 성공적으로 지원합니다.

성숙한 클라우드 CRM 솔루션이 모든 채널 전반의 잠재 고객 및 고객 참여 지점을 관리하기 때문에, CRM 시스템은 모든 커뮤니케이션 및 마케팅 활동에 대한 정보를 제공할 수 있게 됩니다. 덕분에 진정으로 연결된 옴니채널 경험에 필요한 전방위적 고객 뷰를 확보할 수 있죠.

여러 공급업체가 저마다 다른 유형의 솔루션을 제공합니다. 하지만 몇 가지 필수 기능들이 포함되죠.

CRM의 유형

CRM 소프트웨어 솔루션의 핵심은 고객 관계 및 영업 상호작용을 관리하는 것입니다. 그러나 여전히 많은 기업들은 이 시스템을 영업 인력 자동화 도구로만 사용하고 있죠. Oracle의 CRM 솔루션과 같은 이 솔루션들은 마케팅, 고객 서비스, 영업, 파트너 채널 관리 등 광범위한 마케팅 및 영업 기능을 포함한 가치 있는 기능들을 더욱 풍성하게 제공합니다.

오늘날의 CRM 소프트웨어는 전체 고객 여정을 지원할 수 있습니다. 하지만 한 기업에게 필요한 CRM 시스템 기능은 다른 기업에게 필요한 기능과 크게 다를 수 있죠. 귀사에 적합한 CRM 선정을 위해 협업, 운영, 분석 이렇게 세 가지 주요 유형의 CRM 솔루션이 있다는 사실을 알아두는 것이 유리합니다.

CRM 및 데이터

모든 CRM 소프트웨어 솔루션에 있어 데이터는 가장 중요한 부분입니다. 사실 고객 데이터는 모든 마케팅 및 영업 활동의 시작 지점이라고 할 수 있죠. 성공적인 고객 참여 및 관계 전략은 정확하고, 완전하며, 액세스 가능한 고객 프로필에 달려있습니다. 나쁜 데이터는 다음을 포함한 몇 가지 이유 때문에 발생합니다:

부정하게 입력된 데이터

키 입력 오류

고객 정보 중복

자연적 변화(기업 파산, 직무 변화)

불완전하고 부정확한 데이터는 급속도로 증가해 CRM 도구의 가치를 빠르게 저하시킬 수 있고, 그 결과 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 대조적으로, 고객 데이터가 완전하고 정확한 경우 기업은 타깃 고객 및 잠재 고객에게 도달할 수 있는 더욱 좋은 기회를 얻게 됩니다. 다시 말하자면 데이터가 대단히 가치 있는 자산이라는 뜻이죠. 그래서 다음의 네 가지 유형의 CRM 데이터를 수집 및 최적화하는 데 중점을 두어야 합니다:

신원 데이터

신원 데이터에는 고객, 영업기회, 고객 식별을 위한 자세한 정보가 포함됩니다. 이 데이터는 마케팅 세분화에 사용되어야 합니다.

묘사적 데이터

묘사적 데이터에는 고객의 라이프스타일 관련 세부 정보가 포함됩니다. 영업기회 및 고객에 대한 모든 중요한 전방위적 뷰를 완성하는 데이터이기도 하죠.

양적 데이터

양적 데이터는 영업기회 및 고객이 귀사와 상호작용하는 방식을 해석할 수 있게 돕는 측정 가능한 데이터 포인트가 포함됩니다.

질적 데이터

질적 데이터는 구매 결정과 관련된 검색 활동 등 고객의 의도를 효과적으로 파악할 수 있게 지원합니다.

CRM vs. 마케팅 자동화

CRM과 마케팅 자동화 시스템 은 모두 데이터를 중심에 둔 시스템입니다. 이 두 시스템은 데이터의 수집, 저장, 활용에 중점을 두죠. 예를 들어 마케팅 자동화 시스템은 잠재 및 현재 고객과의 커뮤니케이션을 통해 영업기회를 수집합니다.

특히 마케팅 자동화의 목적은 고객의 의도를 보여줄 만큼 충분한 데이터를 수집한 뒤, 해당 고객에 대한 정보를 영업 팀으로 넘겨 마케팅 적격 영업기회(MQL) 로 활용할 수 있게 하는 것이죠. CRM 솔루션은 마케팅 자동화 솔루션이 작업을 마친 뒤 해당 정보를 이어받아 마케팅 적격 영업기회를 고객으로 전환하기 위한 지원을 제공합니다.

CRM에서의 인공 지능

차세대 CRM에 대해 알아보기(0:38)

최고의 CRM 시스템은 AI 및 머신 러닝과 연동된 강력한 데이터 분석을 제공합니다. AI는 고객 관리 및 영업 인력 자동화를 넘어 귀사의 판매량 성장을 지원할, 고객 관계 관리의 미래입니다.

CRM의 AI는 귀사가 다른 여러 대안 중 차선책(NBA)을 선택할 수 있도록 안내하고, 각 고객 기회에 맞는 스마트한 화두를 제공합니다. 또한 마케팅, 영업, 고객 서비스 전반의 고객 경험(CX) 최적화를 위해 고객에 관한 인텔리전스를 시의적절하게 제공하죠.

CRM vs. CX

고객 관계 관리가 처음 등장했을 때, 기업들은 데이터를 수집하기 시작했지만, 이렇게 수집한 데이터를 어떻게 활용해야 할지 몰랐습니다. 오늘날 CRM 시스템은 AI와 통합되어, 수집한 데이터의 의미 해석 및 예측을 지원합니다.

CRM AI 기능은 고객에 대한 전방위적인 뷰 사용의 근간이 되는 기능으로, 잠재 고객들을 귀사의 고객으로 만드는 여정을 개시합니다. 이 AI 기능들이 지속적으로 진화함에 따라 CX도 함께 개선될 것입니다. 그 결과 고객 경험 역시 지속적으로 향상되겠죠.

기업은 고객에 대해, 그리고 이들의 구매 방식에 대해 완전히 이해함으로써 고객의 기대를 충족시킬 뿐만 아니라 이들에게 강력한 경험도 제공할 수 있습니다. 이것이 바로 CX의 미래이며, 귀사에 가장 적합한 CRM 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 사항이기도 합니다.

고객 경험을 개선하는 CRM

비즈니스 성공과 성장을 위해서는 고객을 완벽하게 이해해야 합니다. CRM 시스템이 없으면 고객을 완벽하게 파악해서 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪게 됩니다.:

고객 상호 작용 개인화

적합한 CX 통합을 통한 비즈니스 프로세스 자동화

모든 고객 상호 작용을 추적

고객 서비스를 개선하는 CRM

CRM 소프트웨어 솔루션은 영업 담당자가 영업기회를 조직하고, 후속 조치를 자동화하고, 기회 및 파이프라인을 관리하는 데 도움을 줍니다. 하지만 CRM 플랫폼의 이점을 누릴 수 있는 게 영업 팀만은 아니죠. 마케팅, 고객 지원, 제품 개발, 콘텐츠 관리, HR 팀 모두 CRM 솔루션을 통해 높은 ROI를 달성할 수 있습니다.

예를 들어 사용 중인 솔루션에 모든 고객에 대한 필수 정보가 모두 담겨 있기 때문에, 고객 지원 팀이 해당 고객 데이터를 유용하게 쓸 수 있습니다. CRM 데이터를 확보한 고객 지원 담당자(CSR)는 고객이 누구인지, 이들의 니즈와 동기가 무엇인지, 과거에 이들이 브랜드와 어떤 관계를 맺었는지 등에 대한 더 큰 인사이트를 얻을 수 있죠. 이와 같은 정보는 고객과의 상호작용 시 고객 지원 담당자에게 맥락을 제공합니다.

고객 지원 담당자가 고객에 대해 더 많이 알수록 고객을 더욱 효과적으로 지원하고 고객 경험을 더욱 크게 개선 할 수 있습니다.

클라우드 CRM

다른 비즈니스 애플리케이션과 마찬가지로 CRM 호스팅을 위한 환경을 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 모델 중 어느 것으로 할지에 대한 결정은 귀사의 비즈니스 니즈에 달려 있습니다.

온프레미스 CRM

온프레미스 CRM은 자체 시스템에 대한 완전한 제어 권한을 제공하지만 장단점이 있습니다. 이 시스템에는 구매, 설치, 배포, 모니터링, 유지 관리, 업그레이드 절차가 반드시 필요합니다. 그래서 비용이 많이 들 수 있고, 설치 및 업그레이드에 많은 시간이 들고, 지속적인 유지 관리를 위한 사내 IT 리소스도 필요하죠.

온프레미스 CRM 솔루션을 활용하면 새로운 기능에 액세스하는 과정이 길고, 오래 걸리고, 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 가상 비서, 챗봇, NBA(Next-Best-Recommendations), 예측 분석 등을 지원하기 위한 정교한 AI 기반 기술은 이용하지 못합니다.

클라우드 CRM

서비스형 소프트웨어(SaaS) 옵션은 사용이 편리하고 온프레미스 CRM 도구에 비해 IT 직원의 개입이나 투자가 덜 필요한 간편한 인터페이스를 제공합니다. 업그레이드가 자동으로 진행되기 때문에 대대적인 IT 활동 없이도 항상 최신 기능을 사용할 수 있습니다.

여기에는 AI, 머신러닝 등 고객 데이터를 유의미한 고객 경험으로 전환해주는 새로운 첨단 기술도 포함됩니다. 클라우드 기반 CRM은 모바일 기기를 통해 언제 어디에서나 액세스 가능하다는 이점도 제공합니다.

하이브리드 CRM 배포

하이브리드 방식의 CRM 배포는 위에 언급된 모든 영역에서 희생해야 할 점들이 있지만, 각 환경의 가장 좋은 점들을 제공한다는 장점도 있습니다. 그럼에도 기억해야 할 중요한 사실은 IT 기술이 급격히 클라우드로 옮겨가고 있다는 점이죠. 온프레미스 CRM에 많은 투자를 계속하는 기업은 경쟁업체가 클라우드로 진출함에 따라 뒤처질 위험이 있습니다. 게다가 모바일 액세스 제공 역량 역시 제한됩니다.

조직에 알맞은 CRM 시스템을 선택할 때 고려해야 할 사항들은 아주 많습니다. 하지만 결국 귀사에 가장 적합한 CRM 모델은 고객과의 의미 있는 상호작용을 가능케 하고, 궁극적으로 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있게 지원하는 것이어야 합니다.

판매량 및 판매 속도 개선을 지원하기 위해 설계된 CRM, Oracle CX에 대해 더 알아보기

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CRM 도구는 거의 항상 영업 도구로써 활용되어 왔습니다. 그러나 시간이 지나면서 확장을 거듭해 온 이 솔루션은 마케팅, 전자상거래, 고객 서비스 기능에도 필수적인 도구가 되었죠. 지속적인 고객 데이터 수집, 데이터 분석 및 그 과정에서 얻은 인사이트를 사용한 고객 관계 심화 및 비즈니스 결과 개선을 통해 고객 관계 관리의 강력한 효과가 도출됩니다.

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한국 소비자의 개인정보 민감도

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한국 소비자의 개인정보 민감도

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88페이지 요약 및 시사점 부분 참고가능
1. 개인정보를 제공하는 기업에 대한 신뢰도 낮음
2. 프라이버시 침해에 대한 염려 높음
3. 개인정보 통제권에 대한 요구수준 높음
따라서 크림슨은 개인정보를 어떻게 활용할 것인지, 프라이버시 침해 문제가 발생하면 어떻게 대응할 것인지 명확히 밝히는 것이 필요하겠다.

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소비자의_개인정보_제공의향_및_기업의_맞춤형_서비스에_대한_소비자_태도___한국과_중국_비교를_중심으로

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후기 자동 분석 알고리즘

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후기 자동 분석 알고리즘

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제가 2번에 썼던 내용인 후기 키워드 분석과 관련한 사례입니다! 분야는 다르지만 충분히 실현 가능한 이야기 같아서 가져왔습니다 :)

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[파이낸셜뉴스] 롯데멤버스는 롯데리조트 및 롯데스카이힐CC 이용후기 분석 딥러닝 알고리즘을 개발, 최근 적용 테스트를 완료했다고 10일 밝혔다.

개발에 앞서, 롯데멤버스는 지난해 3~9월 롯데리조트 부여·속초·제주 이용고객 2만800여 명과 지난해 6~9월 롯데스카이힐CC 부여·김해·제주 이용고객 8000여 명의 고객의 소리(VoC·Voice of Customer) 데이터를 수집했다.

이를 바탕으로 서비스, 청결도, 객실, 침구, 식음, 시설 등 항목에 대한 이용고객 평점 분석뿐 아니라 기타의견까지 감성 분석할 수 있도록 리조트 맞춤형 딥러닝 알고리즘을 개발했다.

이 알고리즘을 통해 고객 의견 긍부정 비율이나 연관 키워드 증감 추이 등을 실시간 분석할 수 있다. 현재 롯데리조트 맞춤형 대시보드도 구축하고 있으며, 완료 시 리조트 직원들이 직접 보고서를 자동 추출하거나 워드클라우드 등으로 손쉽게 시각화할 수도 있다.

또 리조트에서는 대시보드의 '호실별 키워드 히트맵'을 통해 객실별 이용객 의견을 상세히 확인할 수 있으며, 골프장에서는 코스나 시설 외에도 캐디, 클럽하우스, 그늘집 등 세부사항까지 고객 의견을 파악할 수 있어 보다 쉽고 정확하게 개선점을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

고객 유형에 따른 의견 분석도 가능하다. 예를 들어 테스트 기간 중 아이 동반 리조트 이용객들의 경우 워터파크, 키즈카페 등 부대시설에 대한 긍정적 평가가 높았음이 확인됐다.

실제 테스트 분석 기간 리조트 이용고객의 38.9%, 골프장 이용고객의 28.9%가 이용후기 설문에 기타의견을 서술식으로 적어 남겼으며, 그 문장 수만 2만 개에 달한다. 기존에는 직원들이 이를 일일이 분류·정리했으나, 딥러닝 알고리즘으로 자동 분석할 수 있게 되면서 시간 소모를 줄이고 업무 효율을 높일 수 있게 됐다.

롯데멤버스 데이터전략부문장 정훈 상무는 "딥러닝 알고리즘에 기반한 VoC 분석 결과를 시각적으로 제공해 리조트 담당자가 고객의 니즈를 신속하게 직관적으로 파악하는 것이 가능해졌다"며 "앞으로 롯데그룹 내 다양한 그룹사에도 데이터 분석과 딥러닝에 기반한 인사이트 제공을 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

nvcess@fnnews.com 이정은 기자

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롯데멤버스 "리조트·스카이힐CC 후기 자동분석 알고리즘 개발"

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파이낸셜뉴스] 롯데멤버스는 롯데리조트 및 롯데스카이힐CC 이용후기 분석 딥러닝 알고리즘을 개발, 최근 적용 테스트를 완료했다고 10일 밝혔다. 개발에 앞서, 롯데멤버스는 지난해 3~9월 롯데리조트 부여·속초·제주 이용고객 2만800여 명과 지난해 6~9월 롯데스카이힐CC 부여·김해·제주 이용고객 8000여 명의 고객의 소리(VoC·Voice of Customer) 데이터를 수집했다.