- 산업 : retail (mail order)
- 고객 접점 포인트 : 영업, mailing centers, invoices
- 적용범위 : 데이터 베이스 마케팅, 타겟 마케팅, 고객 profiling, 고객 이익 분석
비즈니스 이슈
기업들 중에서 다이렉트 마케팅을 실시하고 있는 기업들의 대부분이 많은 비용이 투여 되는 데 비해 그 효율성 면에서는 낮은 이익을 가져 다 준다는 생각을 가지고 있다는 것이 사실이다.
Ellos의 경우도 3년 전 까지 예외는 아니어서 실질적인 메일링의 성과를 측정한다는 것 조차 두려워 질 정도의 결과를 나타냈다는 것이 Ellos의 통계 담당자인 Per Sjoqvist의 설명이었다. 그는 또 새로운 고객 정보 시스템을 도입하여야만 했던 이유를 다음과 같이 설명하고 있다.
"우리 회사는 20만 명에 달하는 고객 데이터를 가지고 있었으나, 그러나 우리의 많은 경쟁 회사들도 이와 비슷한 규모의 데이터를 가지고 있으며 데이터의 절대적인 양은 비교 대상이 되지 못하고 있었다. 다만 마케팅 비용은 경쟁이 치열할 수록 기하급수적으로 늘어난 데 비해 그에 따르는 이익은 낮았다는 데 중요한 문제점이 있었다."라고 말하고 자신들의 상품 카다로그를 고객들에게 전달하여 고객들이 상품을 구매하는 단계로 연결시키기 위한 노력이 좀 더 효율적으로 이루어져야 한다는 인식이 이번 프로젝트를 시작하기로 결정한 중요한 계기가 되었다고 밝혔다.
프로젝트 단계
20만 명에 달하는 고객에 대한 데이터는 시간이 지날 수록 늘어날 것이라는 점은 누구라도 긍정하는 대목이었다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 필요한 기반 시스템을 구축하는 것이 1단계 프로젝트의 목적이었다. 이 과정에서 SAS는 Ellos의 고객 데이터를 데이터 웨어하우스로 구축하는 작업을 시작했다. 이후 현업부서에서 필요로 하게 될 정보를 손쉽게 얻을 수 있도록 데이터의 요건 정의를 비롯해 데이터 웨어하우스를 좀 더 효율적으로 관리하기 위한 도구까지 모두 SAS의 툴로 이루어진 Ellos의 고객 데이터 웨어하우스는 짧은 시간에 효율적인 데이터 웨어하우스 구축 사례로 평가 받고 있으며, 이는 SAS의 데이터 웨어하우스 구축 방법론에 충실했던 프로젝트였기에 가능했다. 특히 SAS/Warehouse Administrator는 종전까지 수 만 라인의 COBOL언어로 작성해야 했던 과정을 포인트 & 클릭 방식으로 손쉽게 할 수 있는 편리함과 효율성을 가져 다 주었다.
2단계 프로젝트에서는 고객 데이터 웨어하우스의 데이터를 얼마나 효율적으로 관리할 것인가에 주안점을 두고 프로젝트를 진행했다. 고객에 대한 데이터에는 고객이 어떠한 시기에 어떠한 상품을 구입하는 가에 대한 정보 등을 얻을 수 있는 데이터가 포함되어 있다. 종전까지 이러한 정보를 끌어내지 못하고 있던 Ellos의 분석 담당 팀은 데이터 웨어하우스에서 디지탈의 알파 서버로 원하는 자료를 다운로드 하고 SAS의 통계 분석 툴과 다양한 모델링 기법을 적용하여 고객의 profiling 을 실시하고 이 단계에서 얻어진 고객 군들에게 적절한 메일을 발송할 수 있는 정보를 현업부서에 제공했다.
시스템 도입 후의 변화
Ellos의 마케팅 전략 담당들과 메일링 담당 부서들은 새로운 고객 데이터 웨어하우스와 이를 이용한 정보 시스템이 제공해 주는 정보를 바탕으로 종전과는 다른 방식으로 고객들의 성향에 적절히 대응 할 수 있는 타겟 마케팅을 실시할 수 있게 되었다.
Per Sjoqvist는 새로운 시스템의 도입 이후 고객의 Life Time Value 등을 기반으로 한 고객 관리가 가능해 졌으며, 이는 곧바로 이익과 직결되었다라고 말하고, "실질적인 다이렉트 메일링의 결과 hiting 률이 25% 이상 증가하는 결과를 가져왔다. 이는 1억 불 정도의 순이익을 증가시키는 효과로 잘 설명 될 수 있을 것이다." 라며 매우 만족스러운 프로젝트였다고 평가했다.
효과적인 마케팅을 위한 준비, Reader's Digest Association
- 산업 : retail (publishing, mail order)
- 고객 접점 포인트 : 마케팅, mailing centers
- 적용범위 : 행동 모델링, 시장 세분화, 고객 수익성 분석
회사의 현안
Reader's Digest는 누구나 한 번쯤은 접해보았을 세계적인 잡지를 발간하는 출판 그룹이다. 이 회사는 이미 단순히 우리가 익히 알고있는 월간잡지 뿐 아니라 다양한, 예를 들자면 요리책, 여행 가이드, 음악, 비디오 등의 멀티 미디어적인 분야(이후 글에서는 통칭하여 '책'이라 할 것이다)에도 진출해 있는 출판 그룹이다. 이 회사의 가장 큰 관심사 중의 한가지는 대중적인 인지도가 있는 'Reader's Digest'라는 잡지보다는 여타의 출판물을 어떠한 방법으로 얼마나 효율적으로 고객에게 판매할 수 있을 것인가 하는 것이었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 강구된 것이 고객에게 안내 책자 등을 보내는 방법이었다. 즉, 책자에 삽입되어진 독자카드를 보내주는 독자라면 우선적으로 새로운 책이 출판되었을 때 안내 카다로그를 발송하는 방법으로 마케팅을 펼쳐왔던 것이다. 그러나 이러한 메일링의 실제 성과는 미미하여 들어가는 비용에 비해 비효율적인 방법으로 평가되고 있었다.
새로운 시도
앞서의 상황을 극복하고 고객에 대한 효율적인 마케팅 전략을 구사하기 위해 Reader's Digest는 다음과 같은 과정을 거쳐 새로운 정보시스템을 완성해 갔다.
제 1단계로는 Reader's Digest가 가지고 있는 자신들의 독자들에 대한 데이터를 세분화하고 이를 데이터 웨어하우스화 하는 과정을 거쳤다. 즉, 인구학적 요건들을 가지고 데이터를 구분하고 이를 다시 Reader's Digest가 발간한 책을 어떠한 동기로 구매 했는가 하는 요건 등 다양한 기준을 가지고 분석을 진행했다. 이 과정에서 이미 Reader's Digest 고객 메일링 센터에서 1980년부터 사용되어지고 있던 SAS가 전사적으로 확대되어 하나의 표준으로 자리 잡았다.
제 2단계에서는 데이터에 대한 동일한 분석 도구 적용이 가능해진 상황을 바탕으로 좀 더 다양한 정보를 얻고자 고객에 대한 데이터 뿐 아니라 전체 출판 시장에 대한 여러 데이터 - 전반적인 출판물의 수량, 어떤 종류의 책이 많이 팔리고 있는가 등 - 를 정리하고 이를 고객 데이터 분석 시스템과 통합하는 작업을 진행했다. 이 단계에서는 시장의 변화 추세에 따라 어떠한 종류의 책을 출판 할 것인가와 출판 된을 많이 팔고 정말로 필요한 독자들의 구매를 촉진시킬 수 있는 여러 모델링 결과 등이 제공되어 마케팅 부서 뿐 아니라 회사 내 여러 조직들이 좀 더 능률적인 업무능력 향상을 가져올 수 있는 기반을 마련했다.
마지막 3단계로는 앞서의 모델링 결과들과 실제 마케팅 캠페인과 메일링 후의 구매율 등을 비교 검토할 수 있는 시스템을 구축했다.
과연 그 성과는?
단순히 담당자의 경험에 바탕한 메일링 작업을 벗어나 좀 더 고객과의 관계를 긴밀히 가져 가면서 과학적이고 객관적인 정보를 바탕으로 한 메일링의 결과 종전의 비용대비 효과 측면에서 괄목할 만한 성과를 보였다. 또한 "고객들로 하여금 책을 구매하고 다른 종류의 서적까지도 구매할 동기를 유발시키는 메일링과 마케팅 캠페인 등을 펼쳐 전형적인 cross-selling 이 가능하게 되었으며, 회사 내 적인 측면에서는 고객에 대한 데이터 관리를 자동화함으로써 종전보다 많은 시간과 자원을 절약할 수 있게 되었다"고 James Lynch, Reader's Digest 마케팅 서비스 그룹 분석담당 부이사는 밝히고, "SAS와 함께 구축한 시스템의 고객 세분화 및 시장 세분화 모델링 결과를 바탕으로 마케팅과 메일링을 진행한 결과, 종전보다 30% 이상의 매출 향상을 가져왔다."고 밝히고 새로운 시스템에 만족을 표시했다.