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고객 성공 사례

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성공 사례

 

SAS®는 Cabela's가 더 많은 고객을 확보할 수 있도록 지원합니다

1961년 네브라스카 주 Chappell에서 식탁 테이블 판매로 시작한 Cabela's는 사냥, 낚시, 캠핑 및 각종 야외 활동 상품을 판매하는 전문 소매 업체이자 최대 규모의 다이렉트 마케터(direct marketer)로 성장하였으며 23억 달러의 연 매출을 기록하고 있습니다.

Cabela's는 자사의 방대한 고객들과 관련된 영업 트랜잭션, 시장 리서치 및 인구 통계학 데이터를 분석하기 위해 10년 넘게 SAS 애플리케이션을 이용해 왔습니다. Cabela's의 고객 분석 관리자인 Bruce Tillotson은 "우리는 다른 소프트웨어 패키지도 테스트를 해보았지만 다른 패키지들에 비해 SAS가 훨씬 많은 문제를 해결해줄 수 있었습니다."라고 말합니다.

Cabela's의 마케팅 리서치 및 분석 책임자인 Corey Bergstrom은 "우리는 SAS를 이용해 고객이 가장 선호하는 방식으로 고객과 접촉하기 위해 예측 모델을 구축하였습니다. Cabela's는 이러한 예측 점수를 활용하여 각 고객에 대한 개별 접촉 전략하에 전 채널의 마케팅 노력을 극대화할 것입니다. Cabela's가 수익성 있는 성장을 지속할 수 있었던 데에는 이러한 노력이 바탕이 되었습니다. 우리는 한 자리 수의 성장이 아니라 여러 해 동안 두 자리 수의 성장을 달성하고 있습니다."라고 말합니다.

SAS®와 Teradata를 활용한 인 데이터베이스 분석
Tillotson은 "각 지점의 폐쇄된 정보 저장소를 없앰으로써 Cabela's는 고객에 대한 포괄적인 시각을 가질 수 있었습니다. SAS와 Teradata를 이용하는 통계 전문가들은 처음으로 고객 및 기업 활동을 완벽하게 파악할 수 있었습니다. IT 부서의 도움 없이 여러 소스의 데이터를 다룰 수 있는 SAS의 유연성은 우리에게 매우 중요한 이점입니다."라고 언급합니다.

통합된 솔루션에 대한 조직의 요구 사항을 충족시키기 위해 SAS는 최근 데이터 웨어하우스의 선두 업체인 Teradata와 제휴하여 이 두 시스템의 통합을 최적화하는 도구와 기술을 개발하였습니다.
SAS와 Teradata를 통합하기 전, 고객 모델링 및 스코어링에 사용될 데이터는 SAS 데이터 마트에 저장되어 있었습니다. 이 프로세스는 구축 시간이 상당히 요구되었고 이종 데이터 소스들을 한 곳에 모아야 했으며 통계 전문가들의 분석 업무에 지장을 주었습니다. 평균적으로 통계 전문가들은 데이터를 준비하는 작업에만 매월 1-2주 가량의 시간을 소비하였습니다. 

두 시스템이 통합됨으로써 통계 전문가들은 기존의 여러 가지 소스 대신 한 가지 정보 소스인 Teradata 웨어하우스를 통해 SAS의 우수한 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 더 신속하게 모델을 개발하고 모델 실행 시 데이터가 지연되지 않는 이점을 누리게 해주었습니다.

Cabela's의 데이터 관리 책임자인 Dean Wynkoop은 "SAS와 Teradata의 통합으로 유연성이 대폭 향상되었습니다. 더 많은 데이터를 활용하고 더 많은 모델을 개발하여 더 빠르게 실행할 수 있습니다."라고 말합니다.
두 제품의 통합으로 Cabela's는 몇 주일이나 몇 일이 아닌 몇 초 내에 데이터를 분석 기능에 제공할 수 있습니다. 그리고 상품을 구매할 가능성이 가장 높은 수익성 있는 고객들을 쉽게 파악할 수 있습니다. 통합 솔루션은 가장 수익성 높은 고객에 대한 분석을 실시하기 전 시스템 간 데이터 복사 작업을 줄여주므로 Cabela's는 경쟁사보다 더 신속하게 관련 쿼리를 실행하고 가장 수익성 높은 잠재 고객을 확보할 수 있습니다.

SAS Analytics는 Cabela's에 다음과 같은 이점을 제공합니다:

•다이렉트 마케팅 투자에 대한 수익률이 향상됩니다. 매장을 중심으로 반경 120 마일 내에 있는 모든 주소로 대량 우편물을 발송하는 대신 Cabela's는 SAS를 이용하여 영업 수익률이 가장 높을 것으로 예상되는 고객 지역에 마케팅 활동을 집중시킨 결과 응답률이 60%나 향상되었습니다.

•최적의 매장 위치를 선택합니다. 마케팅 통계 전문가인 Sarah Jaeger는 "사람들은 다음 매장을 어느 곳에 개설하면 좋은지 문의하곤 합니다. 우리는 데이터를 사전 대응적으로 활용하여 소매 매장 위치를 선정하고 있습니다."라고 말합니다.

•전 채널의 고객 가치를 파악합니다. SAS는 매장, 웹 사이트 및 카탈로그 통신 판매의 모든 고객 활동 정보를 이용하여 Cabela's가 Five-star System(별 등급제)을 기반으로 고객 등급을 정하는 모델을 구축할 수 있도록 지원하였습니다. 이 등급제는 고객 경험을 강화하고 고객 서비스 담당자가 고객의 가치를 정확하게 이해하여 고객과의 상호 작용을 개인화할 수 있도록 도와줍니다. 마케팅 통계 전문가인 Josh Cox는 "우리는 모든 고객에게 최선을 다하고 있지만 수익성이 더 높은 고객들에겐 더 나은 서비스를 제공하기 위한 전략을 개발하고 있습니다.”라고 말합니다.  

•매출과 수익성을 높이는데 가장 효과적인 판촉 제안을 개발합니다. Cabela's는 SAS Analytics로부터 얻은 통찰력을 통해, 판촉 행사가 장기간에 걸쳐 창출하는 부가적인 고객 매출은 미미한 수준이지만 고객을 자사 매장 또는 인터넷으로 끌어들여 카탈로그 통신 구매를 유도한다는 사실을 알게 되었습니다.

•고객 기호에 맞는 다이렉트 마케팅을 제안합니다. Cabela's는 고객이 선호하는 채널을 확인하고 관련 마케팅 자료를 선별적으로 발송할 수 있습니다. Bergstrom은 "고객이 100 페이지 카탈로그를 선호할까요? 혹은 1,500 페이지 카탈로그를 선호할까요? 고객과의 상호 작용을 통해 이에 대한 대답을 확인하여 이들의 요구에 맞는 카탈로그를 발송할 수 있습니다. SAS는 독자적인 마케팅 메시지, 전단지 또는 카탈로그를 모든 고객에 맞게 개인화할 수 있는 기능을 Cabela's에 제공합니다. SAS가 할 수 없는 유일한 작업은 이러한 마케팅 메시지를 제작하는 것입니다."라고 말합니다.

Cabela's의 마케팅 통계 전문가인 Ryan Coldwell은 "SAS는 경영진들에게 제품 구입의 정당성을 굳이 입증해 보일 필요가 없었던 제품입니다. SAS를 사용할 때마다 상당한 수익이 보장되었기 때문입니다."라고 말합니다.

Cabela's는 현재 온라인 구매 고객들의 클릭스트림 패턴을 분석하고 있습니다. 이러한 분석을 실시하는 목적은 유사한 구매자의 기존 패턴을 기반으로 고객에게 최적의 상품을 제안하기 위한 것입니다. Bergstrom은 "현재 테스트를 실시하고 있으며 상당히 효과적입니다. 이젠 상품화하는 일만 남았습니다."라고 말합니다.

Wynkoop은 "Teradata와 SAS의 인 데이터베이스 프로세싱 기능이 없었다면 이러한 성과는 불가능했을 것입니다."라고 말합니다.

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CABELA'S

비즈니스 이슈:
Cabela's는 마케팅 활동에 주력하고 영업 증대를 위해 여러 채널의 고객들에 대한 단일화된 시각이 필요했습니다.
Solution:
SAS Analytics과 Teradata In database(인 데이터베이스) 솔루션이 통합된 제품을 통해 Cabela's는 개인화된 카탈로그를 제공하고 신규 매장 위치를 선택하며 첫 해의 영업 매출을 예측하고 수익을 증대시킬 상향 판매 제품을 결정하며 판촉 행사 일정을 계획할 수 있습니다.
Benefits:
SAS의 도움으로 회사는 두 자리수의 성장을 이루었습니다. 과거, 통계 전문가들은 데이터를 관리하는 데에만 업무 시간의 75%를 소비하였습니다.

SAS를 이용하게 되면서 이들은 데이터 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었을 뿐만 아니라 마켓플레이스에서의 유연성도 향상되었습니다. 이는 돈으로 환산할 수 없는 엄청난 이점입니다.

Corey Bergstrom

마케팅 리서치 및 분석 책임자

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