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고객 성공 사례

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성공 사례

 

Catalina Marketing은 SAS를 이용해 고객 활동을 예측할 수 있도록 지원하고 있습니다

SAS®는 Catalina가 판매시점(POS)에 해당 고객에게 알맞은 메시지를 정확하게 전달하도록 지원합니다.
소매 식료품 매장에서 물건을 구입하고 계산대에서 구매 상품에 대한 쿠폰을 받은 적이 있다면, Catalina Marketing을 경험해 보셨을 것입니다. 세계 최대 규모의 고객 행동 기반 마케팅 회사인 Catalina는 구매자의 구매 행동을 분석하고 예측하여 맞춤형 판매 시점(POS) 컬러 쿠폰, 광고 및 전국 소매 매장과 약국에 대한 정보지를 제작하고 있습니다.

성공 방안
고객 관계 관리의 개척자인 Catalina는 한 건의 거래가 이루어지는 동안의 활동을 토대로 쿠폰 또는 광고 내용을 결정하는 컴퓨터를 설치한 최초의 회사였습니다. 부사장 겸 CIO인 Eric Williams은 "이는 상당히 효과적이었습니다. 소매업자들은 구매자들이 사용하게 될 쿠폰을 제공할 수 있었고 이로써 당사는 빠른 성장을 도모할 수 있었습니다."라고 말합니다.

Catalina는 소매업 고객들이 판매 시점에 구매자들에게 접근하고 고유한 양방향 경험을 통해 자사의 브랜드를 온라인에서도 홍보할 수 있도록 지원하고 있습니다. Catalina의 마케팅 네트워크는 미국 내 23,000개 이상의 매장과 14,000개 소매 약국 그리고 전 세계 7,000개 매장에 설치되어 있으며 매주 2억 5천만 건 이상의 트랜잭션으로부터 데이터를 수집하고 있습니다.

하지만 Catalina의 실무진은 장기간에 걸쳐 구매자의 거래 이력을 저장하고 이러한 정보를 기반으로 타게팅 된 마케팅 메시지를 개발한다면 수익성이 향상될 것임을 알았습니다. 그리고 고객의 제품을 구매하는 데 가장 관심이 높은 고객이 누구인지를 예측할 수 있다면 Catalina가 경쟁사들보다 훨씬 높은 입지를 차지할 수 있을 것임을 인지하였습니다.

한 단계 도약
Catalina 분석 부문 상무인 Laurie Wachter는 “우리는 고객에게 제공할 수 있는 서비스 측면에서 첨단을 넘어 최첨단의 입지를 차지하길 원하고 있습니다. SAS 솔루션을 통해 우리는 고객이 무엇을 살 것인지를 정확하게 예측할 수 있게 되었고 구매자와 관련성 높은 쿠폰과 메시지를 제작할 수 있는 당사 역량을 혁신시킬 수 있었습니다.”라고 말합니다. 

최첨단의 입지를 유지하기 위해 Catalina는 정확한 모델을 신속하게 구축해야 합니다.
Wachter는 "우리는 현재 제조업 고객들이 자사의 신제품에 가장 관심이 높은 구매자들에게 접근할 수 있게 지원하는 모델을 개발하여 신제품 발표를 통해 수익성을 높일 수 있도록 돕고 있습니다."라고 말합니다.

고객 확보, 충성도 및 이탈 방지 모델은 고객들이 자사 고객들과의 관계를 구축할 수 있도록 돕기 위해 Catalina가 이용하는 방법들입니다. Wachter에 의하면 SAS를 이용할 경우 다른 도구를 사용하는 모델 개발자가 구축할 수 있는 양의 3배에서 4배에 달하는 모델을 개발할 수 있다고 합니다.

Wachter는 "업계 동료들과의 토론 및 경험을 통해 예측 모델을 개발하는 데 얼마나 걸리는지 잘 알고 있었습니다. 이들은 한 개의 모델을 개발하는데 한 달 이상의 시간이 소요되고 있었습니다. 하지만 우리는 마케팅 캠페인을 수 일 내에 구현하기 위해 SAS를 이용하여 모델 실행을 자동화하였고 1억 4천만 소비자 데이터베이스와 비교하여 모델에 대한 점수를 산출하였습니다."라고 말합니다.

Williams은 "우리의 샘플은 오늘날 다른 회사의 샘플보다 10-15배 이상 많습니다. SAS를 통해 우리가 수행할 수 있는 작업을 다른 기업들은 할 수 없었으며 이는 과거에는 존재하지도 않았던 기능들입니다."라고 말합니다.

대용량 데이터 관리
Catalina는 1억 4천만 명에 달하는 소비자들의 3년 간의 구매 정보를 데이터베이스로 관리하고 있습니다. Catalina Marketing이 이러한 네트워크를 구축할 때 경영진들은 6천 5백억 개의 원시 데이터 테이블에 달하는 엄청난 용량을 처리할 수 있는 데이터 마이닝 도구가 필요하다는 사실을 알았습니다.

Williams은 "저장해야 할 기록의 수를 제시했을 때 다른 소프트웨어 업체들은 우리의 요구를 충족시킬 수 없었습니다."라고 말했습니다.

Wachter는 "우리 데이터의 또 다른 특성은 가장 정확한 예측을 제공해줄 수 있는 정보를 찾기 위해 수백 만개의 변수들을 평가하고 있다는 사실입니다."라고 덧붙였습니다.

그리고 프로그래머가 아닌 일반 사람들도 모델링의 일부 작업을 수행할 수 있는 기능을 필요로 했기 때문에 회사는 사용이 간편한 솔루션이 필요했습니다.

Wachter는 "SAS는 조직에 부가 가치를 제공하는 기능을 제공하였고 이는 대용량 데이터를 처리하고 친숙한 옵션을 제공하기 때문에 분석 담당자가 정교한 분석을 실시할 수 있게 되었습니다."라고 말합니다.

신제품 = 신규 고객
Catalina는 SAS를 이용하여 "혁신가 모델"을 개발하였으며 이는 자사 고객이 신기술을 활용한 혁신적 소비자 패키지 신상품에 대한 신규 고객을 확보하고 시장에 전혀 새로운 제품을 공급하거나 새로운 기호 상품을 출시할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이는 직접적인 경쟁사가 없는 제품들이기 때문에 정확히 어떤 소비자들이 이 상품에 가장 관심을 갖게 될 것인지를 파악하기가 어렵습니다.

Wachter는 "분석 팀이 SAS를 이용하여 할 수 있는 일은 고객이 출시하고자 하는 상품의 특성과 다양한 유사성을 지닌 제품을 파악하는 것입니다. 우리는 신제품을 구매할 가능성이 가장 높은 사람들을 제안하는 다른 범주나 브랜드 또는 기호의 조합을 찾아낼 수 있습니다."'라고 설명합니다
Williams은 "우리는 25년 간 당사 고객들이 올바른 메시지를 가지고 해당 마케팅 대상자들에게 접근할 수 있도록 지원해 왔습니다. 하지만 미국 내 거의 모든 식료품 구매자들의 과거 구매 데이터를 활용하는 SAS의 예측 기능을 통해 우리는 이러한 활동의 정확도가 훨씬 높아졌습니다."라고 말합니다.

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CATALINA MARKETING

비즈니스 이슈:
대용량 데이터를 분석하여 응답할 가능성이 높은 목표 고객을 정확하게 예측해야 합니다.
Solution:
SAS Enterprise Miner
Benefits:
SAS Enterprise Miner를 도입한 Catalina는 기존의 프로그램 방식보다 소비자 참여율이 8배 높은 인센티브를 제공하고 있습니다. 많은 프로그램들이 25%라는 높은 소비자 응답률을 나타내고 있으며 매주 처리되는 2억 5천만 건의 트랜잭션과 관련된 데이터를 모델링하고 분석하는데 소요되는 시간이 한 달에서 수 일로 대폭 단축되었습니다.

우리는 25년간 당사 고객들이 올바른 메시지를 가지고 해당 마케팅 대상자들에게 접근할 수 있도록 지원해 왔으며 SAS의 예측 기능을 통해 이러한 활동의 정확도가 훨씬 높아졌습니다.

Eric Williams

부사장 겸 CIO

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