SAS MA 솔루션으로 고객 세분화와 의사결정의 적시성 확보

인디안, 인디안 옴므, 앤섬, 올리비아 로렌, 트레몰로 등을 주력 브랜드로 올해로 설립 37년을 맞은 세정은 2010년 3월 현재, 310만 명의 가입 고객을 확보하고 있습니다. 이처럼 고객이 많다 보니 고객 데이터를 관리하고 분석하는 것 역시 큰 일이었습니다. 그러나 SAS의 MA솔루션 도입으로 의사결정에 중요한 역할을 하는 ‘보고서 작성’의 자동화 기반을 마련하고, 보고서 작성 시간을 획기적으로 줄였으며(CRM팀 전원의 1일 보고서 작성 시간 3,346분-> 170분), 보다 신속한 의사결정이 가능해졌습니다.

CRM 담당자 없을 땐 보고서 작성 불가능

세정은 2001년 데이터 웨어 하우스 구축을 시작으로 CRM을 도입했습니다. 초기에는 데이터 웨어 하우스에서 OLAP 큐브를 많이 사용했는데요. 당시 CRM 이외의 부서에서는 데이터와 OLAP에 대한 이해도가 낮았습니다. 그러다 보니 특정 데이터가 필요할 때면 매번 CRM팀에 요청하고, CRM팀은 데이터를 추출?제공하는 부서로 인식됐습니다. 또한 컨설턴트가 만든 모델을 쿼리로 생산해서 적재해주는 작업에만 CRM 시스템을 사용하다 보니, 분석 마트는 유지/분석 역할만 하게 됐습니다.

한편 신규 이슈를 분석할 땐 전산실에 요청을 하는데요. 이슈 인식에서 마이닝 데이터 세팅까지 3일 정도의 시간이 소요됐습니다. 신규 OLAP을 분석할 경우에는 큐브 생성에도 오랜 시간이 걸렸습니다. 이 과정에서 CRM팀은 DM이나 TM리포트를 뽑거나 SMS를 발송하는 팀으로 인식됐고, CRM팀 구성원들의 직무 만족도는 나날이 낮아졌습니다. 분석 소요 시간이 길어 팀원들은 분석을 하고도 분석 결과가 현장에서 어떻게 활용되는지 검증할 시간도 없었습니다. 이 같은 한계를 극복하기 위해 무려 6년간 전 직원을 대상으로 OLAP 교육을 실시해 데이터에 대한 이해도를 높이고 활용법을 전파했는데요. 그 결과 일부 데이터는 현장 실무에서 직접 뽑게 됐습니다. 아울러SAS MA 솔루션을 도입했습니다.

SAS MA솔루션이 제공하는 BI 서버가 DW를 바라보고 있는 구조로 변환함으로써 OLAP 큐브에 없는 형태도 SAS Enterprise Guide에서 구현해 즉각적인 분석이 가능해졌습니다. 아울러 서버의 스케줄링을 기계가 해주는 영역으로 가져가서 보고서가 자동으로 작성되도록 했는데요. 이로써 출근 전에 보고서 작성이 완료되고, 출장 등으로 담당자가 자리를 비울 때도 보고서 작성 및 보고가 가능해졌습니다. 고급통계와 마이닝에 필요한 데이터도 온라인 상에서 사용할 수 있게 됨으로써 아이디어가 떠오르면 데이터 마트를 활용해 곧바로 적용할 수 있게 됐습니다.

1일 56개 보고서 자동 생산

앞에서 언급했듯 의사결정에 중요한 역할을 하는 ‘보고서 작성’ 과정에 가장 큰 변화가 나타났습니다. DB 구축 전과 구축 후, OLAP 도입, SAS MA 솔루션 도입 등 4가지 단계로 나눠 말씀 드리면 DB가 없을 땐(1996년까지) 보고서를 작성하기 위해서 전 매장에 일일이 전화를 해서 매출을 집계한 다음에 비로소 보고할 수 있었습니다. 따라서 하루에 한 번밖에 보고를 하지 못했고, 그것도 어제의 결과를 보고할 수밖에 없었습니다. 그러나 DB를 구축(1997년)한 후에는 자료 수집 시간이 많이 단축됐는데요. 현업에서는 하루에도 여러 번 보고서를 요청할 수 있게 됐지만, 전산 담당자 수가 부족해 데이터를 받는 데 많은 시간이 소요됐습니다.

한편 OLAP 시스템을 도입하면서는 전산 담당자가 없더라도 작성자가 자료를 추출할 수 있게 됐고, 시간도 많이 단축했는데요. 아울러 그 동안의 보고서가 매출 분석에 중점을 두었다면, 이제는 ‘매출이 어떻게 형성되는지’와 같은 질의형 답을 구할 수 있게 됐습니다. 즉, 자기만의 관점을 갖춘 자료를 보고하게 된 거죠. 하지만 작성자가 자리를 비우면 보고서 작성은 불가능했습니다.

바로 이 과정에서 자동화를 고민하게 됐습니다. 실무자가 교육, 출장, 미팅 등으로 자리를 비우더라도 보고서가 자동으로 작성되고, 분석가들은 보다 생산적인 일에 집중할 수 있는 방법을 찾다가 SAS MA솔루션을 도입하게 됐습니다. SAS솔루션 도입으로 CRM팀에서 생성하는 56개의 보고서는 물론, 작성자의 출장 유무에 상관없이 보고서가 자동으로 생산되게 함으로써 보고서에 독립성을 부여하게 됐습니다. CRM팀은 덜어진 업무만큼 보다 생산적 업무에 집중할 수 있게 됐습니다.

분석 CRM으로 차별화된 마케팅 전략 수립

분석CRM은 운영CRM 특히 마케팅 수행에 있어 마케팅 과제들을 도출하는 Insight를 제공을 하며, 이를 위해 고객분석 마트(Mart) 와 Business Intelligence 그리고 mining의 기술을 활용합니다. 분석 CRM은 세분화와 예측, 최적화에 적용되고 있습니다. 실제로 브랜드와 관계없이 전사적으로 고객을 세분화하고, 동시에 브랜드별/매장별/선호 복종별/구매시기 유형별로 고객을 세분화하고 있습니다. 또한 대리점 운영 결과의 유사성에 기반한 매장 세분화와 대리점의 고객 관리능력을 기준으로 매장을 세분화합니다. 특히 매장 세분화는 유통 업계에선 최초 시도인데요. 매장의 운영 결과에 따른 유사성 등을 세분화해서 매장별로 전략이 다르게 나가도록 하고 있습니다.

한편, 분석 CRM시스템을 이용해 다양한 예측을 하고 있습니다. 구매 확률화 모델, 휴면/이탈 예측 모델, 주별/월별 매출 예측, 경기지표 추이 예측 등을 수행하고 있습니다. 분석 CRM은 최적화에도 적용하고 있는데요. 고객별 시즌별 추천 스타일과, 텍스트 마이닝, 형용사 SD 분석 등을 이용해 고객별로 전달 메시지를 달리해 SMS 등을 발송하기 위한 모델링 및 프로세스 구축 중에 있습니다.

또한, 전사 고객 세분화에서 스코어링과 고객 세분화 작업 시간을 단축한 게 가장 큰 변화였습니다. 마케팅에서 데이터를 전략으로 활용하기 위해선 무엇보다 작업 시간을 단축하는 게 관건이었습니다. 기존에는 분석 마트 생성까지 15시간이 소요됐는데, 이처럼 오랜 소요 시간은 사용자 PC에 부담을 줘 사용자는 다른 작업을 진행하기 어려웠습니다. 그러나 이제는 40분이면 분석 마트가 자동으로 생성됨으로써 마케팅에 즉각적으로 적용할 수 있게 됐습니다.

운영 CRM 시스템으로 신속한 의사결정

운영 CRM은 분석 CRM에서 확보된 데이터를 갖고 캠페인을 기획?실행하기 위한 시스템입니다. 현재 진행되는 것을 실시간으로 모니터링 해서 계속 할 건지 말 건지 등을 결정하는데요. 운영 CRM시스템을 이용해 우수고객 유지 프로그램, 우수고객 확대 프로그램 등 캠페인과 로열티 프로그램 모니터용 자료 작성을 위해 연간 46종의 프로그램이 돌고 있습니다.

특히 매출 분석과 다양한 캠페인/로열티 프로그램 모니터를 위해 한 사람의 직원이 하루에 8개 이상의 리포터를 작성합니다. 과거에는 오전 8시부터 오후 1시까지 리포트를 작성하고, 그 결과가 오후 1시 이후에 전달됐습니다. 그러나 운영 CRM 도입으로 이 같은 업무 시간을 획기적으로 줄이게 됐습니다. 이로써 CRM팀의 분석가는 보고서 작성 업무에서 탈피, 작성된 보고서의 수치를 다각도로 검토하고, 현장에 직접 나가기 시작했고, 이를 통해 캠페인을 지속할 건지 등 신속한 대응을 고민하게 됐습니다.

보고서 작성 시간이 획기적으로 줄었습니다. 인디안 우수 고객을 대상으로 하는 생일 행사와 관련된 보고서 작성을 위해 종전에는 10분이 소요됐는데, 현재는 단 2분이 걸립니다. 매출 보고도 마찬가지입니다. 20분 걸리던 보고서 작성 시간이 1분으로 줄었습니다.

보고서 작성 시간이 줄다 보니 분석가들의 업무 생산성도 향상되었습니다. 프로젝트 완료 당시 CRM팀 전원의 1일 보고서 작성 시간이 3,346분에서 170분으로, 무려 3,176분이나 줄었으며 2010년에는 물론 이 보다 훨씬 개선된 상태입니다. 줄어든 시간만큼 남는 시간은 보고서를 보고 고민하고 새로운 업무를 할 여력 생겼습니다. 2010년 세정은 고도화된 SAS MA 솔루션을 도입하며 내년에는 마케팅 캠페인 관리 부분을 고도화하는 프로젝트를 진행 중이며 이를 통해 차별화된 마케팅 전략을 펼쳐나간다는 계획입니다.