고객 성공 사례 /

한국쌔스소프트웨어 ㈜
서울 강남구 대치4동 889-11 대치빌딩 8-10층
전화 (02) 2191-7121
팩스 (02) 2191-7007
www.sas.com/korea

고객 성공 사례

인쇄용인쇄용

성공 사례

 

SAS®로 고객유지율, 영업 인력 생산성, 마케팅 효율성을 모두 향상 시킨 Monster Canada

유능한 구직자에게 우수한 직장을 소개

Monster Canada(www.Monster.ca)는 캐나다 선두의 경력 관리(career management) 포털입니다. 기업 발전을 도모하고 고용주와 구직자 모두를 위한 우수한 서비스를 제공하기 위해 이 회사는 SAS Customer Intelligence와 SAS Analytics를 선택하였습니다. 그 결과, 회사는 영업 생산성, 마케팅 효율성 및 고객 유지율 부문에서 두 자리수의 성장을 기록하였습니다.

구직 및 직원 채용 방식에 대변혁을 일으켰으며 2개 언어의 사용이 편리한 온라인 리소스 업체인 Monster Canada는 Montreal에 본사가 있으며, 이 업계 선두의 글로벌 온라인 경력 및 직원 채용 업체의 모회사는 Monster Worldwide Inc. (나스닥 명칭: MNST)입니다. Monster Canada는 매월 3백만 명의 순 방문자 수를 기록하고 있고 250만 건 이상의 이력서와 평균 35,000건의 직원 채용 공고가 게시되고 있습니다.

Monster Canada는 게시된 직원 채용 공고에 대한 기본적인 액세스에서부터 사전 검사, 온라인 이력서 마이닝 서비스 및 경력 사이트 호스팅에 이르기까지 직원을 채용하고자 하는 기업들에게 다양한 상품과 서비스를 판매하고 있습니다. 이 회사는 자사 고객을 더 정확히 파악하여 서비스를 올바르게 결합하여 제공하길 원했고 고객 데이터를 추출 및 체계화하고 성과 대시보드를 효과적으로 실행하며 고객과 구직자를 분석 및 세분화하고 고객에게 최상의 결과를 제공해주어야 했습니다.

Monster Canada의 첫 번째 해결 과제는 36개국에 대한 3테라바이트의 데이터가 저장되어 있는 데이터 저장소에서 정보를 추출하는 것이었습니다. 글로벌 비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석 부문 선임 책임자인 Jean-Paul Isson은 "이는 매우 복잡하고 번거로운 작업이었습니다."라고 말합니다. 캐나다의 기록만으로도 총 5천만 건에 달하였지만 Isson은 Dun & Bradstreet 및 Statistics Canada와 같은 외부 데이터도 취합하길 원했습니다. SAS를 선택하기 전까지 Isson은 추출 도구를 사용하였고 정보를 Excel 파일에 정리하였습니다. 이러한 프로세스는 상당한 시간이 소요되었고 그의 팀은 직원 채용 공고 분석과 같은 특정 업무를 수행할 수 없었습니다. 뿐만 아니라 외부 데이터를 통합한다는 것도 거의 불가능했습니다. 팀이 생성할 수 있었던 (4백만 건의 기록이 포함된) 보고서는 완료되기까지 1-2일이 소요되곤 했었지만 SAS를 도입한 후 보고서는 2-3시간 만에 완성되고 있습니다.

Monster Canada는 간단한 보고서를 더 신속하게 생성할 수 있게 되었을 뿐 아니라 SAS를 사용하기 전에는 불가능했던 방식으로 데이터를 분석할 수 있게 되었습니다. Isson의 팀은 최신성(recency), 구매 빈도(frequency) 및 구매액(monetary) 세분화를 개발하여 자사 고객을 프로파일링하고 예측 모델을 구축하여 특정 서비스에 대한 구매 경향을 기반으로 새로운 가망 고객에 대해 점수를 산정할 수 있게 되었습니다.

RFM과 Web 마이닝을 통한 고객 지원

Isson은 "Monster Canada의 고객 기반에 RFM 세분화를 도입함으로써 우리는 고객이 누구인지, 어떤 직업을 가지고 있는지, 앞으로 어떤 직종에서 일하게 될 것인지 그리고 이들이 Monster를 통해 최상의 결과를 얻도록 어떻게 지원해야 하는 지를 파악할 수 있게 되었습니다."라고 말합니다. 이러한 역량을 통해 Monster Canada의 교차 판매와 상향 판매 전략이 강화되었고 이로써 마케팅 효율성이 1년 만에 40%나 향상되었습니다. Isson은 "마케팅 및 영업 직원들은 데이터를 토대로 수익성 높은 활동을 진행할 수 있게 되었습니다.''라고 말합니다.

SAS를 통해 Monster Canada는 자사 고객을 완벽히 파악하고 있습니다. 회사는 가장 수익성 높은 고객과 상품을 정확하게 파악함으로써 리소스를 더욱 효과적으로 활용하여 고객의 요구를 충족시키고 고가치 고객들에 대한 사전 대응적 활동을 통해 유지율을 높이며 Monster Canada의 고이윤 상품을 판매할 수 있습니다. 그는"웹 마이닝을 통해 우리는 고객과 구직자들에게 최상의 서비스와 기능을 제공해줄 수 있습니다."라고 말합니다.

Isson은 이제 SAS를 이용하여 수적으로나 질적으로 구직 신청자들의 품질을 높이기 위해 고급 웹 마이닝을 실시하고 채용 공고 성과를 분석하고 있습니다. 일례로, Isson의 팀은 Montreal의 마케팅 분석가에 대한 모든 채용 공고를 비교한 후 조회자 수와 제출된 이력서의 수를 표시하여 유사한 타사 채용 공고의 평균치와 비교해볼 수 있도록 할 수 있습니다. 회사의 공고가 평균치 이하일 경우, Monster Canada는 이 수치를 높을 수 있는 모범 사례를 제안합니다. Isson은 "과거에는 할 수 없었던 이러한 활동을 통해 고객이 기대한 결과를 얻을 수 있도록 지속적으로 지원함으로써 고객에게 우수한 가치를 제공하고 있습니다."라고 말합니다. 이러한 서비스 덕분에 Monster Canada의 고객 유지율이 15%나 상승하였고 업계에서 사고의 리더십으로서의 입지를 공고히 하고 있습니다.

영업팀 효율성 향상

이 외에도 회사는 SAS Enterprise Miner를 이용하여 영업팀의 효율성을 높이고 있습니다. Isson은 최근 내부 및 외부 데이터를 분석하였고 강력한 비즈니스 인텔리전스 도구를 개발하여 Dun & Bradstreet 데이터베이스에 저장되어 있는 140만의 캐나다 기업들에 대한 점수를 산정하였고 아직 Monster Canada를 이용하지 않는 기업들 중 자사 서비스를 구매할 가능성이 높은 기업 순으로 순위를 매겼습니다.

BI 스코어링 모델은 가망 기업들을 잠재적 가치와 구매 가능성을 토대로 세 그룹(높음, 중간, 낮음)로 구분할 수 있도록 해주었습니다. Isson의 팀은 한 걸음 더 나아가 Monster Canada의 영업 범위를 최적화하는 고급 보정 모델을 개발하였습니다. 회사는 처음으로 신규 영업 직원을 위한 가망 고객 목록을 작성할 수 있었습니다. 영업 직원들이 고용되면 각 직원에게는 가능성 높음, 중간, 낮음의 고객들에 대한 동일한 목록이 제공됩니다. Monster Canada는 어떤 영업 직원이 가장 영업 성사율이 높은지를 신속하게 파악하고 이들이 더 중요한 고객과 접촉할 수 있도록 재배치하여 영업 성사율을 향상시켰습니다. 그 결과 영업 생산성이 40%나 개선되었습니다.

Isson은 "우리는 SAS 덕분에 회사의 네 가지 핵심 목표를 달성할 수 있게 되었습니다. 우리는 고객을 더 잘 알게 되었고 고객을 위한 조언자가 될 수 있음을 보여줌으로써 강력한 관계를 구축하고 있습니다. 고객이 만족하고 이로써 고객 유지율이 높아지며 잠재 고객을 세분화함으로써 고가치 틈새 시장을 공략할 수 있습니다. 데이터에 인텔리전스를 접목시킨 Monster Canada는 채용 업계에서 많은 고객들에게 신뢰할 수 있는 조언자 역할을 담당하고 있으며 이로써 엄청난 성과를 달성하고 있습니다."라고 말합니다.

Copyright © SAS Institute Inc. All Rights Reserved.

MONSTER CANADA

비즈니스 이슈:
Monster Canada는 데이터를 추출 및 체계화하여 고객 및 시장에 대한 지식을 높이고 교차 판매와 상향 판매를 통해 고객 유지율, 시장 점유율 및 수익성을 향상시켜야 했습니다.
Solution:
SAS는 Monster Canada가 고객을 세분화하고 시장 효율성과 영업 인력 생산성을 분석할 수 있도록 고객 인텔리전스와 분석 기능을 제공하고 있습니다.
Benefits:
SAS를 도입한 첫 해, Monster Canada의 고객 유지율은 15%, 영업 인력 생산성은 40%, 마케팅 효율성도 40%나 향상되었습니다.

SAS를 통해 마케팅 및 영업 직원들은 데이터를 토대로 수익성 높은 영업 활동을 진행할 수 있게 되었습니다

Jean-Paul Isson

글로벌 BI, 예측 분석 부분 선임 책임자

자세히: