Transcript PowerPoint 프레젠테이션

LG-Caltex정유 Campaign Management
System 구축 제안설명회
금융권 e-Marketing System
2003. 02. 20
발표순서
I.
금융권 현황
II.
한미은행 이슈
III. e-Marketing 시스템
IV. 프로젝트 효과
V. 향후 발전 방향
VI. Q & A
I. 금융권 현황
1. 전자 금융 확대
2. 인터넷 뱅킹 현황
3. E-Marketing에 대한 요구
I. 금융권 현황
1. 전자금융 확대
카드
은행
보험
증권
인터넷 뱅킹의 전달 채널별 업무
처리 건수 비중 10.5%
일반 시중은행 14.5%
지방 및 특수 은행 4.3%
온라인 증권 거래 약정 금액의
폭발적 증가
2001년 말 현재 247조원
온라인 증권거개 점유율의 증가
효율적인 고객 정보 수집과 모든
업무 프로세스에서의 CRM 활용
보험회사 자체적으로 고객데이터
수집
온라인을 통한 보험상품의 판매
증가
“고객 비용처리 비용의 절감”, “ 온라인을 통한 수익증가”
를 목표로 온라인 금융에 대한 관심의 고조
금융권 e-Marketing System
4
I. 금융권 현황
2. 인터넷 뱅킹 현황
 이용실적
은행권 2002.3월중
(단위 : 천건, 억원, %)
2001. 12월 중
건수 (비중)
금액
2002년. 3월 중
건수 (비중)
금액
조회
서비스
104, 730
(82.5)
-
106,415
(80.0)
-
자금 이체
21, 946
(17.3)
1,556,387
26,398
(19.8)
1,811,433
대출 신청
224 (0.2)
238 (0.2)
대출 실행
(54)
(75)
인터넷 뱅킹 이용 실적
100.00%
80.00%
60.00%
40.00%
20.00%
0.00%
합계
(증감률)
126, 900
-
조회 서비스
133, 051
(4.8)
자금 이체
2001. 12월 중(비율)
대출 신청
2002년. 3월 중(비율)
출처 : 한국은행, 보도자료, 2002.3
인터넷을 이용한 각종 조회, 자금이체 및 대출 서비스 이용건수는 1억 3,305만 건으로 2001년 12월
이용 실적에 비해 4.8% 증가
자금 이체 서비스가 전체 인터넷 뱅킹에서 차지하는 비율이 2001.12월 17.3%에서 2002.3월 19.8%로 높아짐
금융권 e-Marketing System
5
I. 금융권 현황
3. e-Marketing에 대한 요구
 전달 채널별 업무 처리건수 비중(%)
창구
텔러
CD/
ATM
텔레
뱅킹
인터넷
뱅킹
은행권 2002.3월중
건
수
합계
전달 채널별 업무 처리 건수 비교(2001.12와 2002.3)
45
시중은행 (9개)
평균
33.4
지방 및 특수 은
행 (9개) 평균
49.6
전 은행 평균
(2001.12월)
증감
41.5
(42.
4)
0.9
39.9
12.3
14.5
100.0
40
35
30
31.4
12.4
6.6
100.0
25
20
35.6
(35.3)
0.3
12.4
(12.8)
0.4
10.5
(9.5)
1.0
15
100.0
100.0
-
10
5
0
창구 텔러
CD/ATM
계열1
2002.3월
텔레뱅킹
인터넷뱅킹
계열2
2001.12월
출처 : 한국은행, 보도자료, 2002.3
창구텔러, CD/ATM, 텔레뱅킹을 포함한 4대 금융서비스 전달채널 중 인터넷뱅킹을 통한 업무처리 비중은
10.5%로서 2001.12월에 비해 1.0%P 증가
금융권 e-Marketing System
6
II. 한미은행 이슈
1. 마케팅 프로세스
2. 마케팅 분류
3. 기존 시스템 통합
II. 한미은행 이슈
1. 마케팅 프로세스
Process
AS - IS
계정계
데이터
추출, 변환 적재
현황 분석
TO - BE
Web Log
고객 정보
계정계
수작업(비용/인력소모)
ETT 자동화
2차원 단순 리포트
다차원 동적 리포트
분석데이터
수작업 수집
Web Log
통합DB
고객 정보
통합DB
고객군
추출 및 분석
수작업 고객군 추출
마이닝/분석 연계성 결여
동적 고객군 생성 관리
캠페인
반응 분석
결과 반영 불가능
금융권 e-Marketing System
단순 반응 분석
8
다양한 캠페인 결과 분석
및 반영 프로세스
마이닝 결과와 연계
II. 한미은행 이슈
2. 마케팅 분류
상품별
목적별
캠페인
Acquisition
대출가망고객
획득을 위한 캠페인
카드
Up/Cross Selling
카드 이탈고객을
위한 캠페인
인터넷 뱅킹
Winback
인터넷 뱅킹 휴면고객
활성화를 위한 캠페인
Wakeup
대출 만기고객에
대한 상품 추천 캠페인
대출
수신
금융권 e-Marketing System
9
II. 한미은행 이슈
3. 기존 시스템 통합
계정계 시스템
iMAS
발송DB 이메일원장
발송DB
목적DB
eMail System
발송 결과
Customer
한미은행 기존
email System
Channel
Integration
` CRM WORKS
TM
Marketing Automation
WORKSTM
Message
OLAP
ETL
Channel Integrator
WORKSTM
Mining Workflow
Marketing Analytics
WORKSTM
Event
Recommender Optimizer
Foundation
Single View of
Enterprise Customer
금융권 e-Marketing System
eMail System
10
Customer
III. e-Marketing System
1. e-Marketing System 시스템 구성도
2. 구성 모듈
3. 추진 일정
4. Campaign 전략
5. 시스템 구축
III. e-marketing System
1. E-Marketing System 구성도
한미은행 고객 전략
마케팅 운영자
고객
마케팅 전략
우수 고객 전략
고객 응대 전략
마케팅 담당자
캠페인
효과 분석
마케팅정보
제공/조회
구축 시스템
캠페인
계획/설계
Marketing/E-Marketing
Integration Area
Operational Area
고객
Marketing Analytics
OLAP
Meta Data
상품
e-Mail
Collect
거래
Single
View
Customer Analysis
Segmentation 생성
Product Analysis
패턴분석에 따른 군 생성
Purchase Analysis
고객,상품 list관리 및 삭제 검색
Marketing Analysis
반응정보에 따른 군 생성
Marketing Automation
캠페인반응
Analytical Area
금융권 e-Marketing System
정보 / 반응
Campaign Management
12
채널 관련
Channel
Integrator
Collaborative Area
III. e-marketing System
2. 구성모듈
통합 마케팅 시스템
구성요소
데이터 통합
자동화
마케팅 통합
자동화
제품명
Collect
Marketing
Automation
컨설팅 & 탬플릿 구축
내용
구성요소
Mart 구축
 고객/상품/캠페인/세그멘테이션 등
 마케팅 시스템에서 사용할 DB 설계
및 구축 마케팅 기회를 탐색할 수 있
도록 마트 설계
 외부시스템(DW,카드,인터넷뱅킹)으
로 부터 데이터 수집/가공하는 프로
그램 개발
캠페인 방향
수립




데이터분석 /
세그멘테이
션 도출
 고객 데이터 분석
 세그멘테이션에 대한 기준(factor) 도
출
 캠페인에 활용할 수 있는 방안 마련
 다차원 관점에서 분석하는 가능한 리
포트를 생성하는 작업 수행
DW에서 전송한 Sam file과 메일 시스
템의 반응 데이터를 Mart에 변환/적재
/추출
이메일 고객에게 수행할 캠페인을 기
획, 분석, 고객군 추출, 오퍼, 채널을
관리
OLAP
캠페인 기회를 탐색할 수 있도록 Mart
데이터를 다차원 관점에서 분석하는
리포트를 생성하는 작업 수행
Marketing
Analysis
캠페인에 활용할 고객군을 생성하기
위해 분석
가망 고객군 리스트를 생성
Channel
Integrator
채널(이메일 시스템인 iMAS)과의 데이
터 연동을 처리하는 작업 수행
내용
마케팅 목표 설정
캠페인 주제 선정
주제별 상세 시나리오 작성
캠페인 효과분석 방안 마련
다차원 분석
채널 통합
금융권 e-Marketing System
13
III. e-marketing System
3. 추진일정
4개월
요구분석
세그멘테이션 분석
캠페인 방향 수립
데이터마트 설계
운영
데이터마트 구축
제품 Customization
테스트
’02.06
’02.07
금융권 e-Marketing System
’02.08
’02.09
14
’02.10
4. eMarketing
시스템
III. e-marketing
System
4. Campaign 전략
1. 대출가망고객 Segmentation_ Tree Rule Diagram
확률 : 50%
회원 수: 7,664
ELSE
미대출
LOAN_DIFF_GRP_7
확률 : 41.4%
회원 수: 5,604
확률 : 73.3%
회원 수: 2,060
CD_TRS_TOT2 < 1.5
CD_TRS_TOT2 >= 1.5 OR MISSING
확률 : 65.1%
회원 수: 955
ACCT_TRS_TOT3 < 0.5
OR MISSING
확률 : 60.5%
회원 수: 640
PAY_TRS_TOT3 < 0.5 OR MISSING
AGE < 28.5
ACCT_TRS_TOT3 >= 0.5
AGE >= 28.5 OR MISSING
확률 : 21.8%
회원 수: 1,239
확률 : 74.6%
회원 수: 315
CARD_CNT = 0
확률 : 13.2%
회원 수: 486
: 일반자금대출 경험이 있으면서
전월 자동화기기사용횟수가 1.5이하이면서
전전월 계좌이체 이용건수가 0.5이하 혹은
확률 : 70.4%
회원 수: 622
확률 : 37.8%
회원 수: 4,982
확률 : 80.5%
회원 수: 1,105
* 해석의 예
PAY_TRS_TOT3 >= 0.5
확률 : 43.1%
회원 수: 3,743
CARD_CNT > 0
확률 : 27.4%
회원 수: 753
ELSE
미보유
ACCT_DIFF_GRP_6
확률 : 49.4%
회원 수: 87
확률 : 24.5%
회원 수: 666
결측치인 고객 640명 중 60.5%가
차월에 대출하였음.
“분석 결과를 시스템에 Rule_Base화 하여 적용
금융권 e-Marketing System
15
CARD_CNT =0
확률 : 56.1%
회원 수: 173
CARD_CNT > 0
확률 : 75.9%
회원 수: 449
III. e-marketing System
4. Campaign 전략
2. Campaign 방향 수립
캠페인 리스트
캠페인 분류
시스템 적용 캠페인
대 출





퀵머니론 신규회원 획득을 위한 캠페인
라이트카드론 신규회원 획득을 위한 캠페인
사이버대출 신청 미승인 고객에 대한 Cross-Selling 캠페인
대출 만기 도래 고객에 대한 Up/Cross-Selling 캠페인
대출이탈 가능성이 높은 고객에 대한 Winback 캠페인
대출 신규회원
획득을
위한 캠페인
카 드




신용카드 신규고객 획득을 위한 캠페인
타행 현금서비스 반복 고객에 대한 Cross-Selling 캠페인
카드 수수료 연체고객에 대한 Cross-Selling 캠페인
신용카드 이탈 가능성이 높은 고객에 대한 Winback 캠페인
카드론
추천을
위한 캠페인
인터넷 뱅킹
수 신
 인터넷 뱅킹 고객에 대한 자동이체 유도 캠페인
 인터넷 뱅킹 고객에 대한 Winback 캠페인
 예/적금 만기 도래 고객에 대한 Cross-Selling 캠페인
 환전, 송금 유도 캠페인
금융권 e-Marketing System
16
인터넷 뱅킹
가입 유도를
위한 캠페인
III. e-marketing System
4. Campaign 전략
3. Campaign Scenario
캠페인 종류
유형
고객군 기준
대출 신규회원
획득을
위한 캠페인
•
•
•
•
인구통계 특성상 대출 가능성이 높은 고객
일반자금대출 상태가 미대출인 고객
전전월급여이체건수가 0.5미만인 고객
연령이 28.5세 이상인 고객
정기
반응기간
6주
카드론
추천을
위한 캠페인
• 인구통계 특성상 카드론을 이용할
가능성이 높은 고객
• 현금서비스를 3개월 이상 이용한 고객
• 최근 월 현금서비스 사용액 3백만원
이상인 고객
• 6개월 동안 연체 횟수가 1회 이하인 고객
• 타행 카드 이용고객
비정기
6주
인터넷 뱅킹
가입 유도를
위한 캠페인
• 인구통계 특성상 인터넷 뱅킹을 이용할
가능성이 높은 고객
• 당월 자동화 기기 이용건수 0.5미만인 고객
비정기
6주
금융권 e-Marketing System
17
iMAS
활용 여부
카드
청구
메일
활용
반응값
•
•
•
•
가입율
신청건수/금액
승인건수/금액
실행건수/금액
•
•
•
•
가입율
신청건수
승인건수/금액
실행건수/금액
• 가입건수
• 이체건수
III. e-marketing System
4. Campaign 전략
4. Campaign Response Analysis
이메일
TM
SMS
캠페인 종류
거래 반응값
반응값
대 출
실패사유
반응값
실패사유
반응값
실패사유
•
•
•
•
•미확인
수신자
•도달율
•미확인
호스트
•오픈율
카 드
•링크율
인터넷 뱅킹
•오픈
대비
링크율
•메일
박스
용량
초과
•Blocked
•통화
성공율
•전화번호
변경
•긍정적
반응율
•없는번호
•보통
•무응답
•부정적
반응율
•기계고장
•ETC
•번호변경
•실패율
•없는번호
• 가입율
• 신규건수
• 사용금액
• 가입건수
• 이체건수
• 가입율
• 신규건수
• 신규금액
수 신
금융권 e-Marketing System
•도달율
가입율
신청건수/금액
승인건수/금액
실행건수/금액
18
III. e-marketing System
5. 시스템 구축
1. 데이터 마트 구성
DW
DATA MART
고객
기본
카드
정보
대출
정보
수신
정보
외환
정보
고객정보
카드
고객카드정보
IMAS
고객대출정보
카드심사
정보
채널 반응
정보
고객수신정보
채널반응정보
Internet Banking Tr.
목적DB
외환거래정보
뱅킹 거래
정보
금융권 e-Marketing System
이메일
정보
상품정보
19
III. e-marketing System
5. 시스템 구축
2. 수집기 _ Collector
 원천 DB에서 데이터를 수집/가공하여 Target DB로 데이터 적재
수집기
DB
DW
데이터 마트
[ 서버환경 관리]
고객
인터넷뱅킹
카드
[ Meta Data 관리]
상품
File
[수집룰 관리]
Sam File
거래
Sam File
금융권 e-Marketing System
[모니터링]
20
III. e-marketing System
5. 시스템 구축
3. 분석 시스템 _ Dynamic Report
 데이터 마트의 데이터에 대해 사용자가 원하는 형태로 다차원 리포트를 생성
분석 시스템
Reporting
데이터 마트
리포트 뷰어
고객
큐브 관리
디멘젼 관리
리포트 생성기
캐쉬관리
[ Chart View]
상품
다차원분석엔진
거래
[ Table View]
금융권 e-Marketing System
21
III. e-marketing System
5. 시스템 구축
4. 캠페인 관리 _ Campaign Manager
고객군 생성
효과분석
금융권 e-Marketing System
캠페인 기획
(필터링, 채널/오퍼할당, 스케줄링)
진행 모니터링
22
승인요청
이메일 전송
IV. 시스템 구축 효과
1. 마케팅 프로세스 개선
2. Customer Single View
3. 고객만족 실현
4. 수행 캠페인 _개요
IV. 프로젝트 효과
1. 마케팅 프로세스 개선
현안
해결안
1
1
타 부서
 Campaign 요구
자/타
부서
데이터 접근이 제한적
구축된 마트로 부터
데이터 접근이 가능
 Campaign 요구
2
2
인터넷
뱅킹팀
 목적DB 요청
 마케팅
고객군 추출의 어려움
인터넷
뱅킹팀
3
 프로모션
(iMAS eMail)
프로모션 후
캠페인 결과
분석 어려움
Rule Base에 의한
고객군 추출,
고객군 추출 방식의
다양화
3
 프로모션
(iMAS eMail)
캠페인 반응 데이터
마트로 피드백되어
결과 분석 용이
4
 캠페인/분석 Mart
4
전산실
 DB(SAM File)
회신
전산실에 데이터
요청할 필요 없음
데이터 회신 속도
느림
전산실
금융권 e-Marketing System
24
IV. 프로젝트 효과
2. Customer Single View
 다양한 Source로부터 수집된 각종 고객 데이터를 분석/학습하고 다양한 형태의 리포트나 Advising을 통해
고객의 Needs와 Preference 정확히 파악할 수 있는 Customer Single View 구현
가망 고객
기존고객
신규 고객 획득
Powerful
Analysis
Modeling
이탈고객
Segmentation
다차원 고객 분석
OLAP
탐색적 질의 제공
Data Mining
Recommender
Targeting
Personalization
RFM
Single View of Enterprise Customer
Loyalty
Customer Data
Integration
Virtual
Integration
Up-Selling
Account
Navigation
Cross-Selling
Integrated
Marketing
Customer
Database
Score
Product
Offer
Risk
Sales
WEB
Service
E-mail
금융권 e-Marketing System
25
Transaction
IV. 프로젝트 효과
3. 고객만족 실현
고객성향에 따른 차별화 된 서비스로 ‘고객만족 향상’
Target Marketing 수행을 통한 ‘수익증대’
Marketing Automation을 통한 ‘비용절감’
구 현




데이터 통합
기회 정보의 통합
접촉 히스토리 통합
고객에 대한 단일한 시각 제공




용이한 데이터 handling
간편한 대상군 선정
고객 행동의 주요 요인 탐색
다차원 분석





개인화된 서비스 강화
적절한 고객 서비스 수준의 결정
고객 가치 변화에 따른 적절한 마케팅 전략
가치체계 확립을 통한 고객에 대한 일관성 유지
목표 고객 군에 맞는 상품 개발 및 수정




캠페인 대상 고객 선정 및 반응 정보 수집 용이
신속한 고객 반응 정보 획득 가능
캠페인의 효과를 획기적으로 개선
고객/채널별 캠페인 관리기능 강화
금융권 e-Marketing System
기대 효과
 Single View 구현
CRM WORKSTM
Channel Integrator
WORKSTM
Marketing Automation
WORKSTM
Message OLAP
 고객 관계 강화
Marketing Analytics
WORKSTM
ETL Mining Workflow Event RecommenderOptimizer
 맞춤식 마케팅 강화
Foundation
Single View of
Enterprise Customer
 캠페인 효과 강화
26
IV. 프로젝트 효과
4. 수행 캠페인 _ 개요
캠페인 명
대상 고객군
퀵머니론
광고
퀵머니론 미신청자
퀵머니론 신청자 >
승인자 > 미실행자
웹진 9월호
웹진 수신 대상자
9차분양 메일
서울/경기지역
20~60대
모네타카드
Wake up
모네타카드 발급 후
미사용자
금융권 e-Marketing System
제공 오퍼
퀵머니론 : 대상고객 전체
인터넷뱅킹가입 : I.B미가입자
퀵머니론 : 1) I.B가입자 > 퀵머니론 미신청자
2) I.B가입자 > 퀵머니론 신청자 > 승인자 > 미실행자
굿뱅크쿠폰 : 1) I.B가입자 > 퀵머니론 신청자 > 불승인자
2) I.B가입자 > 퀵머니론 신청자 > 승인자 > 실행자
웹진9월호 캠페인과 동일 조건
모네타카드 : 대상고객 전체
27
V. 향후 발전 방향
1. e-Marketing System 확장
2. 로그 데이터 활용
3. 다채널 연동
4. 개인화 추천 서비스
6. 향후
발전방향
방향
V. 향후
발전
1. e-Marketing 시스템 확장
1단계: 캠페인 자동화 및 기존 채널연동
향 후: 채널 확장 및 개인화 마케팅
마케팅 전략
고객 분석
다채널 운용 전략
데이터 마이닝
데이터 모델링
다채널 연동
PB(창구), TM(콜센터),
DM, SMS
다채널 운영
데이터 추출
자동화
Sales & Service 연동
마케팅 의사 결정 시스템 구축
(Web Log Analysis,
전문 Log Analysis)
Web Warehouse구축
Email캠페인
시스템 연동
고객군 생성 관리
금융권 e-Marketing System
29
개인화
1:1 마케팅
V. 향후 발전 방향
2. 로그 데이터 활용
고객 DB
집계
데이타
Analyzer
계정계
수
집
기
eMail원장
DB
eCRM
DB
집계
데이타
웹 로그
데이터
전문 로그
데이터
Report
집계
데이타
Client
Segment
Message
Client
Client
금융권 e-Marketing System
Client
30
Client
Client
V. 향후 발전 방향
3. 다채널 연동
고객 정보의 추가, 수정
신규가망
고객
Host
기존 운영계
Collector
외부 출처
고객 정보
제휴마케팅 등)
.
.
.
.
데이타 표준화
데이타 정제
중복체크
출처 관리
기존고객
기존고객
Contact
Contact
Data
Data
고객 리스트의
클리닝 업무
중복판정고객 처리
(Data enrichment)
Data정형화
(zip변경,회사명 등)
불량 데이타 정리
(전화, 주소)
Channel
다차원적인 고객군 추출:
Target고객을 추출 분석 및 활용
이메일

고객구성 분석
캠페인

Data Table관리
: Integrity 유지
Data Dic관리
고객군 추출
Meta Data
저장소
ARS및DB-Capture, 인터넷을 통한
뮨의고객 리스트
거래이력
기타
고객 세그멘트
. 프로젝트 생성
. 담당 직원 배정
데이타 마이닝
연결 사용 가능
마케팅 목적에
따라 연결 사용
복수 캠페인 동시에 진행
콜센타
접촉이력, 고객 response 데이타는 Batch 갱신
MCIF + DW
Mobile
Loyalty
Up-SellingAccount
Navigation
Cross-Selling
한미은행 내부 의 기타
고객 관련 DB
관련부서 직원
관련 부서 이관 件
. Apps공유
. e-mail / fax
Score
Sales
예 전문로그 이력데이타
금융권 e-Marketing System
Integrated
Offer
Product
Marketing
Customer
Transaction
Database
Service
DM
31
PDA
V. 향후 발전 방향
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