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여섯 번째 강의안

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Academic year: 2022

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(1)

여섯 번째 강의안

e-고객관계관리(e-CRM)

1. e-CRM의 이해 2. e-CRM의 기능

3. e-CRM과 정보기술

(2)

1. e-CRM의 이해

(3)

CRM의 출현배경

고객 유지 비용 vs. 고객 확보 비용

파레토 법칙

Pareto's law

= 80대 20의 법칙

‘전체 결과의 80%는 20%의 원인에서 나온다’

고객 평생(생애) 가치

Life Time Value, LTV

한 고객이 한 기업의 고객으로 존재하는 전체기간 동안

기업에게 제공할 것으로 추정되는 재무적인 공헌도의 합계

3

(4)

새로운 고객 확보

기존 고객 유지

고객과의 커뮤니티 형성

e-CRM의 출현배경

4

(5)

CRM vs. e-CRM

CRM

Customer Relationship Management

고객에 대한 정확한 이해를 바탕으로 고객이 원하는 제품과 서비스를

지속적으로 제공함으로써 고객의 평생가치 lifetime value, LTV를 극대화하여 기업의 수익성을 높이기 위한 기업 경영상의 전략적 도구

e-CRM

고객 각각의 요구사항에 대해 정보기술에 기반을 둔 전자채널 e-channel 이용하여 온라인으로 고객과 접축을 갖고, 고객의 요구사항을 처리하며, 마케팅, 판매, 서비스의 세 가지 기업 활동을 전개할 수 있는 환경 구비

5

(6)

고객데이터 고객 특성 분석 고객 서비스

CRM

데이터웨어하우징 - 고객 정보

- 거래 내역 - 산업 정보

•거래 분석 - 고객 태도 - 지난 거래내역

타겟 마케팅 - 정적인 서비스 - 일방적인 서비스 - 시간과 장소의 한계

e-CRM

• 웹하우스 - 고객 정보 - 거래 내역 - 산업 정보 - Click 흐름 - 콘텐츠 정보

거래 분석 - 고객 태도

- 지난 거래내역 행동 분석 - 탐험적인 행동(네비게이션, 장바구니, 쇼핑 패턴 등)

일대일 마케팅 - 실시간 서비스 - 쌍방향 서비스 - 자유로운 시간 - 어디서든 가능

CRM과 e-CRM의 차이점

6

(7)

CRM의 핵심 효과

7

고객 전략 수립 CRM 인프라 구축

데이터 마이닝 마케팅, 판매, 서비스

피드백 관리

주요 고객 파악 고객 이탈방지 우수 고객유지 잠재 고객활성화

신규고객 획득

고객 가치 증대 기업 수익 창출

(8)

e-CRM의 정의

e-CRM

인터넷을 통하여 e-데이터웨어하우스로 수집된 고객과 관련된 데이터를 웹 마이닝(web mining)으로 분석하는 것

고객층의 정교한 세분화와 개인 고객과의 1:1 관계형성을 실현하는 주요한 e-비즈니스 도구

8

(9)

인터넷 서점을 이용한 도서 구매 사례

(10)

사이트 브라우징

10

(11)

도서 탐색

11

(12)

상품 선택

12

(13)

상품 구매

13

(14)

상품 구매 -계속-

14

(15)

상품 구매 -계속-

15

(16)

주문 이행

16

(17)

주문 이행 -계속-

첨단 물류 시스템 구축

WMS (Warehouse Management System)

DAS (Digital Assort System)

입출고 프로세스

입고확인 및 도서 진열  주문영수증 출력  주문도서 Picking 및 분류  주문도서 포장작업  주문상품 출고완료

17

(18)

배송 조회

18

(19)

배송 완료

19

(20)

주문이행 fulfillment 프로세스

(21)

주문이행 fulfillment 프로세스

21

프론트

오피스

고객

인터페이스 웹 호스팅 지불

오피스 배송 완료

고객성향 분석 배송 통지 주문 이행

웹사이트 카탈로그

ISP 지불프로세스

주문진행

주문접수/진행/반품 배송준비 및 선적(상차) 배송과정 모니터링

배송상황 추적 및 통보 배송완료 확인

고객성향 분석

웹 사이트 브라우징 탐색 상품 선택 구매

평가 이메일/SMS 통지 물품 선택, 포장, 배송

(22)

e-CRM의 종류

데이터베이스 기반의 e-CRM

고객을 이해하는데 바탕이 되는 데이터베이스가 반드시 필요하다는 입장에서 출발

분석기반의 e-CRM

수집된 데이터의 분석에 초점

기저귀와 맥주의 관계

실제 활용 가능한 의미 있는 사실을 발견하기가 쉽지 않다는 한계

전략기반의 e-CRM

전사적 전략과 정합성을 지녀야 한다는 점을 강조

기업의 핵심역량이 무엇이며, 핵심역량을 중심으로 사업을 전개하는데 필요한 요소들이 무엇인지 명확히 규정

22

(23)

e-CRM의 구성요소

23

가치사슬의 역류화: 과거 ‘공급자수요자’ 가치흐름이 ‘수요자공급자’로 변화

• 프론트 오피스ㆍ백 오피스: 기업의 고객에 대한 접근성 정도로 분류한 경영활동

• 데이터 웨어하우스: 방대한 분량의 고객 프로파일 데이터를 저장하는 정보창고

• 데이터 마이닝: 대량의 데이터베이스로부터 숨어있는 유용한 정보를 통계적 기법을 이용해 발견하는 과정 공급자

개발

생산

유통

경리

마케팅

세일즈

서비스

POS 콜센터 인터넷 우편 키오스크

데이터

웨어하우스

데이터 마이닝

고객

(24)

e-CRM의 구성요소

고객접점

point of contact

고객이 원하는 다양한 접촉 채널을 통하여 기업과 고객이 만나는 최초의 상호작용의 접점

고객 상담, 주문 접수, 고객 클레임 처리

IT를 활용한 관리를 효율화

24

(25)

e-CRM의 구성요소

기업 전방조직

front-office

영업, 마케팅, 고객 서비스에 초점을 맞춰 기업의 전방조직의 기능을 구성하고 있으며 서로 서로가 상호작용을 수반

향후 고객을 접촉할 수 있는 채널이 늘어날수록 e-CRM기법이 발전

25

(26)

e-CRM의 구성요소

기업 후방조직

back-office

기업 레거시 시스템 legacy system, 전사적 자원관리 ERP 시스템, 데이터웨어하우스 Data Warehouse 등과 통합되어 구성

기업의 매출 및 이익의 극대화를 위해 필요한 의사결정을 할 때 제공되는 유용한 정보의 데이터 저장소 역할

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(27)

2. e-CRM의 기능

(28)

e-CRM의 주요 기능

28

CRM의 기능

마케팅/캠페인 기획

캠패인 실행 및 이력관리

• 캠페인 분석 및 성과 관리

e-CRM 마케팅

• 텔레 세일즈

영업조직 자동화

영업 리드 관리

e-CRM 세일즈

고객 콜 센터

모바일 서비스

• 고객 셀프 서비스

e-CRM 서비스

(29)

방송 전화 E-메일

타겟 선정

모델링

프로파일링

추출

스케줄링

예산

모니터링

캠페인분석

성과측정지표 예) ROI,군집분석

경쟁사 정보

외부정보(일기예보,.)

프로파일링 DW

방송/캠페인

시간 담당자 상품

...

마케팅/캠페인 계획

캠페인 실행/이력 관리

e-CRM 마케팅

e-CRM 마케팅의 주요기능

29

(30)

e-CRM 마케팅 -계속-

영업계획 수립 및 고객정보관리

생성된 영업계획에 따라 영업기회에 대한 계획 opportunity plan

수립

마케팅 분석

새로운 기회와 잠재성을 평가하고, 새로운 전략 수립을 지원

RFM Recency, Frequency, Monetary

30

(31)

e-CRM 세일즈

텔레 세일즈

콜 센터의 기능을 활용하여 다양한 활동 수행 가능

인터넷 세일즈와 통합적 제품 카탈로그 관리 및 기능 공유가 가능

영업조직자동화

sales forces automation: SFA

영업력의 자동화를 지원

영업 리드 관리

lead management

영업기회 관리의 전 단계로써 고객을 영업사원에게 소개해주는 단계, 즉 추천 referral 관리의 효과적 수행 목적

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(32)

e-CRM 서비스

콜 센터 서비스

고객의 편의성 증진과 기업의 마케팅 및 서비스 기능 강화를 통한 우수고객 유지 및 수익 창출을 효율적으로 지원

고객관계관리 기능, 기업의 대내외적 위상 제고 기능, 종합정보센터로서의 기능

모바일 서비스

콜 센터 또는 인터넷을 통해 요청된 서비스 내역을 모바일 기기를 이용하여 현장 서비스 요원에게 할당하여 신속하게 업무 처리 가능

인터넷 고객 셀프서비스

고객이 인터넷에서 상품정보 획득 또는 문제 해결을 e-CRM을 이용하여 사용자 스스로 행할 수 있음.

32

(33)

3. e-CRM과 정보기술

(34)

웹로그분석 데이터 웨어하우스

0 5 10 15 20 25 30 35 40

1 2 3 4 5

데이터 마트 웹사용 패턴마이닝 웹 마이닝

데이터 마이닝

e-CRM과 주요 정보기술

콜 센터

34

참조

관련 문서

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