생보사를 위한 e-crm 추진 방안

생보사를 위한 e-CRM 구축 세미나

생보사를 위한 e-CRM 추진 방안

2001 년 2 월


한국 IBM 보험서비스사업본부

오세진 부장 ([email protected], 011-898-6083)

e-CRM 개요


사업 환경 분석산업특성분석경쟁사 분석

고객 특성 파악고객 가치 분석고객 니즈 분석

고객 대응 오퍼 및 메커니즘 설계What & When

개인화 설계How

CRM 활동의 세련화성과 분석 / 문제점 보완추진 조직 / 시스템 개선

고객 심층 이해

평가 보완

고객 대응

경쟁사와차별화되는심층적 고객이해를 바탕으로고객의개별적 니즈를충족시켜야 함

CRM 의 개념CRM 의 개념

CRM 은 고객에 대한 광범위하고 심층적인 지식을 바탕으로 , 개개인에 적합한 차별적 제품 / 서비스를 제공함으로써 ,

고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 마케팅 / 경영 혁신 활동이다 .

CRM 은 고객에 대한 광범위하고 심층적인 지식을 바탕으로 , 개개인에 적합한 차별적 제품 / 서비스를 제공함으로써 ,

고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 마케팅 / 경영 혁신 활동이다 .

e-CRM 개념 e-CRM 개요


고객 획득

CRM 범위

신규 고객의 유치는 기존 고객의 유지보다 3 배에서 5 배의 비용을 필요로 한다 .

신규 고객보다는 기존 고객들에게 새로운 제품을 팔 가능성이 12 배가 높다 .

만족한 고객은 자신의 경험을 5 명의 새로운 고객들에게 이야기하고 , 그 경우 그들의 구매 가능성은 그렇지 않은 고객들보다 6 배가 높다 .

충성도가 높은 고객들은 일반 고객보다도 1.5 배 이상을 더 구매한다 .

회사의 제안 수용 가능성이 높은 사람들을 찾아내어 이들에게 신규 고객 유치의 비용과 노력을 집중함으로써 , 마케팅의 효율과 효과 를 높인다 .

추가 판매 , 교차 판매 또는 신규 판매의 가능성을 높인다

이탈의 가능성이 높은 고객을 사전에 파악한다 .

수익 창출에 기여하는 고객에게 마케팅 역량 을 집중한다 .

CRM Super Process

우리 회사에 보다 많은 수익을 안겨 줄 수 있는 사람들은 어떤 사람들인가 ?

고객들이 원하는 바는 무엇인가 ? 고객의 충성도 (Loyally) 를 어떻게 구축할 것인가 ?

그들을 어떻게 우리의 고객으로 만들 것 인가 ?

그것을 언제 어떠한 방법으로 충족시킬 것 인가 ?

구축된 충성도를 어떻게 유지할 것인가 ?

고객 개발 고객 유지

e-CRM 개요

Issue & BenefitsIssue & Benefits


성공적인 CRM 전략은 프로세스 , 조직 , 시스템을 함께 고려하여야 고객 서비스 레벨이 향상 .성공적인 CRM 전략은 프로세스 , 조직 , 시스템을 함께 고려하여야 고객 서비스 레벨이 향상 .

고객정보 통합 프로세스 설계채널 통합 프로세스 설계접점채널의 기존 부서업무 흡수

고객정보 통합 프로세스 설계채널 통합 프로세스 설계접점채널의 기존 부서업무 흡수

조직 통합 및 신규 조직 생성전문인력 양성새로운 기술에 대한 교육

조직 통합 및 신규 조직 생성전문인력 양성새로운 기술에 대한 교육

Web 기반의 통합상담 적용업무 개발고객정보 DB 구현으로 CRM 기반 조성채널 통합 , 영업점 지원의 인프라 구축

Web 기반의 통합상담 적용업무 개발고객정보 DB 구현으로 CRM 기반 조성채널 통합 , 영업점 지원의 인프라 구축

수익성 있는 잠재 고객을 획득 , 기존 고객의 수익성을 증대 , 우수고객을 유지하기 위한 비즈니스 프로세스 설계는 ?

수익성 있는 잠재 고객을 획득 , 기존 고객의 수익성을 증대 , 우수고객을 유지하기 위한 비즈니스 프로세스 설계는 ?

CRM 전략 수립 및 실행을 지원 관리할 수 있는 시스템 및 Tool 은 ?

CRM 비즈니스 프로세스를 수행하고 관리하기 위한 우리 기업의 시스템은 어떻게 구현되어 질 것인가 ?

CRM 전략 수립 및 실행을 지원 관리할 수 있는 시스템 및 Tool 은 ?

CRM 비즈니스 프로세스를 수행하고 관리하기 위한 우리 기업의 시스템은 어떻게 구현되어 질 것인가 ?

고객 획득 , 개발 , 유지를 위한 전략을 실행하고 , 고객 관계를 관리하기 위한 우리 기업 조직은 ?

고객 획득 , 개발 , 유지를 위한 전략을 실행하고 , 고객 관계를 관리하기 위한 우리 기업 조직은 ?

CRM 구현 요소

Strategy/Process Organization System

CRM Super Process

고객 획득 고객 개발 고객 유지

e-CRM 개요


e-CRM 구축전략


공급업체

보상 관련업체

외부업체

본사 / 지점

고객과 직접연결

제휴 업체

TM

설계사

사용자

인터페이스

개인 기업 단체

사용자

인터페이스

신 처리계 시스템

통합업무 DB

통합규칙 DB

통합고객 DB

추출 / 변형 / 정제 / 전송

신 정보계 시스템 ( 전사적 CRM)

24 시간 365 일 서비스 그룹웨어 시스템 관리

및 미들웨어네크웍

아키텍쳐H/W

Platform

S/WPlatfor

m

전문 Advisor

CallCenter

영업사원

보험시스템 이미지 e-CRM 구축전략

보험시스템 (IAA) 일반관리시스템상품시스템 경리회계시스템

신계약 시스템 융자시스템보전시스템 부동산 시스템지급 시스템 경영지원 시스템

영업관리 시스템 총무 / 감사 시스템고객관리 시스템

통합 DB 인터페이스

전사 통합 DB

고객정보 지식정보가상설계 원격교육

신규계약 처리 마케팅 / 영업지원보상신청 영업실적조회

대금지급업무 커뮤니케이션

e-Business 시스템

DM

Operation CRM영업관리 마케팅 관리

Opportunity 관리Campaign 관리

Contact 관리Account 관리Activity 관리

보험정보 데이터 웨어 하우스 (IIW)

데이터 마이닝( 데이터 부가가치분석 )

OLAP 분석( 고객정보 , 접촉 , 거래 , 상품등 )

Analytical CRM

고객 분석 관리

DM ...


통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐

데이터소스

메타 데이터

조정

/정제

/변형

/도출

업무 데이터웨어하우스

선택

/집계

/적재

고객접점전사 데이터웨어하우스

외부 데이터

Provisioning model단위 데이터정제 데이터

신 정보계 업무 요건

목적별데이터마트

통합보험 데이터웨어하우스의 아키텍쳐 개요통합보험 데이터웨어하우스의 아키텍쳐 개요

DW Architecture e-CRM 구축전략


통합보험데이터웨어하우스(Insurance InformationWarehouse)

활동 (Activity View)

경리 (Account View)

유형 (Type View)

계약 (Agreement View)평가 (Activity View) 캠페인 (Campaign View)

자금흐름 (Cash flow View)

의사소통 (Communication View)

연락처 / 선호도(Contact point/

Preference View)

상품 (Specification View)

등록 (Registration View)

장소 (Place View)

목표 / 요구사항 (Goal/Need View)

통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역

IIW 소개 e-CRM 구축전략

통화 (Currency View)

사건 (Event View)

고객 / 협력업체 (Party View)목적물 (Object View)


경리 (ACCOUNT View)- 출 / 수납 , 세무 및 회계에 관한 관점

활동 (ACTIVITY View)- 보험회사에 의미가 있는 활동에 관한 관점으로서 Leisure, Business 및 Marketing 활동이 있음

계약 (AGREEMENT View)- 금융서비스관련계약의 관점으로서 보험계약 , 저축 및 대출 등이 있음

평가 (ASSESSMENT View)- 주관적 평가 , 과학적 평가의 결과 관점으로서 고객 스코어링 , 재무평가 및 의료평가 등이 있음

캠페인 (CAMPAIGN View)- 영업활동의 관점 dm 로서 캠페인 , 캠페인 셀 , 캠페인 스텝 등이 있음

자금흐름 (CASH FLOW View)- 자금거래의 관점으로서 보험료 , 보험금 , 대출금 , 수당 , 수수료 , 사업비 및 소득 등이 있음

의사소통 (COMMUNICATION View)- 고객과의 접촉 정보의 관점으로서 의사소통의 방향 (Inbound/Outbound) 목적 및 주제 등이 있음

연락처 및 선호도 (CONTACT POINT/PREFERENCE View)- 고객의 연락처 , 선호도에 관한 관점으로서 선호하는 이름 , 주소 , 언어 , 시간대 , 영업채널 및 연락처 등이 있음

통화 (CURRENCY)- 다른 주제영역이 사용하는 통화 단위를 나타내는 관점

통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역



사건 (EVENT View)- 고객 및 보험회사 관련한 사건 / 사고의 관점으로서 일상생활중의 event, 업무관련 event 및 계약관련 event 가 있음

목표 및 요구사항 (GOAL/NEED View)- 금융서비스와 관련한 각 고객의 목표 및 요구사항의 관점으로서 연금 플랜 , 자녀교육비 플랜 및 재난대비 등이 있음

목적물 (OBJECT View)- 보험계약 관련 또는 자산운용 관련 목적물의 관점으로서 동산 , 부동산 , 생명체 및 가재도구 등이 있음

고객 및 협력업체 (PARTY View)- 개인고객 , 법입고객 , 보험중개인 , 직원 , 대리점 , 생활설계사 및 협력업체의 관점으로서 보험회사 관련 모든 당사자를

의미함

장소 (PLACE View)- 지역적 요인의 관점으로서 국가 , 도시 , 우편체계 및 자연적 장소 등이 있음

등록 (REGISTRATION View)- 보험회사 관련 등록의 관점으로서 대리점 등록 , 사업자 등록 , 운전면허 등록 , 여권 등록 , 보험상품 등록 및 각종

자격증 등록이 있음

상품 (SPECIFICATION View)- 보험회사 상품의 관점으로서 보험종목 , 판매단위 상품 , 세부담보 및 이와 관련한 업무규칙이 있음

유형 (TYPE View)- 보험회사의 각종 업무 업무규칙의 관점으로서 상품규칙 , 인수지침 , 보상규칙 및 각종 업무지침 등이 있음



계층별 사례 - Provisioning Model 계층별 사례 - Provisioning Model

데이터소스

조정

/정제

/변형

/도

출

선택

/집계

/적

재

통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐

신 정보계 업무요건


메타 데이터


전사 데이터웨어하우스

외부 데이터

Provisioning model

e-CRM 구축전략IIW 소개


계층별 사례 - 전사 데이터웨어하우스 모델계층별 사례 - 전사 데이터웨어하우스 모델

데이터소스

조정

/정제

/변형

/도출

선택

/집계

/적

재통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐



메타 데이터



외부 데이터

Provisioning model



계층별 사례 - 목적별 데이터 마트계층별 사례 - 목적별 데이터 마트

데이터소스

조정

/정제

/변형

/도출

선택

/집계

/적

재통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐



메타 데이터



외부 데이터

Provisioning model



기업활동으로 축적된 대용량의 데이터로부터 숨겨진 정보 , 관계 , 패턴 , 새로운 법칙 등을 발견하여 고객의 행동을

이해 함으로써 실제 기업 경영 및 경쟁력 강화를 위한 마케팅 활동의 주요 정보로 활용하는 일련의 과정 (Process)

대용량 데이터

유용한 정보 적절한 Target Marketing

경쟁력 강화

Data Mining 정의Data Mining 정의

Data Mining e-CRM 구축전략


데이터마이닝 시스템 은 고객관계 업무를 위한 마케팅 활동에 활용될 수 있도록 데이터마이닝 방법 론과 보험사전용의 데이터마이닝 솔루션을 통해 구축됩니다 .데이터마이닝 시스템 은 고객관계 업무를 위한 마케팅 활동에 활용될 수 있도록 데이터마이닝 방법 론과 보험사전용의 데이터마이닝 솔루션을 통해 구축됩니다 .

현업 사용자

분석가 / 정보실 요원

데이터 준비

모델 개발

비즈니스 직관

고객 초점

양질의 마이닝결과를위한 데이터 처리

과거행동을 기반으로한미래행동 예측모델 개발

고객 획득 또는 유지등마케팅 목표와 수익성을기준으로한 타겟 고객의선정

타겟 고객 또는 타겟 고객서브세그먼트의 특성에 대한 이해 및 해석

데이터마이닝 방법 론데이터마이닝 방법 론

데이터 수집 발견 실행

보험사의 고객관계마케팅을 위한 데이터마이닝 솔루션

(Intelligent Miner for Relationship Marketingfor Insurance)

보험사의 고객관계마케팅을 위한 데이터마이닝 솔루션

(Intelligent Miner for Relationship Marketingfor Insurance)

현업 사용자를 위한 분석 환경뛰어난 확장성과 병렬 처리의 지원다양한 데이터마이닝 , 통계 기법 지원

마케팅 활동마케팅 활동

고객획득- 가망고객발굴

•가장 수익성이 높은 가망 고객을 타겟팅•획득 성공율이 높은 고객 타겟팅을 통한 마케팅 원가 절감

연계판매- 자동차 / 장기연계판매

•추가적인 보험상품 청약 가능성이 높은 고객의 특성 이해•기존 고객에 대한 수익성 향상

고객유지- 이탈고객분석

•가장 이탈의 위험이 큰 고객의 선별•수익성 높은 고객의 유지를 위한 타겟 마케팅 프로그램 개발

시장세분화

가망고객발굴

고객 재획득

이탈계약방지

신상품 Simulation 시스템

연계판매- 자동차/ 장기 연계판매 분석

우수고객유지생산성분석

- 사업비 분석

영업가족 성향분석- 활동 , 성향분석 , 우수영업가족

영업실적분석- 실적예측 , 경쟁사 MS

계약분석- 보유계약 , 유지율

인수심사 및 요율 Simulation

누적위험 Scoring

Credit Scoring

Data Mining 다차원 분석 ( OLAP)*

고객재획득 •경쟁사로부터 수익성 높은 고객 획득

우수고객분석 •수익성 높은 기존 고객을 타겟팅

Data Mining e-CRM 구축전략


발 견데이터 수집 실 행

고객 획득– 가장 수익성이 높은 가망 고객을 타겟팅–획득 성공율이 높은 고객 타겟팅을 통한 마케팅 원가 절감

고객 개발– 추가적인 보험상품 청약 가능성이 높은 고객의 특성 이해– 기존 고객에 대한 수익성 향상

고객 유지– 가장 이탈의 위험이 큰 고객 및 설계사의 선별– 수익성 높은 고객 및 설계사의 유지를 위한 타겟 마케팅 프로그램의 개발

우수 고객 분석추가 가입자 예측

내부 이탈고객 관리외부 이탈고객 분석

내부 정보– 고객 DB– 계약 DB– 거래정보 DB– 설계사 DB 등

반응 정보– Survey DB– Response Data

외부 정보– 타기업 고객정보– 제휴 마케팅– 인구통계 등

데이터 처리 및 변수 분석 미래 행동예측 모델 개발 마케팅 목표와 수익성을

기준으로 한 티켓 고객 선정

우수고객– 반복구매촉진– 감사의 표시– 특별한 메시지

내부 / 외부 이탈고객– Incentive 제공– Loyalty 강화

추가 가입 고액– 보너스 상품 제공– 기능 , 혜택 강조

Data Mining

고객관계 마케팅에서의 데이터마이닝고객관계 마케팅에서의 데이터마이닝

e-CRM 구축전략


다차원분석 (OLAP) 의 활용 - 최종사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 의사결정에 활용하기 위해 대화식으로 정보를 분석다차원분석 (OLAP) 의 활용 - 최종사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 의사결정에 활용하기 위해 대화식으로 정보를 분석

Information application

Relational Databases

Operational Databases

Reconciled Subset Derived Reformat Enhance

Information Warehouse

Data Integratio

n

InfrastructureSupport Tools

worker

Direct Application Access

Ad-hoc Query & Report

OLAP

External Data

Sources

다차원 분석 e-CRM 구축전략


전 세일즈 사이클에 걸친 거래 추적

세일즈 기회에 관한 정보의 조회 , 추적 및 수정

예상 수입 , 종결 가능성 , 세일즈 단계 , 계좌 , 연락처 , 활동 , 상품에 대한 관심 , 결정 요건 , 경쟁사 , 견적서 및 종속된 기회 등의 정보를 포함

기회 프로파일 정보 (앞으로 확장 가능한 양질의 기회에 대한 비즈니스 라인 수 ) 의 획득 및 공유

Opportunity 관리

마케팅 관리 - 영업관리

비즈니스 및 개인 연락처 관리 연락처 정보의 기록 및 추적 연락처 목록의 생성 연락처에 관련된 모든 활동의 기록 해당 계좌 , 가족 계좌 및 기회에 관련된 모든 연락처의 조회

내장된 팀 지원 기능과 완벽한 연락 활동 내역

Contact 관리

e-CRM 구축전략


마케팅 관리 - 영업관리 e-CRM 구축전략

기회별 , 계좌별 , 연락처별 혹은 개인별 활동 내역 입력 및 추적 전화 , 회의 , 회신 , 또는 마케팅 활동 등

중앙 저장소를 통한 커뮤니케이션 잉여 활동의 제거로 세일즈 사이클을 단축 , 고객의 만족도를 개선

기타 활동 관리 기능 다른 사용자에게로 활동 양도 , 캘린더에 활동 기록 , 알람 기능 및 주요 활동 상기 기능

Activity 관리

계좌 관리 팀을 통한 팀 셀링 명명된 계좌 , 포괄적 계좌 , 지역적 계좌 , 지리적 계좌를 생성 , 계좌별 정보에 대해 공동 작업

완벽한 계좌 내역 세일즈 , 마케팅 , 및 서비스 조직으로부터의 모든 접촉 내역 을 제공

다중 단계의 계좌 계층도 다중 단계 계좌 및 drill-down 기능의 지원으로 복잡 계좌 조직구조를 관리

계좌 프로파일링 및 지능적인 계좌 스코어링 프로파일에 관한 질문에 대하여 타겟 마켓에 알맞은 대답을 제공

Account 관리


Campaign 정의–기본 정보–실행일–대상 고객 지정–흐름 지정

캠페인 실행–유량제어–우선 순위 제어–흐름 제어–상황 리포트

실적 리포트–캠페인별 –판매별–스텝별–채널별

고객 추출 조건 작성고객 추출 조건 보관

검색집계크로스 집계크로스세일 집계분포표

클러스터 분석점수 누적연상 분석등급 분류

실시

평가계획

분석

마케팅 관리 - 캠페인 관리 e-CRM 구축전략

캠페인 운용 싸이클캠페인 운용 싸이클


CampaignDB

MiningData

고객 채널 상품

고객 DB

분석용 DB 군

고객분석 Campaign 관리

고객 센터

모델 작성수익 (Gains) 차트 점수

고객분석

선택 데이터의 사전분석이상값 / 결손값의 보완

모델적용

데이터 준비

모델 작성

고객 「 Focus 」Business 의 통찰

Intelligent MinerIntelligent Miner for Relationship

Marketing

신규및 잠재고객 확보이탈 방지연계 / 추가 판매

캠페인 결과의Feedback

캠페인 대상고객의 선택

캠페인의관리 / 평가

캠페인기획

캠페인 정보의 정의

판매 지원의 DB

CampaignAdvisor

고객으로부터의회답 / 반응

DMTM

Direct Channel

Campaign 결과의Feedback①

②

③

④

⑤⑧

⑦

⑥

설계사 및 FC

마케팅 관리 - 캠페인 관리 e-CRM 구축전략

데이타웨어하우스를 중심으로한 DB 마케팅 시스템 구조데이타웨어하우스를 중심으로한 DB 마케팅 시스템 구조


마케팅 관리 - 고객분석 관리 e-CRM 구축전략

고객 분석고객 분석

체계적인 고객 분석을 통하여 우수고객 , cross/up selling 대상고객 , 이탈 가능성이 높은 고객에 대한 적극적인대응방안 확보 및 설계사 관리방안 수립체계적인 고객 분석을 통하여 우수고객 , cross/up selling 대상고객 , 이탈 가능성이 높은 고객에 대한 적극적인대응방안 확보 및 설계사 관리방안 수립

우수고객Customer Value 등을 통한 우수고객 선정기준 설정우수고객 특성분석우수고객 관리방안 마련

추가 가입자 예측상품이용 패턴 분석을 이용한 Item 설정Item 별 고객 특성 분석Item 별 대상 고객 선정

외부 이탈고객 관리 상품이탈 및 보험사 이탈

고객 특성 분석

내부 이탈고객 관리내부 이탈고객 관리설계사 업무분석설계사 업무분석설계사 평가기준 마련설계사 평가기준 마련설계사 이탈에 대한 모형설계사 이탈에 대한 모형

설계사 업무분석설계사 업무분석설계사 평가기준 마련설계사 평가기준 마련설계사 이탈에 대한 모형설계사 이탈에 대한 모형

고객 분석고객 분석고객 분석고객 분석고객 현황 파악고객 현황 파악상품별 가입자 특성 분석상품별 가입자 특성 분석상품이용 패턴 분석상품이용 패턴 분석고객 세분화고객 세분화고객 가치 평가 기준 확립고객 가치 평가 기준 확립

고객 현황 파악고객 현황 파악상품별 가입자 특성 분석상품별 가입자 특성 분석상품이용 패턴 분석상품이용 패턴 분석고객 세분화고객 세분화고객 가치 평가 기준 확립고객 가치 평가 기준 확립


e-CRM 구축 사례


운영계 시스템

• 내부정보• 외부정보

• 고객• 계약• 대출• 영업실적 (Sales)• 수금• 지급• 설계사 /FC

캠페인 평가

마케팅 D/W

데이터 마이닝

마케팅 분석가

채널별 캠페인관리

채널 MIX- 고객 Segmentation- 상품특성- 채널의 Skill Level- 필요정보

캠페인 평가

채널 관리 고객

설계사

FC

Mobile

S.F.A*1)

마케팅 전략수립 ( 고객분석 )

*1) S.F.A : Sales Force Automation ( 1 단계 Pilot 운영 )고객반응 / 정보갱신

캠페인 결과 정보

고객 분석

추가 가입자 예측

우수고객 분석

외부이탈고객 분석

내부이탈고객 분석

교차판매상품 분석

마케팅 채널 분석

캠페인 대상 고객 / 상품 선정

캠페인 단계 정의 스케쥴 정의 메시지 정의

캠페인 수행 및 평가

캠페인 기획 / 정의마케팅 기획

생활설계사

재무설계사 (FC)

구축사례 1

CRM 기능 구성도CRM 기능 구성도

■ 1단계


운영계 시스템


• 고객• 계약• 대출• 수금

• 지급• 영업실적 (Sales)

• 설계사 /FC 캠페인 평가

마케팅 D/M


인터넷

콜센터

고객상담

텔레마케팅

DM

설계사

FC

Mobile

S.F.A*1)

T/M

C/M보유고객

( 개인 / 단체 )

마케팅 D/W

유망고객

세대정보

내부직원 /점포

설계사 / 대리점

일반 캠페인정보

대출정보접촉정보

각종 Scoring 정보

계약정보

.

.

.

고객반응 / 정보갱신캠페인 결과 정보

데이터 마이닝

마케팅 분석가



캠페인 평가

마케팅 전략수립 ( 시장관리체제구축 )

고객 분석

추가 가입자 예측우수고객 분석

외부이탈고객 분석내부이탈고객 분석교차판매상품 분석마케팅 채널 분석

캠페인 대상 고객 / 상품선정




세대별 모델 분석

유망고객 분석

생활설계사재무설계사 (FC)

Cyber MarketingTelemarketing

Direct Mail

*1) Sales Force Automation 의 2단계 확산

채널간 인터페이스 연계

■ 2단계

구축사례 1 구축사례 1


운영계 시스템


• 고객• 계약• 대출• 수금

• 지급• 영업실적 (Sales)

• 설계사 /FC 캠페인 평가

마케팅 D/M


보유고객( 개인 / 단체 )

전사 D/W

유망고객세대정보

내부직원 / 점포설계사 / 대리점

일반 캠페인정보

대출정보접촉정보

각종 Scoring 정보

계약정보

고객반응 / 정보갱신캠페인 결과 정보

재무영업정보

데이터 마이닝

마케팅 분석가



캠페인 평가

마케팅 전략수립 ( 전사적 CRM 체제 구축 )

고객 분석

추가 가입자 예측우수고객 분석

외부이탈고객 분석내부이탈고객 분석교차판매상품 분석마케팅 채널 분석

캠페인 대상 고객 / 상품선정




세대별 모델 분석유망고객 분석 생활설계사

재무설계사 (FC)

Cyber MarketingTelemarketing

Direct Mail

채널간 인터페이스 연계

단체고객 분석재무영업 마이닝 분석누적위험 Scoring 및 요율인수 지원Risk 관련 분석

*1) Sales Force Automation 의 3단계 안정화

인터넷

콜센터

고객상담

텔레마케팅DM

설계사

FC

Mobile

S.F.A*1)

T/M

C/M

■ 3단계

구축사례 1


추가 가입자 예측추가 가입자 예측

요건분석요건분석

고객 분석고객 분석우수고객 분석우수고객 분석

이탈고객 관리• 외부 이탈• 내부 이탈 *1)

이탈고객 관리• 외부 이탈• 내부 이탈 *1)

M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M20

M25…....

세대별 모델 분석세대별 모델 분석

유망고객 분석유망고객 분석

단체고객 분석단체고객 분석재무영업 마이닝 분석재무영업 마이닝 분석

Risk 관련 MiningRisk 관련 Mining

누적위험 Scoring 및요율인수 지원

누적위험 Scoring 및요율인수 지원

마케팅 D/M 구축마케팅 D/M 구축 마케팅 D/W 구축- 유망고객 확대- 휴면고객 추가

마케팅 D/W 구축- 유망고객 확대- 휴면고객 추가

전사 D/W 확대 구축- 영업관리 Data Mart 포함- 투 . 융자 Data 연계

전사 D/W 확대 구축- 영업관리 Data Mart 포함- 투 . 융자 Data 연계


Campaign 프로세스 설계 및 조정Campaign 프로세스 설계 및 조정Campaign Adviser

구현Campaign Adviser

구현Unit TestUnit Test

통합 테스트- Mining 결과 연계- 설계사 영업지원시스템

구축- Campaign Adv. 활용

통합 테스트- Mining 결과 연계- 설계사 영업지원시스템

구축- Campaign Adv. 활용

캠페인 /Channel Interface 연계 확대

캠페인 /Channel Interface 연계 확대Channel(D/M,T/

M,C/M)간 Interface 연계

Channel(D/M,T/M,C/M)간 Interface

연계요건정의요건정의 설 계설 계 Codin

gCodin

gUnit TestUnit Test

FC 를 위한 신영업지원시스템 Pilot 구현

FC 를 위한 신영업지원시스템 Pilot 구현

향후 CRM 발전 전략 수립 *2)

향후 CRM 발전 전략 수립 *2)

신 기간계 연계를 위한 요건 파악 및 전달

신 기간계 연계를 위한 요건 파악 및 전달

D/W구축

Data Mining

캠페인 관리

설계사영업지원시스템

전략수립

1 단계 2 단계 3 단계

*1) 내부 이탈고객 관리 : 이탈 설계사 예측 등 내부적 요인분석을 통한 이탈고객관리

*2) 향후 CRM 발전 전략 수립- ETT 확장 전략- OLAP 운영방안- Mining 및 Campaign 확장방안 등


Pilot운영

Pilot운영

FC신영업지원시스템

요건정의요건정의

FC 를 위한 신영업지원시스템 구축

FC 를 위한 신영업지원시스템 구축

FC 를 위한 신영업지원시스템 확장

FC 를 위한 신영업지원시스템 확장

전체 추진일정

구축사례 1


업무 구성도업무 구성도업무구성도업무구성도

구축사례 2

※R : Real-time process B : Batch process

기간계

계약관리사후관리

정보계

영업조직영업실적

애니카 긴급출동 한빛은행

.

.

TempDB

D/W

EDW

마이닝 Subject Area( 평가 )

캠페인

캠페인Temp

DB

C.C

Cyber Ins

채널

채널통합DB

SAM B

마이닝 결과 정보 (B)

batch

B

고객정보 (B) : 분석관점정보 ( 불만토론정보 , 유망고객정보 )

- 대상고객정보- 계약 / 상품정보

- 캠페인기본정보

캠페인 Subject Area( 평가 )

대상고객

TempDB

캠페인어드바이저control

DB

R

B B

B

B

RR

DM

EDW

영업실적분석캠페인분석

.

.

.

분석대상

분석결과

현행시스템

B B

B

………

반응정보 (B)

B

다차원분석

마이닝

IㆍM

DM

고객관련정보 (B)

캠페인대상고객정보 (R)

반응정보 (R)

- 캠페인대상 고객정보- 캠페인기본정보

캠페인대상고객정보

(R)

외부 데이터

고객통합

대리점지원시스템

R

반응정보(R)

반응

정보

(R)

캠페

인대

상

고객

정보

(R)


일 BATCH

예약발행 시스템( 영업지원시스템 )

고객정보 , 연락처정보접촉정보

고객정보 , 연락처정보접촉정보 , 계약정보

고객정보 , 연락처정보접촉정보


TelemarketingDB

텔레마케팅 시스템DB server

Client Appl.

예약발행 DB

캠페인대상Tables

DB server

Client Appl.

계약원부단체원부

…

고객정보접촉정보계약정보

기존기간계

일 or 달 BATCH

주소마스터


*CA: Campaign Advisor

ClientBrio OLAPClient *CA

고객정보 , 연락처정보 , 접촉정보 -> 주민번호 확인 즉시 , 통합고객 DB 에 Insert

고객주민번호

Client Appl.

DW

고객 마케팅 DW

*CAControlTables

DB server

제휴고객DB

제휴고객관리 시스템DB server

Client Web Browser

HomepageDB

Web HompageDB server

고객정보 , 연락처정보 ,

접촉정보

고객정보 , 연락처정보

콜센터 시스템

콜센터DB

DB server

고객정보 , 연락처정보 ,접촉정보


Client Appl.

* 예약발행 DB 의 설계사인사사항 사용 .

캠페인 관리 시스템

구축사례 3


데이터웨어하우스 구축사례 - 금융권데이터웨어하우스 구축사례 - 금융권

수주기관 개발업무내용 비고

흥국생명

외환카드

국민은행

외환은행

LG 캐피탈

대한재보험

교보생명

현대해상

신한생명

국제화재

동양화재

신정보계 시스템

DW 구축 및 손익자금 예측

데이터 웨어하우스 Phase 1

영업실적 관리 시스템

고객 / 영업실적 부문 DW 및

데이터마이닝 시 범 업무

경영정보 및 인물 내방자 정보

관리시스템

EUC/EIS//MIS 구축

전사통합 DW 모델링

통합 EUC 구축

전사 통합 DW 구축

전사통합 DW(e-biz 포함 ) 구축

개발기간 ( FROM~TO)

'99. 7 ~ 2000. 3

'99. 6 ~ 2000. 1

'99. 6 ~ '99. 12

'98. 12 ~ '99. 1

'98. 1 ~ '98. 10

'98. 5 ~ '98. 8

'97. 10 ~ '98. 3

'99. 7 ~ '99.11

'99.11 ~ '2000. 5

'2000. 2 ~ '2000.10

‘2000. 8 ∼ 현재

70MM

110MM

40MM

8MM

50MM

20MM

80MM

18MM

36MM

40MM

90MM

RS/6000 SP, DB2 UDB, IM, Brio

RS/6000 SP, DB2 UDB, Prism, SPSS

-

RS/6000, DB2, DB2 OLAP 서버 , Wired for OLAP

AS/400, RS/6000, EssBase, IM

RS/6000, DB2 UDB, Delphi

RS/6000, DB2, Brio, MQ, VW

RS/6000, DB2/UDB, DB2 OLAP Server Glasses

RS/6000, DB2/UDB, Brio

RS/6000, DB2/UDB, PowerPlay

96 년 이전 구축사례 생략

투입인력( M/M)

사용시스템


데이터웨어하우스 구축사례 - 비금융권데이터웨어하우스 구축사례 - 비금융권

수주기관 개발업무내용 비고

신세계백화점

기아자동차

기아자동차

SK텔레콤

한화기계

현대자동차

DB 마케팅 시스템 구축

DB Clinic 컨설팅

DB 마케팅 시범업무 구축

데이터웨어하우스 구축

관리지표시스템

고객 & 클레임 DB 구축

개발기간 ( FROM~TO)

'99. 4 ~ ’99.10

'98. 12 ~ ’99. 4

'98. 7 ~ '98. 9

'98. 8 ~ '99. 3

'97. 4 ~ '97. 7

'97. 3 ~ '97. 8

60MM

28MM

10MM

98MM

15MM

50MM

RS/6000, Oracle, EssBase, Wired for OLAP

-

RS/6000, DB2, SAS W/A, DB2 OLAP 서버

IBM 9672, DB2

RS/6000M, DB2, Visual Warehouse

RS/6000, Informix, SAS S/A, Meta Cube, Impromptu

96 년 이전 구축사례 생략

투입인력( M/M)

사용시스템


State Farm - 미국 (Insurance Information Warehouse, ‘Campaign Management’ Data Mart)

West Farm - 미국 (Insurance Information Warehouse)

Winthurtu - 스위스 (Insurance Information Warehouse)

Farmers Group - 미국 (‘Underwriting Profitability Analysis’ Data Mart)

John Hanckok - 미국 (‘Fraudulent Claim / Moral Risk’ Data Mart)

All State - 미국 (‘Customer Prospect Optimizer’ Data Mart)

Bacon & Woodrow - 미국 (‘Risk Pricing Analysis’ Data Mart)

현대해상화재보험 ( 전사 Insurance Information Warehouse)

흥국생명보험 ( 전사 Insurance Information Warehouse)

국제화재해상보험 ( 전사 Insurance Information Warehouse)

동양화재해상보험 ( 전사 Insurance Information Warehouse)

IIW (Insurance Information Warehouse) 적용 사례

IIW (Insurance Information Warehouse) 적용 사례

생보사를 위한 e-crm 추진 방안

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