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Solutions

 
OLAP
 

   Customer Centric OLAP 분석이란?

  기업의 OLTP Data를 가지고 수행하는 일반적인 분석방법을 넘어서, 고객중심의 분석방법론을 채택하여 OLAP시스템을 구현합니다.

고객DB통합구축
OLAP
Data Mining
RFM Quick Scan
  특히, 시계열적으로 변동되는 고객의 속성을 해결한 변경이력, 동일인물이나 동일세대의 관리기준을 채택하여분석하며, CRM 실무에서 즉시 사용할 수 있는 실무형 분석방법(목적지향적)으로 OLAP을 구현합니다.

- 고객의 접촉정보를 기반으로한 만족도 분석
- 고객의 거래상태를 기반으로한 이탈 율 분석
- 고객의 WEB 방문횟수를 기반으로한 판매율 예측 분석
- 고객의 RFM 결과를 기반으로 하는 고객활성화 분석

공영의 "성과"중심의 작업지침은 간략하면서도 파워풀합니다. 다양한 CRM 센터의 구축 및 분석과정의 노하우를 축적하고 있습니다. 이는 일반적인 이론중심이 아닌, 실무에서 검증된 방법을 이용한다는 의미이므로 현업의 성과를 중시하시는 분들은 저희 공영을 잘 알고 있습니다.

   Customer Centric OLAP / 일반 OLAP의 개념차이

  일반적인 OLAP의 진행은 DW, DM의 자료를 가지고 사용자가 원하는 장표(보고서)로 다양하게 구현을 합니다. 이런 경우는 매출분석, 재고분석 등의 불변하는 과거의 고정자료를 가지고 분석 경우는 적합하나, 고객정보처럼 주소의 변동, 연령의 증가, 직급의 변화 등의 변화하는 고객특성을 분석하는 때에는 전문적인 CRM 노하우가 필요하게 됩니다. 예를 들어, 고객정보의 Dynamic한 특성을 이해 못하는 분석가는 일부 부정확한 정보를 제공하여 사용자로 하여금 OLAP 성과물의 실용성에 대해서 신뢰할 수 없게 만드는 경우가 발생합니다.

이런 문제점을 해결한 것이 Customer Centric OLAP 으로서 분석의 관점을 정보의 발생시까지 연동하여 관리합니다. 고로, 변화하는 고객을 추적할 수 있으며, 이를 시스템에 반영하여 분석 시 활용할 수 있도록 해줍니다. 특히 목적지향적인 시스템을 구성하여 분석가로 하여금 전략중심의 프로세스 진행분석이 가능하도록 구성한 것이 Customer Centric OLAP 입니다.

   Customer Centric OLAP의 분석방법론

  현황 -> 조직 -> 가공 -> 조정 -> 지표 -> 운영

현황  정보의 생산 및 활용에 대한 분석과 생산의 정확도/신뢰도/갱신 율을
 분석하여 원천정보의 생산과정의 문제점을 도출하게 됩니다.
조직  기존정보의 생산 및 가공에 관련된 조직이나 사용자 직원 별로 Role을
 분석하고 재정립하여 정보에 대한 접근성의 규칙을 정립합니다.
가공  자료가공 및 과거자료에 대한 조정(물가인상분에 대한 현재 가치화 등)
 작업을 수행합니다.
조정  자료의 갱신을 위한 조직 및 과정, 업무프로세스의 조정 및 정보의 가공
 (추가자료생성)을 수행합니다. 이 과정을 통해서 새로운 목표중심의 자
 료의 생산 및 가공에 대한 프로세스가 완성됩니다.
지표  KPI 등 중요 지표에 대한 생산 및 보증, 신뢰도분석을 실시합니다.
운영  완성된 분석모델을 이용하여 실제 업무에 적용하는 과정입니다.
 정보를 활용하는 법, 자료의 의미부여, 마케팅적 해석 및 검증 등이 중요
 한 적용단계가 됩니다.

 

   Customer Centric OLAP 도구

  OLAP SERVER
MOLAP, ROLAP, HOLAP 등의 다차원 CUBE형태의 자료를 가공하고 보관하는 서버

OLAP의 새로운 표준언어인 MDX(Multi Dimensional Expression))을 지원하여 고차원의 분석이 가능하도록 지원하고 있습니다. 또한 일반적인 Excel2000과 연계가 되어 이용자가 손쉽게 이용이 가능하며 활용이 가능합니다. 또한 Data Warehouse / Data mart와 연계하여 CRM 전반에 걸친 분석이 가능합니다.

 


TR SERVER
IBM HOST, UNIX, RDBMS, WEB LOG 등의 자료를 통합적으로 보관(DW)할 수 있음. 통합과정에서의 변형, 단위환산 등의 트랜스버퍼 할 수 있는 기능을 기본으로 가짐. 예약스케줄에 의한 일정자동화 기능 및 작업로그의 MAIL/FAX로 보고기능.
최신주소 변경기능, 세대화 가공기능, 주소 세분화 기능 등의 기능을 포함

 


PT SERVER
분석의 결과를 WEB을 통해서 분석된 결과를 볼 수 있음. 결과자료를 저장하여 중요분석보고서 철을 만들 수 있음. 개인화된 분석화면을 구성할 수 있음.

 


C-EXCEL
분석결과를 WEB을 통하지 않고 EXCELEIS기능을 구현한 제품
- 경영정보 및 다양한 분석을 반복적으로 수행하고자 하거나 분석자료를 빈번히 재활용해야 하는 경우에 적합한 제품

 


PANORAMA
다차원 분석이 요구되는 환경 하에서 필요하며 다음에 소개하는 MS Analysis가 제공하지 못하는 실시간 Data Navigation이 필요로 하는 경우에 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 영업사원의 현재 업무실적 파악, 콜 센터의 현재 캠페인 진행현황 등과 같이 실시간으로 데이터를 다차원으로 분석하여야 하는 경우에 매우 적절한 솔루션입니다. 또한 응용 Implementation이 쉽기 때문에 담당 실무자가 아주 적은 시간을 투자하여 다차원 보고서를 생성할 수 있습니다.



   Customer Centric OLAP 분석모델의 활용 예
      완성된 분석모델을 이용하여 도입기간 및 위험성을 최소화 할 수 있으며, 검증된 프로세스를       도입할 수 있는 장점이 있습니다.

  만족도 분석모델
고객이 기업에 대한 만족도를 측정하고, 분석하는 모델임.
조직, 직원, 제품, 기간, 매출액 등이 중요분석이며, 만족도, 평균값, 만족도 N 순위 등이 측정값이 된다. 제품 측면, 서비스 측면, 영업 측면 등 만족에 영향을 주는 Factor를 분리하거나 종합하여 분석에 사용한다.

  고객이탈 분석모델
거래고객의 이탈율에 대한 측정 및 캠페인과 연계된 효과분석이 가능한 모델.
거래금액, 최근 거래상태, 지역, 상품, 연속성 등이 중요분석이며 이탈율, 만족도 등이 측정값이 된다.
이탈율 분석모델은 만족도 분석모델을 포함한다.

  판매예측 분석모델
고객에 대한 다양한 마케팅 활동의 데이터를 입력함으로써 예상되는 매출의 효과를 시뮬레이션할 수 있는 분석모델임. WEB-LOG, RFM, PSV, 상품, 마케팅 비용 등이 중요분석변수가 되며, 현매출액, 예측매출액, 증감율, Lifetime Value 등이 측정값이 되며, CALL 횟수, e-mail발송, 광고비, 이벤트 등이 활동 데이터로서 대입이 가능하다.

  RFM분석모델
고객의 단순거래정보만을 이용하는 분석기법으로 고객의 수익기여도별로 순위를 매길 수 있어 우수고객관리의 기본분석정보가 된다.
거래정보의 최근거래일, 총거래금액, 총거래횟수의 기본값을 분석변수로 하며 우수고객점수, 매출우수점수, 거래횟수우수점수, 최근성우수점수를 측정값으로 확인할 수 있다.
RFM은 상품별(브랜드별)로 적용하는 B-RFM이나 세그먼트별로 적용되는 S-RFM등의 세부분석이 가능하다.



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