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Customer Analytics


Customer Analytics를 가지는 것, 즉, 고객을 정확히 이해하는 것은 세일즈, 마케팅, 서비스 분야에서 고객의 경험을 향상시킬 수 있는 기반이 됩니다.

Customer Analytics는 데이터 분석 및 최적화 기법을 통해 고객 생애주기 관리 및 세일즈, 가격책정 등 다양한 분야에서 Insight를 도출하고 적용합니다.


Analytics가 필요한 이유

  • 고객의 변화
    - 다양한 형태로 세분화된 고객 니즈
    - 고객의 구매 의사결정 권한 증대
    - 상품/서비스에 대한 요구사항 증가

  • 기업에 미치는 영향
    - 기존시장에서의 경쟁 심화
    - 니즈 세분화로 인한 신규 시장 대두
    - 고객 기대수준 대응의 어려움

Using Analytics

  • 데이터 기반의 정밀한 통찰력을 제공함으로써 최적의 의사결정 지원

  • 개별 의사결정의 중요성 및 실행방안에 대해 민첩하게 판단할 수 있는 체계 구축

  • 마케팅 등 주요 투자 결정을 위한 판단근거를 제시하고 예상효과의 가시화

  • 고객 행동 분석을 통해 시장에 영향을 줄 수 있는 트렌드 변화 시점 포착

주요 서비스 내용

· 가격 / 구색 최적화
· 마이크로 세그멘테이션
· 수익관리 체계 구축
· 마케팅 / 세일즈 / 서비스 혁신
· 마케팅 믹스 모델링
 
사례 연구 호주의 대형항공사는 VIP라운지 제공을 통해 매출 상승을 추구하였지만, 과거의 인구통계학 기반으로 산출된 VIP군이 실제로 매출에 기여하는 정도는 매우 낮았음. 따라서 과거와는 다른 형태의 고객 Insight가 절실한 상황이었음.
접근방법 수백만명의 고객마다 수집된 950개의 속성의 가치를 극대화하기 위해서는 과거와는 다른 분석방법이 필요하였음.
딜로이트는 전통적 통계학 기법에 부가하여 SOM(Self Organizing Maps)을 활용함으로써 매출에 기여하는 고객 유형을 마이크로 세그멘테이션할 수 있었음.
적용효과 · 고객 세그멘테이션에 따라 고객의 현재가치를 산출하고 미래가치를
  예측함으로써 가장 수익성이 높은 고객군을 선정

· 차별화된 특성을 가진 고객군을 세부적으로 분류하고 각 고객군의
  니즈에 맞는 오퍼 및 메시지를 도출함으로써 과거 대비 3배의 ROI 획득 성공.

 

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