▲ 이경민 | rudals@daumcorp.com

온라인 쇼핑몰 ‘다음쇼핑’. 다음에 쇼핑이 있었나? 하고 생각하는 사람도 있을 수 있다. 포탈사이트 다음커뮤니케이션의 하나의 서비스로만 인식하여 포탈 속의 쇼핑이란 단순히 포탈이란 플랫폼을 이용한 광고정도로 생각하는 사람들도 적지 않을 것이다.

그러나 다음쇼핑은 LGeShop, Cj몰, 인터파크 등과 온라인 종합쇼핑몰 선두권을 차지하고 있고, 하루 평균 약 90만명의 방문자(session 기준, Unique IP 기준 약 70만/day)와 약 1,400만의 엄청난 트래픽이 일어나는 엄연한 종합쇼핑몰이다.

다음쇼핑은 1999년 포탈 사이트 다음커뮤니케이션의 서비스 중 하나로 한 명의 운영자와 인터파크에서 서비스를 대행하는 서비스 기획팀의 일부로 시작했다.

본격적으로 쇼핑의 모습을 갖추기 시작한 것은 2000년 3월 ‘즐거운 커뮤니티 다음쇼핑’ 이라는 슬로건 아래 3차 몰을(현재 4차몰) 오픈 하면서이다. 서비스팀 일부에서 2000년 EC사업팀으로 2001년 EC 사업부로 규모가 확대되었고, 현재 약 50여명 사업부로 연간 매출 약 2,000억원(2002년 기준)을 기록하면서 다음커뮤니케이션의 중요한 서비스로 자리 매김하고 있으며, 2003년부터 독자적인 사업부로 성장해 가고 있다.

하루 90만명 방문

다음쇼핑의 성장률에서도 알 수 있듯이 전자상거래 시장의 전망을 낙관적으로 보는 사람은 많다. 2001년 국내 인터넷 사용인구 비율은 이미 기준 51%가 넘고, 인터넷 사용자 중 37.3%가 온라인 쇼핑몰을 통해 물건을 구입하거나 구입할 의향이 있는 것으로 조사된 통계도 있다.

이 때문에 전자상거래 시장은 2001년 말 2조 6000억원 규모에서 2005년에는 10조원 규모까지 늘어날 것으로 전망되고 있다. 연평균 성장률이 무려 40.3%나 되는 셈이다. 2002년 말 기준 전자상거래 시장은 이미 5조 430억원으로 집계되었고 예상 성장률을 상회하는 100% 이상의 성장률을 보였다. 이렇게 온라인 쇼핑은 우리 생활 속에 이미 소매 업계의 ‘주류’로 굳어져 가는 상황이다.

하지만 걸림돌이 없는 것은 아니다. 무엇보다 인터넷 쇼핑몰 시장에 신규 진출하는 업체들에 대한 진입 장벽이 낮기 때문에 오프라인 백화점과 홈쇼핑 시장은 선두업체가 시장점유율의 70~80%를 차지하지만, 온라인 쇼핑몰은 1,2등 업체도 점유율 10%를 넘지 못한다. 즉 그만큼 선두업체 자리를 둘러싼 경쟁이 치열하다는 얘기다.

대기업이 운영하는 LGeShop과 Cj몰, 삼성몰, 한솔CSN 등의 영향력은 막강하다. 롯데닷컴, Hmall 등 백화점들도 온라인 쇼핑몰 비중을 점차 늘려가고 있는 추세이며, 온라인을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰 인터파크, 포탈사이트 내 쇼핑몰, 수많은 전문몰 등 전자상거래 시장은 꾸준한 성장세인 만큼 그 내부에서는 치열하게 경쟁하고 있다.

온라인쇼핑몰의 필수 과제 ‘CRM’

이미 경쟁력 있는 상품 하나가 매출 전체를 움직인다거나 고객이 들어오기만을 기다리며 감에 의존해 마케팅을 하던 시대는 지나갔다. 물론 경쟁력 있는 상품과 마케터와 운영자의 감은 절대 빼 놓을 수 없이 중요한 요소다. 경쟁력 있는 상품이라는 재료에 마케터와 운영자의 감과 정확한 데이터를 기반으로 한 양념을 잘 혼합해야 좋은 결과물을 얻을 수 있으며, 어느 한가지만으로는 절대 이 치열한 경쟁 속에서 살아남을 수 없다.

온라인 쇼핑몰 업계는 활발하게 움직이고 있으며, 할인쿠폰, 가격경쟁, e-메일 마케팅, 우수고객 제도 등 고객의 로열티 확보하기 위한 노력과 신규고객 확보를 위한 다양한 마케팅은 끊임없이 진행되고 있다. 다양한 마케팅 활동을 진행하기 위해서는 비용이 들며, 비용에는 당연히 투자대비 효과 ROI를 따지게 된다. 투자 이전이든, 이후든 ROI 산정을 위해서는 정확한 데이터가 필요하다.

정확한 데이터란 어떤 회원들이 이익을 주는 회원인지, 주로 방문하고 구매하는 회원은 어떤 회원인지, 구매패턴은 어떠한지, 어떤 경로를 통해 많이 구매하는지, 마케팅 전략이 효율적인가를 판단할 수 있는 근거를 말한다. 이러한 근거가 되는 정확한 데이터란 내부 데이터를 분석하여 수치화하고 관리하는 작업을 하지 않고는 알 수 없는 일이다. 이미 온라인 쇼핑업계의 굵직굵직한 업체들은 오래 전부터 마케팅팀 내 분석 파트를 구성하든가 또는 CRM팀을 구성하여 정확한 데이터를 얻고 분석, 관리하기 위해 시스템에 많은 투자를 해오고 있다. 이른바 온라인 쇼핑의 CRM은 이미 선택사항이 아니라 필수 사항으로 자리 잡고 있다.

2000년 초부터 CRM 거론

다음쇼핑의 CRM 구축은 본격적인 온라인 쇼핑 체제를 갖추던 2000년 초기부터 끊임없이 거론되어 왔다. 실제 2000년에는 다음쇼핑 뿐만 아니라 다음도 전사적으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하고 CRM을 위한 시스템 도입을 시도했던 적도 있었고, 이후 다음쇼핑의 CRM 구축은 계속 논의돼 왔다. 다음쇼핑의 회원(2003년 7월 약관동의자 기준)은 약 600만 명으로 다음 전체 회원의 약 10% 정도다. 하루에도 몇 천만의 회원이 온라인을 이용하고 있으며, 다음을 방문하고 그 중 수 십만 명의 회원이 다음쇼핑을 방문하고 있다.

즉, 다음쇼핑의 경쟁 무기는 회원이다. 그러나 다음쇼핑은 명동 한 복판에 있는 수많은 가게 중에 하나이며, 좀 더 중심가에 위치해 있을 뿐이다. 온라인쇼핑은 오프라인 쇼핑과 달리 회원들이 손쉽게 움직일 수 있기 때문이다. 오프라인에서 백화점을 옮겨 다니며 쇼핑하는 것이 시간이 걸리고, 힘이 드는 반면 온라인은 동시에 여러 쇼핑사이트를 비교할 수 있으며, 쉽게 옮겨 다닐 수 있다. 따라서 그냥 스쳐 지나가는 회원을 다음쇼핑회원으로 만들고, 이익을 만들어 내는 회원으로 전환시키고 로열 회원으로 만들기 위해서는 단계별로 많은 노력과 세밀한 접근이 필요하다.  그 근간이 되는 가장 기초 작업은 쇼핑내부를 파악해야 하며, 고객에 대해 알아야 하는 것이다.

다행히도 온라인은 거래 레거시 DB 외에 로그라는 방대한 정보가 있다. 어떤 회원이 언제 방문하고 어떤 것에 관심을 두는지는 방대한 로그 속에 남아 있다. 방대하다는 것은 가치가 없거나 너무 많은 데이터를 혼합해서 갖고 있다고 볼 수 있다. 방대한 데이터에서 어떤 데이터가 정보가 되는 데이터냐 아니냐를 걸러내는 작업이 관건이라고 할 수 있다.

정보 데이터 확인이 관건

그리고 온라인은 오프라인에 비해 고객의 반응이 즉시 나타난다. 오프라인에서 자료를 취합하고 고객의 반응을 얻는데 시간이 많이 소요되지만 온라인은 즉시, 실시간으로 취합된다. 실시간으로, 즉시 취합된다는 것은 시장이 굉장히 빠른 속도로 변화해 가고 있다는 것이다. 이런 급변하는 시장 속에서 고객의 반응과 변화의 흐름을 읽어내고, 전략을 세우고, 발 빠르게 대처하기 위해서는 시스템 구축이 불가피하다.

어떤 회원들이 액티브한 회원인지 잠재고객을 파악하고, 우리에게 이득을 주는 회원이 누군인지, 고객을 세분화하고 관리를 하고 이를 바탕으로 효율적인 마케팅을 전개하여 비용을 줄이고 이익을 창출하기 위해서는 CRM 이 필수다. 앞서 말했듯이 온라인 쇼핑몰 업계의 선두 그룹은 이미 오래 전부터 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템을 갖추는데 많이 투자해 오고 있다.

사실상 이에 비하면 다음쇼핑은 다른 경쟁업체에 비해 BI 구축이 그렇게 빠른 편은 아니었다. 다음은 그 동안 전사 DBM팀과 EC 사업부 자체 내에 분석가를 두어 데이터마트 형태의 분석 서버에 통합 DB를 모으고, 자료를 분석하고, 분석된 자료를 통해 마케팅 전략을 세우고, 자체 개발한 EMS(E-mail Marketing System) 메일 마케팅을 하고, 결과를 분석하고 반영하고 고객을 구분해서 관리하는 작업을 꾸준히 해오고 있었다.

그러나 몇 명의 CRM 담당자들이 자료를 뽑고, 관리하고 분석하는 데는 한계가 있었다. 좀 더 구체적인 데이터를 뽑아내기 위해서는 체계적인 데이터 관리가 필요했고, 관리되어지는 자료를 분석가 뿐만 아니라 마케터가 직접 조회할 수 있는 기반이 필요했다. 최초의 관심거리는 포탈 속에 쇼핑이라는 특수한 상황 때문에 일어났다.

즉, 어떤 채널을 통해 고객이 들어오는가라는 궁금증에서 시작되었다. 다음쇼핑은 다음탑, 카페, 한메일, 검색, 미즈넷 등 많은 서비스들이 연결되어 있고, 여러 서비스와 연계하기 위해 다음쇼핑은 끊임없이 노력하고 있다. 그러나 이러한 노력의 성과를 감으로만 짐작할 뿐 수치화할 수 있는 지표가 없었다.

회원 분석 및 채널관리

회원들은 다음탑, 한메일넷, 카페, 미즈넷, E-mailing, 검색 채널 등을 통해 유입되고 있으며, 어떤 경로로 구매가 이어지는지(다음쇼핑 내 검색, 카테고리 네비게이션, 이벤트 등), 쇼핑탑에서 네비게이션은 회원마다 어떻게 달라지는지 등 회원을 분석 및 채널 관리와 마케팅 활동에 대한 결과를 보고자 함에 첫째 목적이 있었다.

둘째로는 마케터와 운영자들이 쉽게 데이터에 접근할 수 있고, 기본적인 자료의 공유 및 알맞은 경영전략과 마케팅 전략을 수립하는데 기반이 되는 지표생성에 있다. 지금까지 큰 문제점 중 하나는 분석된 자료의 공유가 원활하지 못했다는 점이다. 공유가 원활하지 않는다는 것은 시간과 리소스가 낭비되어 진다는 것을 의미한다. 분석을 의뢰하는 사람이나, 분석을 하는 담당자들은 누구나 한번쯤 겪었을 일이지만 분석된 자료는 담당자의 PC 어딘가에 저장되어 묻혀버리고 공유가 안 되는 경우가 많다. 

비슷한 자료 요청이 계속 되고, 한 사람이 계속 하든, 여러사람이 비슷한 요구사항을 냈던 간에 비슷한 작업을 시간을 들여 또 다시 해야 하는 경우가 많다. 반대로 자료를 요청하는 사람들은 막상 자료를 받았을 때 원하던 자료의 형태가 아니라는 생각이 들거나 좀 더 자세한 자료가 필요할 때가 있었을 것이다. 그래서 자료를 다시 요청하게 되고 받는데 까지 시간이 소요된다.

낭비되는 리소스와 시간을 효율적으로 관리하고 고객을 알아내고, 채널을 관리하고, 전략수립을 위한 기초자료를 만들어내기 위해서는 BI 구축이 필수적이라 판단했다.  이러한 요구들을 충족시키기 위해서 1차 목표를 쇼핑의 레거시 DB와 방대한 로그 데이터를 토대로 데이터 웨어하우스를 구축하고 구축된 자료를 손쉽게 조회할 수 있도록 OLAP을 구축하는 단계로 잡고 구축작업을 시작했다.

렉스켄/냇스루를 프로젝트 업체로 선정

다음쇼핑의 기반이 IT이다 보니 자체 시스템 인력도 있어 자체적으로 구축하자는 의견도 많았다. 그러나 운영을 위한 시스템 구축의 노하우는 많았으나 CRM 구축에 대한 경험이 많지 않았고, 운영을 하는 팀이다 보니 현 시스템을 운영하면서 시스템 구축을 병행하기란 쉽지 않은 일이다. 시간과 노력, 그리고 비용을 절감하기 위해서 레퍼런스가 많고 커스터마이징이 용이하고, 사용이 간편하고, 구축경험이 많은 업체의 솔루션을 도입키로 결정했다.

하루 1,400만 페이지뷰(구축 당시 약 900만 페이지뷰, Unique 방문자 IP 기준 60만), 70만의 방문자수에 하루 2만5천건여의 주문이 발생하고, 쇼핑회원만 약 600만을 갖고 있는 엄청난 트래픽과 회원을 갖고 있는 다음쇼핑에서는 대용량을 감당할 수 있고, 경험이 풍부하고, 질의 결과를 빠르게 대처할 수 있는 솔루션이 필요했다.

또한 엔드유저가 SQL문이나 시스템을 잘 이해하지 못하는 운영자와 마케터, MD들이므로 사용이 편리한 솔루션이어야 했다. 업체를 선정할 때 가장 크게 중점을 두었던 것은 우리가 목표하는 것과 부합되는 솔루션과 구성원을 갖춘 경험이 많은 업체인가와 파트너십이었다. 이에 많은 업체와 솔루션을 검토하고 고민한 끝에 렉스켄과 넷스루를 선택하게 되었다.

BI 구축에 사용된 솔루션으로 데이터를 추출 가공해서 DW에 적재하는 ETL(Extraction Transformation Loading)은 코그노스 사의 디시전스트림을 사용하였고, 적재된 데이터를 사용자에게 원하는 형태의 다차원분석을 할 수 있는 툴인 OLAP 은 파워플레이, 리포팅 툴은 임프람프투, 웹로그 추출 변환을 위한 솔루션으로는 넷스루에서 개발한 와이즈로그 에이전트를 사용하였다.

시스템 구축현황 및 애로사항

1차 목표는 아주 명확했다. 다음쇼핑 내부에서 다음쇼핑의 내부적인 데이터를 요구사항에 맞도록 가공하여 로그라는 방대한 자료를 이용해서 고객의 구매유형을 파악하고, 고객을 관리하기 쉽도록 고객을 구분하고 주문/상품에 관련된 매출분석을 하여 이를 손쉽게 조회할 수 있는 분석시스템을 구축하는 것이다. 

구축단계는 요구사항을 취합하고 정리하여 주제영역을 크게 주문과 상품, 고객, 로그, CS 로 나누었다. 그리고 각 주제영역에 맞는 실무자의 요구사항 및 필요요소를 보고자 하는 관점(Dimen sion)과 보고자 하는 실제 값(Measure)을 정의하여 디멘젼 맵을 작성했다. 정해진 요구사항으로 구성된 디멘젼 맵에 맞게 모델링 작업을 하고 이에 맞도록 쇼핑 운영계에 있는 데이터와 로그데이터, 전사 고객데이터를 ETL 솔루션인 디시전스트림(DecisionStream) 과 와이즈 웹 에이전트(Wise Web Agent)를 이용해서 추출하고, 가공해서, DW에 적재하는 ETL 작업을 하고, DW에 쌓여진 데이터를 다차원보고서를 파워플레이로 큐브를 만들어서 볼 수 있도록 구성했다. 분석시스템을 조회할 수 있는 엔드유저 환경은 웹과 C/S로 구성했다. 일반 유저들은 웹을 통해 분석시스템을 사용할 수 있다.

웹기반으로 시스템을 구성한 이유는 다음쇼핑의 웹은 어디서나 쉽게 접근 할 수 있는 용이성과 다음쇼핑의 기반이 온라인이다 보니 내부직원들은 웹 환경에 익숙해 있기 때문이다.  C/S는 일부 웹에서 지원되지 않는 것을 보완하기 위해 사용되고 있으며, 몇몇 파워 유저는 파워플레이 C/S와 리포팅 툴 임프람프투를 통해 더 다양한 분석을 하는데 사용하고 있다.

성공적인 프로젝트를 위해서는 목적에 맞는 범위를 선정하고, 목적과 범위에 맞는 요구사항을 정리하고, 경험많은 업체를 선정하고, 프로젝트 조직을 구성하고, 데이터를 정비하고, 사후 운영 및 관리 등에 있다고 한다. 그 중 프로젝트의 성공열쇠는 담고 있는 내용이 목적과 범위에 맞게 구성되어 있는가와 실무자의 의견을 얼마나 잘 반영하느냐 와 데이터 정제성에 달려있다.

실무자 의견반응에 최선

업체를 선정하기 이전부터 가장 많이 고려한 부분이 실무자의 의견 반영이었고, 이에 자체 인터뷰를 통해서 실무자의 의견을 정리하고, 나름대로 그 동안의 요구사항들을 틈틈이 정리 해 두었고, 자체적으로도 많은 고민을 했었다. 그러나 그럼에도 불구하고 그 동안의 고민과 정리 사항들은 프로젝트 내내 정의하고 결정해야 할 사항들에 비하면 빙산의 일각이었다. 업무에 대한 정리, 보고자 하는 목적 그리고 그 목적에 알맞은 장표를 정리해서 데이터로 담는 일은 강조하고 강조해도 부족하다는 생각이 든다.

아무리 많은 시간을 투자하고, 많은 예산을 투자하고, 좋은 솔루션을 사용하고, 훌륭한 인원들이 투입되어 시스템을 구축한다고 하더라도 그 안에 담긴 내용이 실무에 맞지 않는 자료거나 목적에 부합되지 않는다면 빈껍데기인 기계와 의미없는 숫자만 남을 뿐이다. 또 하나 중요한 요소 중에 하나는 데이터 정제이다. “Garbage in Garbage out” 이라는 말을 많이 들어보았을 것이다.

다음쇼핑은 IT 기반의 쇼핑몰이므로 사실 이 부분만큼만은 누구보다도 확신을 갖고 있었다. 다음쇼핑 운영계 DB는 하나로 통합되어 있고, 여러 대의 프론트에서 로그데이터는 나눠서 취합된다. 하나의 운영계 DB내에 자료가 쌓여 있고, 회원전체 정보는 다음 전사 마스터 DB에서 관리되어 다음쇼핑 회원으로 등록될 경우 실시간으로 다음 전사 DB에서 관리된다.

현재 다음쇼핑의 운영계는 대용량 트래픽을 견딜 수 있도록 2001년에 구축됐다. 대용량에 견딜 수 있다는 것은 심플하고 가벼운 구조로 모델링되었다는 것이고, 이는 운영에 필요한 몇 가지 요소만 가져간다는 것이다. 그러므로 전사적으로 갖고 있는 자료를 중복으로 갖고있거나 혹은 자세한 히스토리 자료는 거의 없다고 볼 수 있다.

그러므로 DW에 데이터를 쌓기 위해서 우리는 먼저 히스토리가 없는 함축적인 자료는 풀어서 히스토리 자료를 만들어가는 작업을 했고 필요에 따라 운영계가 흔들리지 않은 범위 내에서 운영계에 히스토리 자료를 쌓거나 전사와 중복되는 자료를 가져와 통합하는 운영계를 바꾸는 작업을 했다.

최우선 과제 ‘데이터 정제’

그 과정에서 당황스러웠던 점 중 하나는 확고하게 믿고 있었던 데이터가 정확하지 않았다는 점이었다. 물론 오프라인 기업에 비할 수는 없으나 운영적인 오류, 데이터 연동의 문제 등 여러 가지 문제점들이 발견되었고, 데이터 검증 단계에서 수정을 하였고 데이터 클린징 작업에 꽤 많은 시간을 투자했다.

구축된 BI의 모델을 잘 만들고, 요건 정의가 잘되고, 운영을 잘 하더라도 운영계 데이터가 잘 못 들어가 있으면 잘 못된 자료밖에 볼 수 없다. 그러므로 데이터 정제는 최우선 과제 중의 하나다. 구축하면서 내부적으로 힘들었던 또 다른 것은 시스템을 구축할 시점에 다음쇼핑 내부적으로 백오피스 개편과 UI 전체 개편 등 많은 변화가 있었고, 특히 백오피스 변경은 운영과 관리체계를 바꾸는 작업이 많아 일정이 많은 차질을 일으켰다.

이 모든 사항들은 바로 운영계 문제로 함축될 수 있다. 실무자의 요구사항을 반영하는 것도 데이터의 정제도 운영계에서 출발한다. 획기적인 마케팅 지표를 생각해내었다고 한들 운영계의 기본자료가 없다면 불가능하다. 파생변수를 만든다고 하더라도 파생이란 기본 데이터가 존재해야 가능한 것이다. 운영계 데이터가 잘 못 구성되어 있으면 분석계는 아무리 설계가 잘 되어 있더라도 잘 못된 값을 보여줄 수밖에 없다. 운영계가 변하면 분석계도 변할 수  밖에 없는 것이다. 시스템의 용도는 다르지만 운영계와 분석계는 떨어질 수 없는 한 조직체로 어느 하나만 바꿔서 가능한 일은 아니다. 운영계도 분석계를 위해 변해야 하고, 분석계도 운영계에 따라 움직인다.

시스템 기대효과

E-commerce 분석시스템을 구축 전과 후를 비교할 때 가장 달라진 점은 다음쇼핑 내부를 한 눈에 볼 수 있도록 구성된 지표와 세부적인 MD 별 매출관리, 상품군별 상품별, 이벤트별 매출관리, 고객 등급별 매출관리, 채널관리 등이 용이하게 되었고, 고객 성향을 파악할 수 있는 데이터(구매의사스코어, 관심 카테고리 등)를 언제 어떤 시점이든 일관성 있게 즉시 뽑아 볼 수 있다는 것이다.

그러나 이 보다 더 중요한 것은 실무자의 데이터를 바라보는 시각이 변화되고 있다는 점과 데이터가 원활하게 공유된다는 점이다. 다양한 자료를 직접 다각도로 접하면서 마케터와 운영자는 적재적소에 알맞은 데이터를 선택할 수 있는 안목을 갖춰 나갈 수 있다. 어느 분야나 마찬가지지만 쇼핑이란 곳도 다양한 기준이 있으며, 그 기준에 따라 너무나도 다양한 데이터결과가 나오게 되지만 모든 경우를 아우를 수 있거나 수학공식처럼 딱 부러지는 답이 존재하지는 않는다.

다만 상황에 좀 더 맞는 ‘better’와 ‘best’가 존재할 뿐이다. 분석시스템을 구축한지 1개월만에 모든 사람들이 시스템을 원활하게 사용하고 적재적소에 최선의 답을 이끌어 내는가? 라고 물어본다면 아직은 적극적인 활용 단계라기보다는 내부적으로 시스템을 적응하고 있는 단계이다. 

분석시스템이 구축되면서 그 동안 궁금해 했던 자료를 직접, 즉시 확인하고 현업에 사용할 수 있다는 점 때문에 업무의 만족도가 높아지고 있는 면도 있고, 일부는 새로운 시스템이 아직은 어렵고 복잡하다고 생각하고 있는 사람도 있다. 아마도 BI를 구축한 회사라면 누구나 겪었을 일이라 생각된다. 갑자기 많은 데이터를 직접 확인 할 수 있게 되었으나 활용하는데 익숙치않은 부분도 있고, 과거에 요청하면 원하는 형태로 받았던 것에 익숙해졌기 때문에 직접자료를 찾는다는 것이 부담스럽거나 번거롭게 생각하는 점도 있다.

시스템 구축의 성공여부는 얼마나 구축이 잘되었느냐 보다 얼마나 활용도가 높으냐에 있다. 분석시스템을 활성화시키고 실무에 적용할 수 있는 형태의 자료를 만들어 내기 위해서는 사용자들은 과거의 습관을 버리고 교육과 꾸준한 학습을 해야 하고, 시스템 운영자들은 사용자들과 지속적인 커뮤니케이션을 통해서 분석시스템을 보완하고 수정해 나가야 할 것이며, 이는 분석시스템이 존재하는 한 남아있는 과제이다. 현재는 조율과 학습을 통해 최선의 결과를 이끌어내기 위한 과정을 밟아가고 있는 과도기이다.  다음쇼핑이 BI 구축이전에는 감과 몇 사람의 데이터에 의존되어 움직였다면 눈에 보이는 정확한 수치는 마케터와 운영의 커뮤니케이션의 수단으로 자리잡게 될 것이다.
 
단계적인 BI 투자 진행예정

다음쇼핑은 2002년 말부터 내부적인 시스템을 변경하고, 특히 2003년부터는 다음쇼핑 브랜딩 강화, 분석시스템 구축 등 종합 쇼핑몰 업계의 중심이 되기 위해 많은 노력과 투자를 아끼지 않고 있다. CRM과 BI에 대한 투자도 분석시스템을 시작으로 지속적으로 해나갈 예정이다.

2003년 하반기 목표는 구축된 시스템 안정화에 주력할 예정이다. 이후 다음쇼핑은 구축된 분석시스템을 기반으로 내부 마케터의 데이터를 바라보는 시각도 키우면서 단계별 CRM을 구축할 예정이다. 기존작업이 내부자료를 제대로 분석할 수 있는 기반을 바탕으로 매출, 상품, 고객관리를 용이하게 할 수 있는 지표생성에 있었다면, 앞으로는 분석기반을 토대로 고객을 세분화하여 관리하는 프로그램을 지속적으로 개발하고, 이를 관리하고 학습할 수 있는 캠페인관리 시스템을 Cross Selling/Up Selling 유도를 위한 고객 개인별, 그룹별, 상품추천 등 단계별로 신속하지만 급하지 않게 정확하게 차근차근 CRM을 구축해 나갈 예정이다.

향후 단계별로 구축된 다음쇼핑의 CRM 시스템은 다소 늦었지만 완성도와 활용도에 있어서는 어느 업체보다도 높을 것으로 생각한다. 단계별로 구축된 CRM 시스템은 앞으로 멀지 않은 시점에서 커뮤니케이션의 기본수단으로 자리 잡게 될 것이고, 정확한 커뮤니케이션과  데이터에 의해 움직이는 회사가 경쟁력 있는 선두업체가 될 것이다.