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피플/칼럼
Data mining in the Predictive Enterprise이론과 실제 적용을 중심으로
김명길 / SPSS코리아  |  webmaster@itdaily.kr
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승인 2007.09.17  23:21:17
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  ▲ 김명길 / SPSS코리아  
 
최근 비즈니스위크의 온라인 조사 결과에 따르면 회사의 가장 최우선 검토 사항 중 거론되고 있는 것의 핵심은 혁신(Innovation)이다. 이러한 혁신에 있어 간과할 수 없는 것이 고객과의 상호 작용이라고 할 수 있다. 고객과의 상호작용이 진정한 혁신의 새로운 접점이라는 것에 대한 이견도 있을 수 있지만, 가장 중요하게 봐야 할 것이 고객과 어떻게, 언제, 어디서 그리고 누구와 상호작용을 일으키느냐 하는 것이 되지 않을까 생각한다.

고객과 잠재 고객을 신규 획득하고 유지 및 성장시키는 데에 가장 도움이 되는 고객을 파악하고 그들의 경험을 공유하여 이를 토대로 예측 활동이 반영된다면 성공으로 가는 지름길이라고 할수 있겠다. 여러 자료를 통해 혁신에 있어 많은 기회가 있음을 알 수 있다. 실제 미국 시장에서는 매년 2.4조건의 이메일이 발송되고 있으며, 전달되는 마케팅 메시지의 99%가 전혀 기억되지 못하고 있습니다. 또한 84%의 마케팅 프로그램이 브랜드 가치나 시장 확보에 도움을 주지 못하고 있다는 것이 보편화 되어 있다. 이러한 결과의 한 예로 300억달러 규모의 미국 광고 시장에서 37%인 112억달러가 낭비되고 있다는 것이다.

이러한 과정에서 경영진이 직면하게 되는 것 중의 하나는 데이터 전략을 구축하는 것에 대한 도전입니다. 실제 BI 전문가들은 데이터웨어 하우징이나 다양하게 제공되는 각종 데이터 자원으로부터 고객 데이터를 추출하고 표준화하는 데에 가장 큰 어려움을 겪고 있다. 이러한 자료를 통하여 보더라도 전문가 이상으로 경영진에서도 그에 대한 도전을 받고 있다고 할 수 있을 것이다. 그러면 데이터마이닝이 진정으로 기업의 수익에 영향을 주고 있는지가 중요한 평가 기준이 되지 않을까 싶다. 

그럼에도 그러한 부분에 대한 극복이 요구되고 있는 것이 현실이다. 그리고 실제 고객을 살펴보면 더더욱 분명하게 필요로 한 부분을 느끼게 되는 결과를 접하게 된다. 신규 고객을 획득하고 고객을 유지하고 성장하는 과정을 가장 잘 보여 줄 수 있는 유통업의 한 예를 본다면 다음과 같다. 유통업계에서 보편화되어 있는 것 중의 하나가 최초 구매 이후 16~18개월에 해당하는 고객의 이탈 확률이 가장 많다는 것이다. 그런데 유통업체 입장에서는 이탈 고객을 안다고 하더라도 실제 유통 매장내의 직원들은 어떤 고객이 이에 해당하는지 전혀 모르는 상황이 연출된다는 것이다. 누가 현재 충성도를 보이고 있는 고객인지 아니면 곧 이탈하게 되는 고객인지를 말이다. 

고객의 비즈니스 목적에 부합한 DM
그럼에도 불구하고 고객 데이터를 확보하고 고객 데이터를 예측하는 일련의 과정이 이루어지고 있는 것은 진정한 충성도를 가지고 있는 고객 확보가 무엇보다도 중요하다는 인식에 있다는 것이다. 이번 주제에서 다루고자 하는 것은 데이터 마이닝의 기술적인 부분보다는 기업의 비즈니스 측면에서 접근해 보고자 한다. 이렇게 접근하는 근본적인 이유는 비즈니스에 대한 이해를 가지지 못하고 행해지는 많은 부분의 데이터 마이닝 프로젝트는 단지 프로젝트일 뿐 진정한 비즈니스 결과를 유도해 내지 못하기 때문이다. 즉, 데이터 마이닝은 고객의 비즈니스 목적과 별개로 진행될 수 없다는 것이다.

   
 
  ▲ 성공적 데이터 마이닝과 고효율성  
 

또한, 가장 중요한 요소 중의 하나는 데이터 마이닝의 결과가 관련 부서뿐만 아니라, 전사적으로 공유되고 보다 적극적으로 수행되어야만 진정한 효과를 발휘할 수 있다는 것이다. 실제 고객 사례에서도 이러한 부분이 보다 강조될 수 있을 것으로 판단되고 있다. 궁극적으로 저희가 지향하는 데이터 마이닝의 종착역은 The Predictive Enterprise이라고 할 수 있겠다.

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