Fiat은 IBM SPSS Statistics를 통해 가장 고객이 될 확률이 높은 집단과 미래 전망을 파악하고 있습니다.
Fiat Group Automobiles designs는 Fiat, Alfa Romeo, Lancia, Fiat Professional, Abarth와 Jeep과 같은 세계적인
명차들을 디자인, 생산 및 판매하는 회사 입니다. 특히 생산된 자동차들을 판매하는 것은 기업의 성장, 생산 공정, R&D 활동을 활성화 시킬 뿐만 아니라, 단기적인 세계 시장 점유율을 확산 시키는 등 오늘날의 치열한 경쟁과 불안정한 시장 상황에서 Fiat이라는 기업의 성공을 뒷받침하는 가장 중요한 활동입니다. 자동차 한 대를 구입할 확률이 높은 사람이 누구 인가를 알게 된다는 것은 경쟁에 있어 상당한 우위를 차지할 수 있게 해주며, IBM SPSS Statistics 와 IBM SPSS Modeler가 Fiat의 자동차 딜러들의 손에 쥐어준 정보가 바로 그러한 것입니다.
Fiat의 고객 서비스 전담 조직 (Customer Services Organization) 내 고객 경험 관리 부서 (Customer Experience Management)는 IBM SPSS 솔루션을 담당하고 있는 조직입니다. “우리는 두 가지의 주요 목표를 달성하기 위해 예측 분석과 통계학을 업무에 적용하고 있습니다.” 고객 데이터 베이스&비즈니스 인텔리전스 매니저 Giovanni Lux가 말했습니다.
“첫째로, 당연히 최우선적으로 영업 활동을 지원하기 위함입니다. IBM SPSS Statistics와 IBM SPSS Modeler는 현재 및 잠재 Fiat 자동차 오너의 측면에서 특정 타겟 고객층을 파악할 수 있게 해주며, 딜러들이 가장 효율적으로 마케팅 예산을 활용할 수 있도록 도와줍니다. 한편, 저희는 새롭게 차를 구입하였거나 Fiat의 자동차 정비 센터를 이용한 고객분들에게 설문 조사를 실시하고 있습니다. 앞서 언급 되었던 두 번째 목표는 그렇게 수집 된 데이터를 IBM SPSS Statistics를 통해 분석하여 당사의 딜러들과 정비 센터에 대한 고객 만족도 수준에 대한 가치 있는 통찰력을 얻는 것입니다.”
마케팅 자본금의 효과적인 활용
이러한 분석 작업은 6천 4백만여 명의 고객과 그와 별개로 6천 4백만 대의 자동차에 대한 모든 기록이 저장 되어 있는 Fiat의 고객 관계&경험 관련 분석 (Customer Analysis Relationship & Experience (CARE) 데이터 베이스에 기반하고 있습니다. 이 방대한 데이터 저장소는 1차적으로 내∙외부의 여러 가지 데이터 소스를 통해서 수집 되며, CARE는 Statistics와 Modeler를 통한 2차적인 분석 대상을 제공하고 있습니다.
“우리는 딜러들에게 한달에 약 150개의 타겟을 제공합니다.” Lux가 말했습니다. “예를 들어, Alfa Romeo의 Giulietta 모델 신형을 런칭하여 딜러들이 Alfa Romeo 매니아 층에게 전화나 다이렉트 메일링을 통해 홍보하려 하는 상황이라고 가정합시다. 딜러들은 기존 및 잠재 고객들을 매장으로 초대하고 싶지만, 초대장에 응답하지 않는 고객층에게 마케팅 자본금을 낭비하고 싶지는 않을 것입니다.”
Lux는 계속해서 말했습니다. “연령, 성별, 지역 및 재정 상황에 대한 정보, 구매 후 접촉 경험 및 구매 이력과 같은10~15개의 변수에 기반한 예측 모형을 정의 함으로써, 우리는 딜러들에게 이렇게 말할 수 있습니다.
‘여기 이 100명의 사람들은 이 지역에서 차를 새로 구입할 확률이 매우 높은 한편, 이 쪽은 구매 활 확률이 다소 낮은 100명의 사람들입니다.’ 딜러들은 이제 개인예산에 맞춰 몇 명의 사람들에게 어떤 방식으로 접촉할 지와 결정할 수 있게 됩니다. IBM SPSS Statistics와 IBM SPSS Modeler는 이렇게 중요한 세분화 작업을 가능케 합니다.
Fiat은 또한 IBM SPSS Collaboration and Deployment Services를 통해 좀 더 신뢰성 있는 결과를 도출해내기 위해 이러한 예측 모형들을 자동화하는 작업을 수행하며, 해당 부서의 사람들이 적절한 시기에 그에 맞는 액션을 취할 수 있도록 정보를 제공 받을 수 있도록 지원하고 있습니다.뿐만 아니라 분석 결과에 대한 리포팅과 모형 생성 작업을 중앙에서 처리토록 함으로써 Fiat은 생산성은 향상 시키되 비용은 절감할 수 있게 되었습니다.
소형차부터 대형차까지 수익률을 효과적으로 예측해내기 위해서, 브랜드 차원에서도 이와 비슷한 세분화 작업이 수행 되고 있습니다. “어떤 딜러는 무슨 차를 구매하든 지 상관 없이 단순히 매장에 사람들이 방문하기만을 바랄 지도 모릅니다.” Lux가 덧붙였습니다. “아니면 그 딜러는 이렇게 말할지도 모릅니다. ㅡ‘나는 Cinquecento 차종을 일정 수량만큼 팔아야겠어.’ 이처럼 타겟 세분화 작업은 우리가 딜러와 브랜드 중 어떤 것에 포커스를 맞추느냐에 따라 달라집니다.”
예측 모형은 정확도를 유지하기 위해 월 단위로 새로운 데이터를 기준으로 갱신 됩니다.
근본적인 개선 효과를 보다
Fiat은 Statistics와 Modeler를 도입하기 전에는 경쟁 소프트웨어를 이용하여 딜러들에게 1대1 마케팅 계획을 제공하였습니다. 하지만 Fiat은 IBM SPSS 솔루션을 도입하였을 때 훨씬 낮은 가격에 구입하여 뛰어난 효과를 볼 수 있음을 깨닫게 되었습니다. 곧 Fiat은 자사의 상호 연관적인 시스템 더욱 강화 하기 위하여 IBM SPSS 솔루션으로 바꾸게 되었습니다.
사실상 이 새로운 예측 분석 및 스코어링 모형은 Fiat의 기대를 훨씬 넘어선 성과를 보였습니다. Lux 에 따르면, “IBM SPSS Statistics와 IBM SPSS Modeler를 사용하여 기존 고객 유지율이 7% 향상 하게 되었으며, 현재 54%의 기존 Fiat 자동차 오너들이 또 다른 Fiat 브랜드 차량으로 바꿔 구입하고 있습니다. 덧붙여, 마케팅 캠페인의 반응률도 15~20% 증가하였습니다. IBM SPSS 솔루션이 우리가 정확하게 고객층을 타겟팅할 수 있게 도와주고 있음을 명백하게 증명하고 있는것이죠.”
이제, 만족하십니까?
Lux와 그의 팀원들은 고객 인텔리전스 측면에서 딜러샵과 정비소에 대한 만족도를 평가하기 위해 고도로 설계 된 설문 조사를 연간 약 20만 회 실시하였습니다. 여기서 궁극적인 의문점은 다음과 같습니다. “당신이 방문한 딜러샵 (혹은 정비소)를 타인에게 얼마나 자신 있게 추천하시겠습니까?”
설문 조사에 응답에 따라, 고객 경험 관리 부서는 고객이 방문 경험에 있어 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇이며, 반대로 어떤 점에 실망하였는 지를 이해하려고 노력합니다. 또한 고객 경험 관리 부서는 IBM SPSS Statistics를 통해 제품을 적극 홍보하는 집단과 폄하하는 집단의 특성을 더 잘 이해할 수 있도록 데이터를 분석하여 결과를 딜러샵과 정비소에 전달합니다. 그들은 또한 무료 문자 메시지를 통해 고객과의 인터뷰에 대한 회신을 받고 있습니다.” Lux가 계속해서 말했습니다. “이러한 인텔리전스는 개선이 필요한 부분을 수렴해나갈 수 있게 해줍니다.”
Fiat은 Statiscics와 Modeler를 사용하여 한 고객이 특정 브랜드나 모델을 구매할 확률과 시기를 알아낼 수 있게 되었습니다. 아울러 고객 서비스와 워런티 이슈에 관련하여 효율적으로 분석하고 리포팅하는 것 또한 가능해졌습니다. “고객의 미래 행동을 예측하고 그와의 관계를 돈독히 할 수 있는 능력은 Fiat Group Automobiles의 성공에 절대인 영향을 미칩니다.” Lux는 다음과 같이 끝맺었습니다. “결국 가장 중요한 것은, IBM SPSS Statistics와 IBM SPSS Modeler가 우리의 영업 활동을 실제적으로 돕고 있다는 사실입니다. 이것이 바로 Fiat을 계속해서 움직이게 하는 힘입니다.”
