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예측분석에 의해 얻어진 깊은 통찰력으로 인해 바이엘 쉐링 제약은 세계에서 가장 경쟁력이 있는 전문 제약회사가 되었습니다.  회사 내부의 시장 연구원들은 다음과 같은 의문을 갖습니다. “어떤 질병이 아직까지 적절한 치료방법이 없는지? 어떠한 의약품이 신약을 사용하면서 피할 수 없는 심각한 부작용을 유발하는지?  환자들이 얼마나 치료에 대해 만족을 하는지? 환자들이 특정한 약물에 대해 무엇을 알고 있는지? 블리스터 팩 또는 타블렛 포장이 환자들이 충분히 이해할 수 있는 논리적 구조를 가진 것인지?

베릴린, 몬트빌 (미국 뉴저지), 멕시코시티, 싱가포르등에 소재한 바이엘 쉐링 글로벌 시장 조사부서에 근무하는 42명의 직원들에 의하여 이와 같이 광범위한 질문이 만들어 졌습니다.  토마스 헤인 박사가 이끄는 시장조사팀은 제약회사의 마케팅 및 판매부문을 대신하여 매우 정확한 벙법으로 이러한 질문에 대한 답을 찾았습니다. 예를들어 피임알약인 야스민은 주로 주요도시에서 근무하는 30~40대 여성 의사들이 처방전에 많이 기술합니다.

SPSS Statistics과 SPSS Modeler를 사용하여 직접 시장조사를 수행한다!

바이엘 쉐링의 글로벌 시장조사 부서가 다른 시장조사 부서와 구별되는 중요한 요소 중에 하나는 이러한 질문들에 관한 대답이 수집된 데이터에 대한 통계적 분석을 수행함에 있어서 전적으로 외부 시장조사 기관에 의존하지는 않는다는 사실입니다. 헤인 박사의 부서는 내부 조사 및 검증 데이터를 분석하는데 가장 집중적으로 SPSS 예측분석 솔루션을 사용합니다.  비록 바이엘 쉐링 제약은 시장조사를 수행하는 외부 회사를 고용하지만, 분석의 결과뿐만 아니라 원시 데이터를 예측분석 파일의 형태로 넘겨받는 데는 다음 3가지 이유가 있습니다.  첫 번째는 품질관리 때문이고, 두 번째는 사후분석을 수행할 수 있는 능력 때문이며, 세 번째는 메타데이타 분석을 수행할 수 있는 능력 때문입니다.  소위 “주문된” 시장분석 결과에 대한 평가는 종종 글로벌 시장조사 부서에서 예측분석 소프트웨어를 사용하여 사후분석을 수행함으로써 신속히 답할 수 있었습니다.  바이엘 쉐링 제약은 수년 후에 새로운 관점으로 추가적인 메타분석을 수행할 때 이런 파일들을 사용할 수 있을 겁니다.

사전 세분화가 확실한 목표 그룹을 만듭니다

바이엘 쉐링 제약은 예측분석 소프트웨어를 사용하고 자사 고유의 방법론에 입각하여 특히 의사들을 고객 목표그룹으로 세분화합니다. 통상적인 군집화 방법을 대신하여 헤인 박사와 그 팀원들은 현실에서 실제로 존재하는 목표 그룹을 식별하기 위하여 사전 세그먼트를 사용하였습니다.  만약 일반적으로 사용하는 군집분석에 의해 특정한 복용식 피임약이 처방하고 있는 젊은 혁신그룹의 의사들 세분집단이 발견되었을 경우, 누가 이러한 세분집단에 속하는지를 찾아내고 찾아내어 프로모션을 수행할 수 있는지를 마케팅 & 영업부서에 질문을 합니다.

그리하여 데이터 분석 단계 이전인 사전 세분화 단계에서 시장조사 부서는 의사에 대한 인구통계학적 데이터, 수술위치, 병원크기등과 같이  “의미 있고”, “묘사 가능한” 변수를 개발할 수 있었으며, 그러한 변수들은 행동요인과 설정요인과 비교가 가능합니다.

이러한 변수들에 SPSS Modeler에 포함되어 있는 CHAID 분석을 적용하여 행동특성의 측면에서 최고의 예측성능을 갖는 의미 있는 가장 뚜렷한 세분집단을 생성할 수 있었습니다.

이러한 결과를 통해 바이엘 쉐링 제약은 예를 들어 30~40세 주요 도시에 거주하는 여성과 같이 아주 상세히 목표그룹을 정의할 수 있었으며, 이는 마케팅 및 영업 부서에 필수적인 지침을 제공합니다. 또한 특정 의약품에 관심을 가질만한 충분히 높은 가능성이 있는 의사들만을 선별하여 특정 의약품에 관한 DM과 캠페인의 대상으로 하기 때문에, 회사의 귀중한 자원을 절약할 수 있었고 고객만족을 향상시킬 수 있었습니다.

마케팅 및 영업부서의 반응은 헤인박사팀의 접근방식에 힘을 실어주었습니다. 그들은 사전 세분화를 사용하여 정의된 목표그룹을 사용하는 것이 이전의 어떤 방법보다도 성공적이었다고 언급하였습니다. 비록 다른 방법에 의해 만들어진 고객집단은 보다 그럴듯한 이름을 가지고 있지만 현실성이 떨어진다고 얘기 합니다.

예측 분석 소프트웨어를 내부에서 사용함으로 얻어진 경쟁적 장점

헤인 박사에 따르면, 이러한 통계 도구를 내부에서 사용함의 장점은 경쟁회사와 비교하여 매우 실질적인 경쟁력을 만들어 낸다는 것입니다.  그는 덧붙이기를 “자신의 데이터 분석을 수행하는 것은 우리가 전적으로 외부 시장 조사 기관에 의존하는 것 보다 더 깊은 통찰력으로 이끌어 줍니다."

그것은 완전히 유연한 접근이 가능하고 소프트웨어를 내부 고객 대상의 워크샵에서도 직접 사용할 수 있습니다.  글로벌 시장조사 부서는 시장조사분야에서 표준이 되어있는 SPSS Statistics을 사내 통계 소프트웨어로 선택하였습니다,

SPSS Statistics는 거의 모든 주요 시장조사회사나 연구기관에서 이미 폭넓게 사용하고 있으며 연구원들은 이미 대학에서 연구방법론을 배울 때 SPSS를 사용하였으므로 내부 조사부서와 외부 조사기관간의 협력을 용이하게 하는 측면에서 새로이 소프트웨어를 배우는데 추가되는 비용을 절약해줍니다.

업계 표준 통계분석 소프트웨어, SPSS로 충분하다! 
헤인박사와 그의 팀 그리고 바이엘 쉐링 제약의 모든 시장조사 작업에서 IBM SPSS 제품만을 사용하는 분명한 이유가 있었습니다. 사용자가 사전 프로그래밍 지식 없이도 SPSS제품군들을 사용하여 원활하게 분석업무를 수행하는 것에서 알 수 있는 사용자 친근성이 분명한 이유 중에 하나입니다.  통계 및 소프트웨어에 대한 사전지식이 없더라도 SPSS제품의 윈도우기반의 인터페이스를 사용하여 분석을 실행하는 데 어려움이 없습니다.  프로그래밍 기술을 가지고 있는 고급 사용자는 프로젝트의 명령문을 저장하고 나중에 그것을 재사용할 수 있는 상당한 시간절감을 가져다 주는 소프트웨어의 기능을 고맙게 생각합니다.  SPSS 소프트웨어의 또 다른 선호 포인트는 소프트웨어 공급업체에서 제공하는 교육과 컨설팅서비스 받을 수 있다는 점이었습니다.  글로벌 시장조사부서에서 세그먼트 기법을 구현하는데 많은 도움이 되었으며, 특히 사전 세분화를 구현하는데 일대일 코칭은 특히 유용하였습니다.

예측 분석과 미래: 데이터웨어하우스에 기본데이터 및 보조 데이터 소스의 결합

바이엘 쉐링 제약은 향후에도 IBM SPSS 소프트웨어에 지속적으로 의존할 것입니다. 다음번에 계획하고 있는 대규모 프로젝트는 제품, 판매 및 매출에 대한 회사의 핵심 성과 지표를 진단 및 후속 약물에 대한 의료정보는 물론이고 경쟁회사의 핵심 성과지표들과 통합되어 있는 데이터웨어하우스를 구축하는 것입니다.  데이터웨어하우스의 분석 프론트엔드는 SPSS 솔루션이 될 것입니다.  헤인박사는 SPSS 소프트웨어의 베테랑 유저입니다.  그는 25년 동안 SPSS제품과 함께 일을 해왔으며 조금은 성가신 메인프레임 버전에서부터 오늘날 사용자에게 친숙한 윈도우버전에 이르기 까지 적극적인 SPSS 사용자로 발전해 왔습니다.


- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)

Cablecom GmbH는 스위스 최대 케이블 네트워크 사업자로, 국내 160만 가구를 대상으로 케이블 TV와 인터넷, 유∙무선 전화 서비스를 제공하고 있습니다.

Cablecom은 국내 업계 최초로 쿼드러플 플레이 서비스 (인터넷 전화와 초고속 인터넷, 인터넷 텔레비전 서비스, 이동 전화 서비스가 결합 되는 형태의 통신 서비스)를 제공하는 등, 새로운 것을 시도하는 혁신적인 기업이라는 평가를 받고 있습니다. 이러한 평가는 최고의 서비스를 제공하기 위하여 최신 기술을 적용해온 회사 내부 조직의 노력의 산물이라고 해도 과언이 아닐 것 입니다.

고객 이탈에 능동적으로 대처하다

전 산업군에 걸쳐 ‘고객 이탈’이라는 문제가 화두가 되었던 시절에는 효율적인 타겟팅과 이에대응하는 마케팅이 조직의 성공에 절대적인 영향을 끼쳤습니다. 방송∙통신 산업 분야에서도 고객 이탈은 국제적으로 공통적인 이슈였으며, 이에 대한 접근 방안이 시급하였습니다.

“고객의 눈으로 세상을 바라 보는 것이 우리 비즈니스의 핵심입니다.” Cablecom의 고객 인사이트 및 케어 담당 부서의 책임자인 Federico Cesconi가 말했습니다. “고객에 대한 정보와 피드백을 얻는 것은 고객의 입장에서 생각하기 위하여 필수적인 부분이며, 우리가 속한 산업분야에서 가장 골칫 거리 중 하나인 고객 이탈이라는 문제에 능동적으로 대처할 수 있게 해줍니다.” Cesconi는 계속해서 말헀습니다. “한번 떠난 고객을 되찾아 오는 것보다 기존 고객을 유지하는 것이 훨씬 쉬운일입니다. 기존의 수많은 윈-백 (win-back) 활동 및 프로모션들로 통신사를 바꾸려고 생각하는 고객들을 잡기에는 이미 너무 늦었기 쉽상이구요. 대부분의 경우가 그러한 결심을 굳힌 지 몇 주 이상은 되었을 것이고, 그들의 마음을 돌리는 것은 쉽지 않은 일이며 높은 비용이 들지요.”

아픈 곳을 찾아라

Cablecom은 고객이 서비스에 실망하게 되는 때와 다른 통신사로 바꾸려고 결심하게 되는 시기를 사전에 파악하는 것이 고객 이탈에 대항하는 데 있어 핵심적임을 깨닫게 되었습니다.그 결과, Cablecom은 IBM SPSS 소프트웨어를 통해 전사적 피드백 관리 (Enterprise Feedback Management) 를 지원하고 예측 분석 기술을 고객의 특성, 행동, 사고 방식 등을 이해하는 데 이용하게 되었습니다.

Cablecom은 최고의 서베이 어플리케이션인 IBM SPSS 제품군과 데이터 마이닝 기술을 선택하여 고객 라이프 사이클의 여러 단계에 걸쳐 고객 피드백에 접근하고 분석하는 작업을 수행하였습니다. Cablecom은 이러한 통찰력을 통해 미래 행동을 예측하고 고객의 요구사항에 부합하며 고객 이탈을 감소 시킬 수 있는 활동들을 기획할 수 있게 되었습니다.고객 라이프 사이클의 전 단계에 걸쳐 가장 중요한 접점들에서, Cablecom은 그들을 좀 더 잘 이해하고 이탈 확률을 예측하기 위하여 자세한 피드백을 요청하였습니다. 본격적인 영업이 일어나기 전의 시점에서는 채널을 통해 경쟁 방송∙통신사를 이용하고 있는지 여부와 언제 계약 기간이 만료 되는 지 등의 피드백이 수집 됩니다. 구매가 완료 된 뒤에는 자사와 자사가 제공하는 서비스의 첫 인상에 대한 만족도를 높이기 위해 적극적으로 접촉을시도합니다. 이러한 노력은 구매와 설치 기간, 서비스 이용 초기 기간까지 지속 됩니다.

나아가 Cablecom은 고객 라이프 사이클의 초반부터 중반까지의 기간 동안 고객이 서비스에 불만족한 경험을 하게 될 경우 이탈로 이어지는데 중대한 영향을 끼치며, 대부분의 경우 시간이 지남에 따라 더 영향이 크다는 것을 알게 되었습니다. 예를 들어, Cablecom은 고객 라이프 사이클에 접어 든 지 12~14개월 사이에 이탈 행동을 보이는 추세가 정점에 달하지만, 계약 후 9개월이면 이탈을 할 결심을 이미 하게 됨을 알게 되었습니다.
따라서 Cablecom은 고객의 아픈 곳을 찾아 내어 능동적으로 대처함에 따라 이탈 고객의 수가 현저히 감소할 수 있을 것이라 믿게 되었습니다.

그 결과 Cablecom은 계약 7개월 차에 접어든 고객을 대상으로 피드백 프로그램을 실시하였습니다. 이 IBM SPSS Data Collection를 이용하여 온라인 설문조사 형태로 설계 되었으며, 고객들은 서비스에 대한 전체적인 만족도를 평가하기 위한 5개의 문항에 응답하였습니다.설문 조사 응답 결과에 따라 각 고객의 이탈 확률에 따라 평점이 매겨졌으며, 가장 이탈 위험이 큰 고객은 전담 고객 케어 부서의 관리를 받게 되었습니다. 이탈 위험 고객 케어를 전담하고있는 이 부서에서는 이러한 고객들이 이탈하는 것을 막기 위하여 적극적으로 연락을 취하여 그들이 겪은 문제들에 대하여 논의하고 해결책을 제안하였습니다. 그 결과 많은 고객들에게서감사 전화를 받는 등 긍정적인 반응을 얻었습니다.

이와 같이 설문 조사를 통해 수집 된 정보는 IBM SPSS Modeler를 통해 분석 작업을 거치게 됩니다. 이를 통해 이탈 시점의 초기 기간, 고객 서비스 문의 건 수, 허용할 수 있는 가격대의 상한점과 최초 영업 채널 접점 등과 같은 이탈 고객을 감지할 수 있는 100개 이상의 지표를 찾아 내었습니다. 여기서 그치지 않고, 이러한 분석 결과를 기반으로 IBM SPSS 솔루션을 통해 설문 조사에 참여하지 않은 고객들의 만족도까지 파악하여 전체적인 고객층에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 이탈 위험이 감지 된 고객들은 고객 케어 팀을 거치게 되는 한편,그렇지 않은 고객층은 영업 부서가 교차 및 상승 판매의 기회를 얻기 위해 연락을 취할 수 있게 되었습니다.Cesconi는 말했습니다: “IBM SPSS의 기술은 상당히 직관적이며, 분석 작업을 놀랍도록 빠른 속도로 수행할 수 있게 해주었습니다. 단순한 작업은 마우스 클릭 몇 번이면 끝낼 수 있게 되었지요. ― 이것이 바로 진정한 경쟁력입니다.”

고객 이탈의 감소

IBM SPSS 기술은 Cablecom이 이탈할 확률이 있는 고객들을 좀 더 정확하게 파악할 수 있게 해주었으며, 기존 고객 유지율을 향상 시키기 위해 능동적으로 대처할 수 있게 해주었습니다.

온라인 설문 조사를 통해 수집 된 데이터는 현재 자사에 만족하고 있는 고객과 그렇지 않은 고객의 수에 대한 정확한 실태를 나타내는 그림을 제공하였습니다. 이탈 위험이 있는 고객층은 바로 타겟이 되어 조치를 취하게 되었으며, 고객 이탈율은 현저히 감소하였습니다.뿐만 아니라 현재 자사에 만족하고 있는 고객들은 개별적으로 영업 부서의 타겟이 되어 교차 판매의 기회를 얻을 수 있게 되었습니다.나아가 좀 더 넓은 고객층을 대상으로 Cablecom은 78%의 정확도로 서비스에 불만족하고 있을지도 모르는 고객층을 파악할 수 있게 되었습니다. 이에 고객 케어 부서는 그들을 전담하여 현재 겪고 있는 문제에 능동적으로 접근하고 있습니다.

그 결과, Cablecom은 가장 근본적인 부분까지 직접적으로 영향을 끼치는 놀라운 성과를 거두게 되었습니다. 교차 판매의 기회를 좀 더 잘 파악할 수 있게 되었고 전체적인 고객 이탈율은 감소하였습니다. 사실상, 도입 전 준비 조사의 초기 단계에서 이미 고객 이탈율은 평균적으로 19%에서 2%로 감소하는 효과를 보였습니다.


- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)

직원이 350명인 회사가 11,000,000명의 고객들과 소통할 때, 고객 데이터에 대한 정확한 지식이 필요합니다. PhotoBox 라는 회사는 고객의 소중한 추억이 담긴 사진을 저렴한 가격에 퀄리티 있게 출력하고, 파리상공회의소에서 지원하는 녹색정책을 준수하고 있어 유럽의 디지털 프린팅 업종의 선두기업으로 앞서 있습니다.

하지만 이 기업은 여기서 멈추지 않고 고객의 소비성향을 파악하고 자사의 서비스나 프로모션 의도에 맞추고자 현재 고객과 잠재 고객의 행동을 끊임없이 연구 하고 있습니다.  PhotoBox 에서는 분석 기술은 필수적인 것이라고 말합니다. 이미 리포팅 툴을 사용하는 PhotoBox 그룹의 직원들은 비즈니스 인텔리전스에 투자하는 부분을 늘리고, IBM 의 고급 분석 기술의 예측적인 힘을 이용하여 논리적으로 결정하고 더 지능적으로 접근을 하기로 결정하였습니다.

타켓 마케팅 캠페인

예측 기술은 고객층을 세분화하는 것뿐 아니라 비슷한 소비성향을 가진 그룹을 적절히 파악하여, 효과적인 타겟팅을 통해 보다 나은 캠페인 활동을 할 수 있도록 하였습니다.

예를 들어 과거 데이터를 분석해 리스크 점수를 계산하여 이탈 정도를 확인하거나, 기존에 구매한 제품에서 다른 제품들의 구매로 전환 하게 되는 경우를 통합 행렬을 통해 확인 하였습니다.이와 같이 고객에 대한 지식을 확보해 데이터를 통합하는 시스템을 만들고 이를 이용해 의사결정을 하고 새로운 캠페인을 기획 하고 있습니다. 이렇게 고객의 선호 사항을 수렴하는 프로세스를 통해 고객 전환율을 14% 향상 시킬 수 있었습니다.

고객의 충성도를 향상

PhotoBox의 데이터 마이너들은 쉽고 빠르게 데이터웨어하우스의 데이터에 직접 접근 하여 즉각적인 결과를 얻을 수 있었습니다. IBM SPSS의 기술들은 고개의 충성도를 향상 시켰습니다. IBM SPSS 의 도입 이후 뉴스레터 구독의 취소를 최소화 시키고, 고객의 충성도를 높일 수 있었습니다.

PhotoBox 는 고객의 충성도를 높이기 위한 프로모셔널 테스트 캠페인을 통해 고객 이탈율을 측정 할 수 있었습니다. 다른 테스트 캠페인들과 비교 하였을 때 경쟁사로의 이탈 고객의 수를 줄이기 위한 여러 가지 방법들을 보다 잘 평가 할 수 있었습니다.

이 그룹의 비즈니스 인텔리전스 매니저인 Francois Le Lay는 “더 나은 타겟팅과 고객의 요구에 대한 자료 수집은 PhotoBox가 관련성 높은 이메일 캠페인이 가능 하도록 하였습니다. 신규 고객을 대상으로 실시되는 이벤트 참여자 수는 16%, 구독률은 33%, 링크를 타고 오는 접속자 수는 35% 증가 하였습니다.

투자정책 운영의 개선

마지막으로, 유럽 지역 General Manger Sebastien Rohart는 예측기술은 PhotoBox의 투자 정책 운영을 개선시키고 있다고 밝혔습니다. “우리는 해당 산업에 대한 투자를 보다 좀 더 효과적으로 설계하고 진행 할 수 있었습니다.”

- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)

 이스라엘 교육부는 유치원, 초등학교 및 중∙고등 교육 기관의 교과 과정, 교육 수준 및 교육 인력을 감독합니다. 예루살렘에 본사를 두고 있는 교육부는 약 3800개의 학교와 13만 명의 교사들이 150만 명의 학생(유치원생 불포함)을 지도하는 것을 감독하고 지원해줍니다.

교육부의 정보 기술 사업부는 모든 학교와 조직 내의 사업부를 지원합니다. 기술 사업부의 직원들은 정보 시스템 및 응용 프로그램 관리에서 데이터 수집 및 통계 분석에 이르기까지 광범위한 서비스를 제공합니다. 이 부서에서 제공하는 조사 연구는 모든 이스라엘 학교뿐만 아니라 다양한 교육부 내부의 부서에게 중요한 서비스 중 하나입니다.

[ 도전 ]

 모든 학생들에게 최고 품질의 교육을 제공하기 위해 교육부는 학생, 교사, 상담자와 교장을 대상으로 다양한 주제의 설문조사를 실시합니다. 전형적인 학생 설문조사 프로젝트는 적절한 교사 지원, 보안 및 학생의 성공에 기여하기 위해 학교의 환경을 측정합니다. 대부분의 설문 조사는 교사 또는 교장이 교육 과정, 시설 또는 기술에 관련된 요구 사항이나 어려움을 이해하기 위해 감독하고 있습니다.

수 많은 유형의 많은 학교를 감독해야 하기 때문에 - 유치원에서 고등교육기관에 이르기까지, 종교, 전통과 아랍어 학교 - 프로젝트의 수행이 복잡합니다. 예를 들어, 환경부는 모든 학교에서 적절한 수의 인터넷과 컴퓨터를 보유하고 있는지 확인하기 위해 노력하고 있습니다. 일부 학교는 그러나 종교상의 이유로 인터넷이 연결되지 않을 수 있기 때문에 종이로만 설문조사가 허용되기도 합니다. 설문 조사는 또한 히브리어와 아랍어로 모두 제공하며, 질문은 모든 종교와 민족을 뿐만 아니라 다양한 교육 수준에 적합한 있도록 조정해야 합니다.

IT 부문의 직원들은 훨씬 더 간단하게 설문 조사를 작성하고 배포하였습니다. - 그들은 또한 자주 설문을 개발하고, 표본을 추출하고, 파일럿을 수행하고 결과를 분석하여 제공합니다. 최초의 팀은 쉽고 빠르게 설문 조사 양식을 디자인하기 위해 IBM SPSS Data Collection Entry를 사용하였습니다. 그러나 설문 조사 및 응답자의 수가 증가하고 복잡해짐에 따라 교육부는 비용 효율성을 고려한 포괄적인 솔루션이 필요할 것이라는 것을 깨달았습니다.

[ 솔루션 ]

객관적인 타사 컨설턴트에 의해 평가된 최고의 제품인 IBM SPSS Data Collection 플랫폼은 교육부의 주요 요구 사항을 모두 충족시켰습니다. : 히브리어 및 아랍어, 다중 샘플링 기술에 대한 지원, 적절한 형태와 느낌 및 기술 지원의 가용성

여러 개의 작은 프로젝트를 시작으로, 교육부는 IBM SPSS Data Collection을 모든 규모의 조사를 위해 사용합니다. IT 팀은 히브리어 및 아랍어로 설문을 설계하고 Data Collection 소프트웨어를 실행하는 서버의 클러스터에 그것을 배포합니다. 설문 조사는 샘플링과 관련된 대상과 크기의 복잡성에 따라 IT 또는 클라이언트 중 시행할 수 있습니다.

 설문에 대한 링크는 교육부 인트라넷에 게시하거나 전자 우편을 통해 응답자에게 보내집니다. 그리고 설문 조사 참가자는 학교, 커뮤니티 센터 또는 다른 위치에서 설문 조사를 완료합니다. 응답결과는 교육부에 반환되어 직원들이 IBM SPSS Statistics를 사용하여 분석하고 보고서를 작성합니다.

이스라엘의 수천만 학교에서 일어나는 폭력과 마약 사용에 대한 최근의 상담 서비스와 같은 큰 프로젝트에서 데이터 수집 팀은 설문조사를 관리하기 위해 개별 학교의 관리자에게 배포 및 실행계획을 위임할 수 있습니다.

 개별 학교 조사 완료되면, IBM SPSS Statistics에 의하여 만들진 결과를 교장은 교육부 웹 사이트를 통해 보고서를 다운받을 수 있습니다. 학교는 보고서를 사용하여 개입의 필요 여부를 결정하고 내부적으로 즉각적인 변화를 조치하거나 적절한 교육부 유닛과 솔루션을 구현합니다. 개입이 발생하면, 학교는 설문지를 다시 배포하고 사전 및 사후 개입 결과를 비교할 수 있습니다.

또한 설문 조사 프로젝트를 실시하는 교육부 내의 유닛은 상황을 이해하고 새로운 정책을 개발하고 그들을 안내하는 데 사용할 수 있는 보고서를 받을 수 있습니다. 교육부의 이사는, 예를 들어 모든 학교의 교장에게 학년이 시작되기 전에 자신의 학교에서 사용할 수 있는 컴퓨터의 수를 문의하여 기술 인프라를 개선하기 위해 정보를 제공합니다. 교육부 강사는 연수생들의 만족도 결과를 받고 그에 따라 자신의 교육 프로그램을 수정합니다. 커리큘럼 부문은 교사의 의견은 관리자가 학업 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

[ 결과 ]

IBM SPSS Data Collection을 채택한 이후, 교육부는 어느 때보다도 조사 프로젝트를 효율적으로 관리하고 빠르게 배포할 수 있었으며 비용 효율성을 가질 수 있었습니다. 1년에, 총 250,000번의 설문 조사와, 4 개의 이니셔티브와 열 개 정도의 작은 프로젝트를 실시했습니다.

"우리가 Data Collection 솔루션을 채택하기 전에 종이에 실시한 하나의 대규모 프로젝트에서 우리는 이제 연간 약 25 만 달러를 절감할 수 있습니다."고 교육부 IT부서의 연구 및 통계담당 이사인 Chaim Gatt 박사가 말했습니다.

"우리는 크게 우리의 조사 프로젝트를 향상시킬 수 있게 되었습니다. 우리가 전에는 할 수 없었으나 지금 Data Collection을 가지고 할 수 있는 프로젝트는 데이터를 쉽고 빠르게 수집하고 의견을 측정하는데 효과적인 비용으로 할 수 있습니다. 더 많은 학교가 참여하고 있으며, 문항을 쉽게 수정할 수 있고, 결과를 보다 정확하고 고객이 빨리 보고서를 받을 수 있어 더 만족합니다. "

이제 교육부는 IBM SPSS Data Collection이 제공하는 엄청난 이점을 이용하여 솔루션의 사용을 확장하는 방법으로 계획을 세울 수 있습니다. 스크립팅 기능을 광범위하게 사용하고, 예를 들어 분석가의 다양한 종류의 질문의 구축을 가능하게 합니다. 이 솔루션은 또한 잠재적으로 시험을 관리하는 데 사용할 수 있습니다.

"측정은 변경 또는 개선을 위한 영역을 식별하는 정확한 그림을 제공하는 것이 중요합니다" GATT는 말했습니다. "IBM SPSS Data Collection은 우리가 측정하고 즉시 발생하는 것을 이해하고 적절한 조치를 취할 수 있는 훌륭한 도구입니다."

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BECU (Boeing Employees’ Credit Union) 은 워싱턴 주에서 가장 큰 신용협동조합이면서 미국의 5대 금융조합 중에 하나입니다. BECU는 풀 서비스가 가능한 2개의 금융센터와 전국의 40개 이상의 지점을 통해 약 640,000명의 회원의 금융요구를 충족시켜주고 있습니다. BECU는 전적으로 회원위주로 운영되고 있으며, 저축상품, 모기지, 대출 및 자산관리 서비스를 포함한 종합서비스를 제공하고 있습니다.

경쟁이 치열한 금융시장에서 회원들에게 보다 나은 서비스를 제공하고 회원들의 수익을 증대시켜주기 위해 BECU는 전사차원의 회원 만족도 향상을 위한 이니셔티브를 시작하였습니다. 이 프로젝트는 거래가 빈번한 회원들에게 초점을 맞추어서 주요 ATM기기에서 현금을 인출할 수 있도록 하였고, 수표에 대한 잠정적인 크레딧 예치 등을 가능하게 해주었습니다.  BECU는 회원들이 보다 편리하게 예금인출을 할 수 있게 함으로써 추가적으로 입출금 전용계좌를 개설하지 않고도 회원들의 경험과 충성도를 향상시킬 수 있다고 믿었습니다. 또한 응답률을 개선하고, 고객유치 비용을 낮출 뿐만 아니라 새로운 지점개설의 최적위치에 대한 통찰력을 제공해 줌으로써 다이렉트 마케팅 캠페인을 최적화시킬 수 있었습니다.

인출한도액을 높여주면 고객의 만족도는 높아진다.
BECU는 회원들의 현금인출서비스를 위하여 40 개 이상의 NFCs(Neighborhood Financial Centers) 에 의존하고 있습니다. NFCs에서는 대부분의 BECU 금융상품과 서비스를 이용할 수 있습니다.  또한 신규계좌 개설과 대출신청 등의 업무를 수행할 수 있는 직원을 배치하고 있습니다. NFCs는 항상 현금을 인출할 수 있는 ATM를 갖추고 있어서, 고객들이 수표계좌를 개설하거나 현금을 인출하거나 송금을 할 수 있으며, 또한 회원들이 수표계좌의 발란스를 확인하고 지불수행, 대출신청 및 자금이체등을 수행할 수 있는 온라인 은행 키오스크 기기를 보유하고 있습니다.  ATM기기와 온라인 은행 키오스크 기기는 주7일, 하루 24시간 언제든지 사용할 수 있습니다.

모든 지점에 텔러직원들이 근무하고 있지 않기 때문에, NFCs와 외부에 설치된 ATM기기에는 인출 한도액이 있어서 회원들은 국제표준 일일 인출한도의 제약을 받고 있습니다.  BECU경영진은 회원들이 최대한 자금을 인출할 수 있게 되기를 원했습니다. 그러나 그들은 각 회원들의 올바른 인출한도를 알아보고 높은 부채의 잠재위험을 줄이기 위한 실시간 스코어링이 필요하다는 것을 알았습니다. 그러한 목표를 염두해두고 분석가들은 리스크 스코어 모델을 개발하여 신용협동조합의 일상 트랜잭션 처리 시스템에 탑재하여 각 회원들이 계좌를 개설할 때 자동적으로 얼마나 많은 금액을 ATM기기를 통해서 인출하거나 현금서비스를 받을 수 있는지를 결정하도록 하였습니다. 이러한 접근방법을 통해 BECU는 년간 1백만 달러의 인력비용을 줄일 수 있었고 고객들은 보다 높아진 인출한도액으로 인해 만족도가 높아졌으며 가장 최근의 회원들의 거래데이터를 실시간으로 고려하여 신용한도액을 정하게 됨으로 협동조합은 눈에띄게 리스크를 줄일 수 있었습니다.

회원 만족도 설문조사 결과를 통해 자동화된 한도액 결정이 회원 만족도를 높이고 회원들의 유지율을 높이고 고객들이 편리하게 금융자산을 인출할 수 없어서 이탈하는 것을 방지해 줌으로써  매출을 높이는데 공헌한다는 사실을 알게 되었습니다.

타겟 캠페인은 유지율 상승 및 매출 향상에 공헌합니다.

BECU는 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 위해 IBM SPSS Statistics을 도입하였으나 점차적으로 IBM SPSS Statistics이 마케팅 캠페인의 반응률의 향상뿐만아니라 유망고객들 대상의 유치 DM의 비용을 절감해주는데도 아주 중요한 역할을 수행한다는 사실을 알게 되었습니다. 신용협동조합의 BI 시스템에 축적된 회원들의 데이터를 기반으로 회귀분석과 같은 분석기법을 접목함으로써 분석가들은 추가적인 금융상품이나 서비스가 필요할 가능성이 높은 회원들을 예측하는데 도움이 되는 프로파일을 생성할 수 있습니다.

이러한 방법은 세대신용자산관리등과 같은 금융상품과 서비스의 마케팅에 아주 성공적이였음이 입증되었습니다.  내부의 회원 서비스 이용특성데이터와 인구센서스 자료를 결합함으로써 기존의 특정 금융상품 이용자와 유사한 특성을 가진 유망고객들을 추출하는데 아주 많은 정보를 제공해 줍니다.

IBM SPSS Statistics의 로지스틱회귀분석 기능을 사용함으로써 마케터는 특정한 금융상품과 서비스를 필요로 할 것 같지 않은 30~40%의 사람들을 식별할 수 있게되었고 응답가능성이 높은 60~70%의 사람들에게 광고의 초첨을 맞출 수 있게 되었습니다.  또한 이런 방법은 마케팅비용당 “이득” 매출을 금융상품에 따라 60~100%로 향상시켜주었습니다. “로지스틱 회귀분석 방법을 사용함으로써 발생되는 새로운 어카운트당 고객유치비용의 감소액은 1년치의 금융상품의 수익과 맘먹는 것이였습니다.”라고 Bierley는 설명합니다. “증가된 매출생성의 “이득”이란 동일한 마케팅비용과 노력이 들어간 타케팅없이 진행한 프로모션에 비해 프로모션의 성과가 발행될 때까지 걸리는 시간이 눈에 띄게 짧아진 정도의 상대적 효과를 금전적으로 표현한 것입니다.”

분석가들은 회원들이 필요로 할지 모르는 금융상품과 서비스가 무엇인지 알려주는 정보를 추출할 수 있는 데이터베이스쿼리를 고객서비스 담당자들에게 제공해 줄 수 있었습니다. 즉, 고객서비스 담당자의 컴퓨터 스크린에 팝업창으로 고객들이 구매하지 않은 특정한 추천 금융상품을 띄워주게 됩니다.

고객위험도를 감소시키면서 고객수를 증대시키다!

BECU는 기존 고객의 가치를 증대시키는 것에 덛붙혀서 그들의 과거 은행과의 거래관계로 인해 일반은행에서 거부하는 사람들을 BECU의 새로운 회원으로 유치하기를 원했습니다. IBM SPSS 소프트웨어를 사용하여 구축된 스코어링모델을 사용함으로써 BECU는 예금손실을 통제할 수 있게되었으며 고객으로써 자격이 완전치 않은 개인들로 회원들을 확장할 수 있었습니다.  신용협동조합의 베이스라인을 증대시키는 것은 물론이고 비싼 현금서비스나 월급담보대출을 사용할 수 밖에 없었던 소비자들을 유치하면서 얻어지는 기대치 않았던 이익도 가져다 주었습니다.

예측 모델은 최고의 새로운 지점위치를 식별해준다!

어느 위치에 금융상품의 재판매 사이트나 은행 지점을 추가로 개설하여야 하는지를 결정하는 것은 단순한 추측이상의 작업을 필요로 하기에, BECU는 IBM SPSS Statistics 제품을 사용하여 어느곳에 새로운 지점을 개설하여야 하는지 또한 기존의 지점을 어떻게 하면 보다 효율적으로 운영할 수 있는지를 결정하는데 도움을 주는 예측모델을 생성하였습니다.  즉, BECU는 요인분석과 회귀분석기법을 사용하여 핵심 시장 및 지역특성을 성공적으로 파악하고 예측하며 새로운 고객, 예금 및 대출 분배등의 세가지 요소에 대한 종합성능을 측정하는 지점별 예측모델을 개발하였습니다.  이러한 예측모델을 사용함으로써 BECU는 어떠한 곳이 가장큰 잠재력을 추가할 수 있는 곳이고 어떠한 곳이 기존지점을 폐쇄하여야 하는 곳인지를 알 수 있게 되었습니다.

결과 : 

BECU는 ATM 인출 신용한도액 조정을 자동화함으로써 인력 비용에 연간 약 100 만달러를 절약할 수 있었으며, 회원 유지 및 신규 회원 인수의 조합에서 연간 수익이 600,000달러이상 증대되었습니다.  또한 회원들 대상의 다이렉트 메일 캠페인에 대한 리프트를 30%이상 향상시킬 수 있었으며, 주변에 BECU를 추천하는 회원들이 6%이상 증가하였으며, BECU지점을 추가로 개설하기 좋은 유망한 지역을 다수 확인할 수 있었습니다.

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.”

“예측분석(Predictive Analytics)은 다양한 통계기술, 데이터마이닝기술, 게임이론등을 사용하여 현재 및 과거의 사실을 모델링하고 이를 기반으로 가까운 미래를 예측하여 비즈니스에 활용하는 일을 말한다”

미국 시카고에 소재하고 있는 DePaul 대학교는 최근 마케팅분야, 의료분야 및 도시계획분야에서 급부상하고 있는 예측분석에 관한 대학원학위를 개설하였습니다.

DePaul 대학교 마케팅학과장인 Suzanne Fogel은 “예측분석 기술은 모든분야의 비즈니스에서 수요가 급증하고 있다! 예측분석은 미래의 행동을 예측하기 위하여 데이터마이닝 기술을 사용합니다. 예를들어 회사는 고객의 이탈을 분석하고 소셜미디어가 고객 구매습성에 끼치는 영향력을 분석하기 위하여 예측분석도구를 사용합니다.”라고 언급하였습니다.

그녀는 언급하기를 “우리는 비즈니스 관점의 예측분석에 대한 학위과정을 제공하는 대학교가 없다는 사실을 알았습니다. Business Intelligence에 관한 학위는 있지만 예측분석에 관한 학위는 없었습니다.”

DePaul 대학교는 예측분석 학위 프로그램을 금년 9월부터 시작합니다.  대학교의 데이터마이닝과 예측분석을 위한 새로운 센터를 건립하여 운영할 예정입니다. 이 센터의 주요시설에는 DePaul 대학교의 전산 및 마케팅학과에서 제공할 것입니다.  IBM SPSS는 예측분석 프로그램과 데이터세트, 초청강사등을 이 센터에 제공하기로 하였습니다.

 응용 통계 및 심리학과 교수인 Sharon L. Weinberg는 뉴욕 대학에서 응용통계를 가르치고 있습니다. 그녀의 교육방식은 2005년 미국통계 협회가 후원했던 통계 교육의 평가와 지도를 위한 지침 (Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education, GAISE) 프로젝트 의 핵심 권고 사항이었던 “테크놀로지의 혁명은 통계분석가의 작업 방식을 변화 시켰기 때문에, 우리가 무엇을 어떻게 가르치는지도 변화해야 한다” 를 따르고 있습니다.
 지도자들은 복잡하고 다양한 테크놀로지 (비디오 프레젠테이션, 인터넷, 다양한 소프트웨어 프로그램) 들 중에서 무엇을 선택 하여야 할지 고민하고 수업에 활용 하고 있습니다. Weinberg 는 이러한 매체들 가운데 강의 수단을 선택함에 있어 테크놀로지 자체 보다는 그 기술이 강의를 어떻게 개선 시킬 수 있는지에 중점을 두어야 한다고 했습니다. 또한 지도자들은 컨텐츠와 강의 기법 두 가지 모두 중요하다는 것을 인식하고 학생들의 학습 능력을 향상 시킬 수 있는 테크놀로지를 선택해야 한다고 믿었습니다. 그녀는 컨텐츠와 강의 기법이 적절하게 조화를 이룬 수업을 가능 하게하고, 실제 데이터에 대한 통계적인 개념을 적용 시킬 수 있는 통계소프트웨어 패키지를 선택하는 것이 매우 중요하다고 했습니다.
 만약 학생들이 소프트웨어 패키지를 사용하기 위해 복잡한 프로그래밍 언어를 습득해야 한다면, 통계학에 전념할 시간을 잃게 되는 셈입니다.


IBM SPSS Statistics는 학생들을 보다 적극적으로 수업에 참여 하도록 했습니다.
 Weinberg가 선택한 소프트웨어 패키지는 IBM SPSS Statistics 였습니다. 수기로 계산 하는 데 드는 시간을 단축시키고, 학생들이 통계적인 모형의 개념을 이해하는 데 집중할 수 있게 함으로써 그녀의 강의의 질을 한층 향상 시켰습니다.
이런 장점을 지닌 IBM SPSS Statistics의 특징은 가용성과 학생 할인, 특정 대상을 위한 사용의 용이성, 데이터 또는 그래픽과 수치 분석 사이에 동적인 연결, 상호적이고 빠른 수행능력, 학교뿐 아니라 기관에서도 다재 다능하게 모든 과정을 통틀어 사용을 할 수 있다는 점입니다.
 Weinberg와 Drew대학의 수학과 컴퓨터공학 과목을 가르치는 Abramowitz 교수는 ‘Statistics Using SPSS: An Integrative Approach ‘책을 공동으로 집필 하여 Cambridge 대학에서 2008년 출간 하였습니다. 그 책과 함께 강의를 비롯한 여러 상황에서 다양한 방법으로 반복적 분석이 가능한 몇 가지 실제 데이터셋이 담긴 디스켓이 함께 제공 되었습니다.
이로써 보다 총체적인 방식으로 통계학에 접근함에 따라 서로 아무런 연관성이 없거나 적은 여러 독립적인 분석 기법이 복잡하게 얽혀있는 학문이라는 인식을 피할 수 있게 되었습니다.
 

IBM SPSS Statistics 는 훌륭한 교육 플랫폼입니다.
 Weinberg는 IBM SPSS Statist는 학생들에게 데이터 분석의 의미를 가르치는 데에 훌륭한 교육 플랫폼이라고 하였습니다. 사용자에게 친숙한 프로그램은 사용자의 노고를 덜어주며, 학생들이 실제 데이터를 통해서 통계 개념을 학습 하는 데에 집중 할 수 있게 해줍니다. Weinberg는 학생들이 수식을 조작하거나 복잡한 프로그래밍 언어를 배우지 않고도, IBM SPSS Statistics 를 클릭 함으로써 통계 분석을 할 수 있다고 했습니다.
 게다가 실제 데이터의 큰 데이터셋을 IBM SPSS Statistics 을 이용하여 쉽게 분석 하여, 여러 분석에서 하나의 데이터셋에 포함된 정보를 이해 할 수 있다고 하였습니다. 실제 데이터의 사용은 보다 정교한 대용량 데이터셋에서 찾아낸 흥미로운 문제들에 대한 토론 또한 활성화 시키는 효과가 있습니다. 학생들이 주도적으로 분석프로세스를 진행하고 제 시간 안에 관련 질문에 대한 정확한 답을 찾아 결론을 도출해 낼 수 있게 하는 것입니다.
 결론적으로 Weinberg가 강의에 IBM SPSS Statistics가 도입하여 얻은 주요 효과는 다음과 같습니다.
-  학생들이 수식 풀이 보다는 교육 원리에 집중하게 됨
- 실제 상황에서 일어나고 있는 문제들을 가르치고 학생들의 참여도를 향상시키게 됨
- 처음에는 복잡하고 어렵게 느끼는 문제를 가르치고 이해시킴으로써 학생들의 자신감을 향상시킴
 30년 간의 교육에 대한 경험과 열정을 SPSS Statistics 라는 툴에 접목시킴으로써, Weinberg는 학생들과 자신이 배움의 단계에선 파트너 관계가 형성 되는 수업을 진행 할 수 있게 되었습니다.
 그 교육 과정은 점점 인기를 얻게 되었고, 교수와 학생들에게 유익하고 재미있는 경험을 제공하였습니다.

- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)

 유니세프는 유엔(UN)의 아동 권리기구입니다. 그것은 전세계 어린이들의 권리를 주장하고 빈곤, 질병, 폭력과 차별에 의한 지배 상황에서 어린이들을 구제합니다. 뉴욕에 본사를 두고 있으며, 155개국의 현장 사무소에서 구호 프로그램을 실행하고 있습니다.
 유니세프는 유엔으로부터 자금지원을 받지 않습니다. 유니세프의 현장 사무소와 구호 프로그램의 재정적 자금을 위하여 36개 국가의 유니세프위원회가 모금활동에 기여하고 있습니다. 유니세프 네델란드는 이러한 위원회중에 하나입니다.  세계적으로 세 번째로 큰 유니세프 기금 모금 위원회인 유니세프 네덜란드는 유니세프의 자선 활동에 상당한 기여를 하고 있습니다.


Business Need (비즈니스 요구사항)
 유니세프 네덜란드는 최소의 자원으로 최대의 자금을 모금하는 것을 목표로 하고 있었습니다. 따라서 가능한 자세히 기부자 행동을 이해하고 가장 효율적인 모금 채널의 운용방안에 대한 깊은 이해를 필요로 하고 있었습니다.


Challenge (도전)
 유니세프 네덜란드는 유니세프가 세계적인 조직이라는 맥락에서도 성과가 좋았지만, 네덜란드의 다른 모금기관과 비교하여 보아도 성공적이라고 말할 수 있습니다.
 "네덜란드는 전통적으로 기부를 잘하는 나라"라고 마케팅분석 및 평가를 총괄하고 있는 유니세프 네델란드의 데이터 분석가 Jan Kamphuis는 설명합니다.
 "하지만 우리의 접근방법도 매우 중요한 역할을 하였습니다. 비교적 초창기에 설립된 모금 조직중에 하나인 우리는 일회용 기부자보다는 정기적으로 기부를 하는 회원들에게 초점을 맞추기 시작했습니다. 또한 우리기관의 활동을 최적화하기 위해 IBM SPSS 예측 분석 소프트웨어를 사용하였고 그 결과 마케팅 인텔리전스를 갖게 되었습니다. "
 10년전, 분석과 연구가 유니세프 네델란드의 마케팅 조직에 기여하는 바는 아주 미미했다고 Kamphuis는 설명하였습니다.
 "그 당시에 우리는 주로 아웃 바운드 다이렉트 메일 캠페인을 수행하였습니다. 그러한 방법은 비록 반응율은 좋았지만, 성장 잠재력은 아주 미약하였습니다. 자선 단체에게 최소의 자원으로 최대의 자금을 마련하는 것은 필수적입니다. 우리는 그러한 효율성을 향상시킬 수 있다고 느꼈습니다. 우리는 새로운 길을 모색하였고 다른 채널을 사용하여 어떻게 이러한 최대의 효율성을 이룰 수 있는지를 분석하기를 원했습니다. 우리는 또한 기부 공헌자의 행동과 패턴, 장기적인 발전을 위상화할 수 있는 방법을 원했습니다.  하지만 우리의 운영 데이터를 담고 있는 CRM System은 우리에게 매우 불충분한 분석기능을 제공하고 있었습니다.”


Solution (솔루션)
 Kamphuis는 이미 다른 조직에서 IBM SPSS 솔루션의 긍정적인 경험을 했다고 언급합니다. 그는 덧붙히기를 "저는 진짜 SPSS팬입니다. 이 소프트웨어는 잘 작동하며 우리 조직을 포함하여 실제 연습에서 그것을 증명하고 있습니다.
우리는 모든 종류의 마케팅 분석을 수행하고 있으며 2000년 이후부터 예측 및 공헌자 프로필을 만드는데 SPSS소프트웨어를 사용하고 있습니다.  우리는 우리 자신의 데이터와 함께 외부의 라이프 스타일 데이터를 사용합니다. 수년 동안에 걸쳐 생산된 우리의 마케팅 활동 결과를 담고있는 수백만 레코드의 데이터를 대상으로 하는 장기적인 분석을 수행하고 있습니다.  우리는 이러한 엄청난 양의 모든 데이터를 분쇄하여 귀중한 통찰력을 추출하는데 전혀 문제가 없습니다."
 IBM SPSS 소프트웨어를 사용함으로써 유니세프 네덜란드는 연구 결과의 초기성과를 얻을 수 있었으며 다양한 변수들을 기반으로 심층 분석을 수행할 수 있었습니다.
 Kamphuis는 다음과 같이 설명하였습니다.
 "2003년에 텔레마케팅은 우리 분야에서 새로운 채널이었고 상대적으로 비용이 많이 드는 것이였습니다. 우리가 이 채널을 통해 회원들을 처음으로 모집하였을 때, 우리는 가장 성공 가능성이 높은 주소지역를 선택하여 가능한 가장 높은 응답을 얻기를 원했습니다. 그래서 우리는 처음에 연령, 공헌자의 행동, 지역 정보 등 다양한 우편 번호 속성과 같은 반응에 영향을 있을 모든 변수를 포함하는 공헌자 데이터베이스를 시험구축하였습니다. 우리가 발견한 사실을 기반으로 어떠한 공헌자 집단이 가장 좋은 목표집단이 되는지를 정확히 조사할 수 있었으며 어떠한 주소지역을 텔레마케팅 캠페인에서 제외시켜야 되는지를 알 수 있었습니다.” 
 다이렉트 메일과 텔레마케팅 캠페인 외에도 유니세프는 현재 새로운 공헌자를 얻기위한 다른 몇가지 채널들을 사용합니다. 방문(Door-to-Door) 모금도 그러한 채널들중에 하나입니다.
 “이러한 유형의 캠페인을 위해, 우리의 첫 텔레마케팅 캠페인과 유사한 시험캠페인을 실시하였습니다. 우리는 잠재적으로 충성도가 높고 지속적인 공헌자가 많이 밀집되어 있는 지역을 찾기 위해 네델란드 전역을 대상으로 식별작업을 하였습니다. 처음부터 완벽하게 시작하기 위하여 우리는 특정 가설에 따라 실험을 수행하였습니다.  삼개월 후 우리는 수집된 데이터를 분석하고 최상의 결과를 만들어낼 지역을 알 수 있었습니다.” 라고Kamphuis는 강조합니다.
 유니세프 네덜란드는 IBM SPSS 예측 분석 소프트웨어를 사용함으로써 자사의 마케팅 전략을 최적화시킬 수 있었습니다. 즉, 유망자 데이터를 심도깊게 분석함으로써 정확한 행동예측과 기부자의 공통속성(프로파일)을 작성할 수 있었고 이를 바탕으로 고도의 타케팅이 가능해 졌습니다. 또한 소프트웨어를 사용함으로써 적은 노력으로 수백만의 레코드를 처리할 수 있었으며, 대규모의 변수와 외부의 시장 데이터의 통합을 할 수 있었습니다.


Results(성과)
 IBM SPSS 솔루션은 유니세프 네델란드의 마케팅 캠페인에서 매우 중요한 역할을 하고 있으며 캠페인 결과 향상에 지대한 공헌을 하고 있습니다. Kamphuis는 설명하기를 "우리는 큰 정확성과 함께 참여자의 기부 행위를 위상화할 수 있었으며, 지도하고 분명한 세분집단과 프로파일 특성을 정의할 수있게 되었습니다. 예를 들어, 우리는 이제 보다 정확하게 DM캠페인의 타켓팅을 할 수 있게 되었으며, 방문 모금 캠페인(Door-To-Door Campaign)에서도 분석을 통해 과거에 가장 성공적인 지역에 비해 2.5 배 이상 높은 반응을 보이는 최고의 이웃들을 식별해 낼 수 있었습니다. "
 유니세프 네덜란드는 마케팅 캠페인을 보다 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다.
 타겟 캠페인은 또 다른 이점을 제공합니다. "만약 누군가가 확실히 기부하지 않을 것을  알고있다면, 그사람에게 접금하여 기부요청을 하지 않아도 됩니다. 이것은 더 중요한 마케팅 비용, 기부에 대한 부정적인 이미지를 줄여줍니다. 그것은 유니세프의 이미지 및 조직에서 신뢰 사람 장소를 보호하는 데 도움이 됩니다."
 유니세프 네덜란드는 정확하게 기부자의 기부행동을 도식화할 수 있게 되었고, IBM SPSS 솔루션을 사용하여 확실한 세분집단과 프로파일을 정의할 수 있었습니다. 따라서 최적의 결과를 만들어 주는 고도의 마케팅 캠페인을 수행할 수 있게 되었습니다 - 구체적으로 방문(door-to-door) 모금 캠페인의 반응률을 두배로 증가시킬 수 있었으며, 타켓 캠페인을 통해 공공의 부정이미지를 최소화 시켜주었고 유니세프 네덜란드의 이미지를 향상시켜주었습니다.



- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)