고객사 이야기2011. 9. 5. 16:35


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 Lay더 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/)

Posted by JDATE
고객사 이야기2011. 9. 2. 14:51

 

 

 이스라엘 교육부는 유치원, 초등학교 및 중고등 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, 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."

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

Posted by JDATE
고객사 이야기2011. 9. 1. 15:54

 


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.

BECU
는 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 주7, 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 이득매출을 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 이득이란 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. , 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, BECU 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.  , 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 : 

BECUATM 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.


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