고객 데이터 분석을 통한 고객 유지 및 이탈 관리를 위한 CRM전개 방안 연구 (A) study on the CRM Implementation for the Management of Customer Retention and Attrition by the Customer Data Analysis원문보기
기업의 수익 극대화를 위한 고객가치 증대 및 고객과의 관계 형성을 위한 CRM활동 중 고객의 이탈방지를 통한 유지관리의 중요성이 점차 커지고 있음에 따라, 본 논문에서는 고객의 유지 및 이탈방지를 위한 CRM전개방안에 대해서 중점적으로 연구하였으며, 특히, TV홈쇼핑사 고객의 거래 데이터를 활용하여 실증적 통계 분석을 통해서 연구를 실시하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 고객 데이터의 실증 분석을 통해서 이탈고객과유지고객간의 인구 통계적 속성 및 거래 행동의 특성 차이를 분석하고, 이탈에 미치는 영향력이 높은 변수를 밝혀내고, 이탈고객예측 모형을 통하여 개별고객의 이탈확률을 예측하고자 했다. 또한, 이탈을 방지하고 거래를 안정화시키는 거래 안정화 분기점을 찾아내고자 했다. 둘째, 실증 분석 결과를 바탕으로 이탈예측고객을 대상으로 고객 이탈을 방지하고 거래유지 및 활성화를 위한 CRM전개 방안을 제시하고자 했다. 본 연구의 실증 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인구통계적 변수 및 거래행동 변수별 유지고객과 이탈고객의 구성 비율 분석을 통한 양 고객집단의 특성 차이는 다음과 같다. 인구통계적 변수에서는 남성이 여성보다 이탈비율이 유지비율보다 높고, 연령대에서는 20대∼30대 초반의 이탈비율이 높고, 40대 이상일수록 유지비율이 높다. 직업은 회사원과 학생의 이탈비율이 높고, 주부의 유지비율이 높다. 거래행동 변수(6개월 기준)에서는 구매횟수가 1회일 때 이탈비율이 가장 높으나, 2회 이상일수록 이탈비율이 낮아진다. 구매금액이 많아질수록, 최종 구매월이 최근월에 가까울수록 이탈비율은 줄어든다. 이용상품군 종류수와 이용채널수가 하나일 때 이탈비율이 가장 크나, 둘 이상으로 늘어날수록 점차 적어진다. 주이용상품군이 의류, 보석/장신구, 식품, 패션잡화일 때 이탈비율이 낮고, 주이용채널이 TV홈쇼핑의 ARS나 전화 채널일 때 이탈비율이 낮으나, 인터넷이나 카탈로그 일 때는 이탈비율이 높다. 둘째, 유지고객과 이탈고객간의 특성차이 분석 결과에 따라 이탈을 방지하고 거래를 안정화시키는 거래상의 안정화 분기점은 구매횟수가 2회(6개월간)가 되는 시점이며, 단, 2회 구매시 이용채널과 이용상품군이 이전과 다른 채널과 상품군으로 전환이 이루어졌을 때 결정적인 거래 안정화 분기점이라 할 수 있다. 셋째, 이탈확률 예측 및 이탈 영향 변수를 규명하기 위해서 ...
기업의 수익 극대화를 위한 고객가치 증대 및 고객과의 관계 형성을 위한 CRM활동 중 고객의 이탈방지를 통한 유지관리의 중요성이 점차 커지고 있음에 따라, 본 논문에서는 고객의 유지 및 이탈방지를 위한 CRM전개방안에 대해서 중점적으로 연구하였으며, 특히, TV홈쇼핑사 고객의 거래 데이터를 활용하여 실증적 통계 분석을 통해서 연구를 실시하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 고객 데이터의 실증 분석을 통해서 이탈고객과유지고객간의 인구 통계적 속성 및 거래 행동의 특성 차이를 분석하고, 이탈에 미치는 영향력이 높은 변수를 밝혀내고, 이탈고객예측 모형을 통하여 개별고객의 이탈확률을 예측하고자 했다. 또한, 이탈을 방지하고 거래를 안정화시키는 거래 안정화 분기점을 찾아내고자 했다. 둘째, 실증 분석 결과를 바탕으로 이탈예측고객을 대상으로 고객 이탈을 방지하고 거래유지 및 활성화를 위한 CRM전개 방안을 제시하고자 했다. 본 연구의 실증 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인구통계적 변수 및 거래행동 변수별 유지고객과 이탈고객의 구성 비율 분석을 통한 양 고객집단의 특성 차이는 다음과 같다. 인구통계적 변수에서는 남성이 여성보다 이탈비율이 유지비율보다 높고, 연령대에서는 20대∼30대 초반의 이탈비율이 높고, 40대 이상일수록 유지비율이 높다. 직업은 회사원과 학생의 이탈비율이 높고, 주부의 유지비율이 높다. 거래행동 변수(6개월 기준)에서는 구매횟수가 1회일 때 이탈비율이 가장 높으나, 2회 이상일수록 이탈비율이 낮아진다. 구매금액이 많아질수록, 최종 구매월이 최근월에 가까울수록 이탈비율은 줄어든다. 이용상품군 종류수와 이용채널수가 하나일 때 이탈비율이 가장 크나, 둘 이상으로 늘어날수록 점차 적어진다. 주이용상품군이 의류, 보석/장신구, 식품, 패션잡화일 때 이탈비율이 낮고, 주이용채널이 TV홈쇼핑의 ARS나 전화 채널일 때 이탈비율이 낮으나, 인터넷이나 카탈로그 일 때는 이탈비율이 높다. 둘째, 유지고객과 이탈고객간의 특성차이 분석 결과에 따라 이탈을 방지하고 거래를 안정화시키는 거래상의 안정화 분기점은 구매횟수가 2회(6개월간)가 되는 시점이며, 단, 2회 구매시 이용채널과 이용상품군이 이전과 다른 채널과 상품군으로 전환이 이루어졌을 때 결정적인 거래 안정화 분기점이라 할 수 있다. 셋째, 이탈확률 예측 및 이탈 영향 변수를 규명하기 위해서 로지스틱 회귀모형을 사용하여 이탈고객예측 모형을 구축했다. 이탈확률을 높이는데 가장 영향력이 큰 변수는 '연령 20대'와 '성별 남성'이다. 즉, 20대이거나 남성인 고객의 이탈확률이 가장 높다. 이 밖에 모형의 이탈확률을 높이는데 영향을 주는 변수는 구매의 최근성, 주이용채널(ARS여부), 이용상품군 종류수, 주이용상품군(의류여부)의 순으로 나타났다. 즉, 구매의 최근성이 밀어질수록, 주이용채널이 ARS이 아닌 타 채널일 때, 이용상품군 종류수가 적을수록, 의류 상품군을 구매하지 않았을 때 이탈 확률이 높아진다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 하여 이탈예측고객을 대상으로 세분고객별 특성에 맞는 이탈 방지 CRM 전개 방안 및 거래단계별 장기적 관계유지를 위한 휴면고객 재활성화 및 로열티 강화의 CRM전개방안을 제시하였다. 본 연구는 기업이 고객 데이터를 활용하여 실증적 분석을 통해서 고객유지 및 이탈 방지를 위한 CRM을 전개하고자 할 때, 마케팅 현장에서 실질적으로 접목시킬 수 있는 CRM 프로세스와 방향성을 제시했다는 점에서 연구의 의의가 있겠다.
기업의 수익 극대화를 위한 고객가치 증대 및 고객과의 관계 형성을 위한 CRM활동 중 고객의 이탈방지를 통한 유지관리의 중요성이 점차 커지고 있음에 따라, 본 논문에서는 고객의 유지 및 이탈방지를 위한 CRM전개방안에 대해서 중점적으로 연구하였으며, 특히, TV홈쇼핑사 고객의 거래 데이터를 활용하여 실증적 통계 분석을 통해서 연구를 실시하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 고객 데이터의 실증 분석을 통해서 이탈고객과유지고객간의 인구 통계적 속성 및 거래 행동의 특성 차이를 분석하고, 이탈에 미치는 영향력이 높은 변수를 밝혀내고, 이탈고객예측 모형을 통하여 개별고객의 이탈확률을 예측하고자 했다. 또한, 이탈을 방지하고 거래를 안정화시키는 거래 안정화 분기점을 찾아내고자 했다. 둘째, 실증 분석 결과를 바탕으로 이탈예측고객을 대상으로 고객 이탈을 방지하고 거래유지 및 활성화를 위한 CRM전개 방안을 제시하고자 했다. 본 연구의 실증 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인구통계적 변수 및 거래행동 변수별 유지고객과 이탈고객의 구성 비율 분석을 통한 양 고객집단의 특성 차이는 다음과 같다. 인구통계적 변수에서는 남성이 여성보다 이탈비율이 유지비율보다 높고, 연령대에서는 20대∼30대 초반의 이탈비율이 높고, 40대 이상일수록 유지비율이 높다. 직업은 회사원과 학생의 이탈비율이 높고, 주부의 유지비율이 높다. 거래행동 변수(6개월 기준)에서는 구매횟수가 1회일 때 이탈비율이 가장 높으나, 2회 이상일수록 이탈비율이 낮아진다. 구매금액이 많아질수록, 최종 구매월이 최근월에 가까울수록 이탈비율은 줄어든다. 이용상품군 종류수와 이용채널수가 하나일 때 이탈비율이 가장 크나, 둘 이상으로 늘어날수록 점차 적어진다. 주이용상품군이 의류, 보석/장신구, 식품, 패션잡화일 때 이탈비율이 낮고, 주이용채널이 TV홈쇼핑의 ARS나 전화 채널일 때 이탈비율이 낮으나, 인터넷이나 카탈로그 일 때는 이탈비율이 높다. 둘째, 유지고객과 이탈고객간의 특성차이 분석 결과에 따라 이탈을 방지하고 거래를 안정화시키는 거래상의 안정화 분기점은 구매횟수가 2회(6개월간)가 되는 시점이며, 단, 2회 구매시 이용채널과 이용상품군이 이전과 다른 채널과 상품군으로 전환이 이루어졌을 때 결정적인 거래 안정화 분기점이라 할 수 있다. 셋째, 이탈확률 예측 및 이탈 영향 변수를 규명하기 위해서 로지스틱 회귀모형을 사용하여 이탈고객예측 모형을 구축했다. 이탈확률을 높이는데 가장 영향력이 큰 변수는 '연령 20대'와 '성별 남성'이다. 즉, 20대이거나 남성인 고객의 이탈확률이 가장 높다. 이 밖에 모형의 이탈확률을 높이는데 영향을 주는 변수는 구매의 최근성, 주이용채널(ARS여부), 이용상품군 종류수, 주이용상품군(의류여부)의 순으로 나타났다. 즉, 구매의 최근성이 밀어질수록, 주이용채널이 ARS이 아닌 타 채널일 때, 이용상품군 종류수가 적을수록, 의류 상품군을 구매하지 않았을 때 이탈 확률이 높아진다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 하여 이탈예측고객을 대상으로 세분고객별 특성에 맞는 이탈 방지 CRM 전개 방안 및 거래단계별 장기적 관계유지를 위한 휴면고객 재활성화 및 로열티 강화의 CRM전개방안을 제시하였다. 본 연구는 기업이 고객 데이터를 활용하여 실증적 분석을 통해서 고객유지 및 이탈 방지를 위한 CRM을 전개하고자 할 때, 마케팅 현장에서 실질적으로 접목시킬 수 있는 CRM 프로세스와 방향성을 제시했다는 점에서 연구의 의의가 있겠다.
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