[논문]생명보험사 텔레마케팅 효율성 제고에 관한연구

고봉성; 이석원; 허정

생명보험사 텔레마케팅 효율성 제고에 관한연구
An empirical study on telemarketing efficiency at life insurance 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.20 no.4, 2009년, pp.673 - 684

고봉성 (전주대학교 여론정보통계학과) , 이석원 (전주대학교 여론정보통계학과) , 허정 (전주대학교 여론정보통계학과)

초록
AI-Helper

텔레마케팅의 영업특성상 전화 응대를 한 고객에게 초기 적절한 상품을 추천하여 보험가입을 유치하는 것이 가장 중요하다. 따라서 고객의 선호상품 및 선호시간을 고려한 고객 선별과 타겟팅을 어떻게 진행하느냐에 따라 거수보험료 차이가 발생한다. 본 연구는 데이터마이닝 기법 중 로지스틱회귀모형을 이용하여 생명보험사 아웃바운드 텔레마케팅 영업을 지원하는데 있어서 그 효과를 검증하고자 하였다. 기존의 가입상품에 대한 고객반응정보와 L생명보험사 영업 전략에 따라 연령을 구간화하고 가족사랑보험, 상해보험, 암보험 상품에 대한 모델링을 진행하였다. 설정된 모델을 바탕으로 캠페인 진행시 기존 마케팅 방식과 모델방식으로 고객을 추출하고 실행결과를 통해 모델의 우수성을 입증하였다. 또한 시간이 지남에 따라 설정한 모델이 노후화되고 영업이익이 줄어듦에 따라 지속적으로 영업이익을 극대화 할 수 있도록 모델갱신주기를 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Lower Prices are offered through sales by telemarketing. This is to serve our customers by the fastest and most appropriate referral product that is most important to attract insurance. Therefore, Considering the time the customer's preferred products and preferred customer for screening and targeting, depending on what is the difference between the premiums. This study of the logistic regression model using datamining techniques, the life insurance companies in outbound telemarketing to support sales of the effect you want to validate. To join existing life insurance companies for the customer response and sales strategy based on the L segment and by age group, family-love insurance, accident insurance, and cancer insurance were in progress for the modeling. Set model based on the progress of the campaign to existing customers marketing methods and how to extract and run the model results has proven the superiority of the model. In addition, over time, depending on the aging model is set to a decline in operating profit to maximize the profits th update the model which was derived.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

셋째, 양질의 DB선택이다. 가입자수가 많은 제휴사 DB를 일정기간에 다 사용할 수 없으므로 보험이 필요하거나 필요하다고 느낄 수 있는 고객을 선별하여 접촉률을 높일 수 있는 양질의 DB를 선별하는 것이다. 이를 위하여 통계적 모델이 필요한 것이다.
이 때 반응은 보험가입자수와 가입율을 기준으로 적용하였다. 매월 추출하는 모수 및 추출비율은 달랐으나 각 그룹별 효과를 통하여 모델의 효과성을 입증하고자 하였다.
본 논문에서는 텔레마케팅에서 보험수율 (DB대비 보험가입자수)을 높이기 위하여 로지스틱회귀모형을 이용하여 모델을 생성한 후 현재 진행하고 있는 마케팅 형태와 모델간의 비교를 통해 그 효과를 검증하고자 한다.

제안 방법

본 논문에서는 L생명보험회사의 제휴사인 S주식회사의 DB를 사용하여 듀얼콜 마케팅 방식에 적용될 가족사랑보험 (24∼34세), 상해보험 (35∼39세), 암보험 (40∼54세)에 대하여 모델을 진행하기로 한다.
본 논문에서는 로지스틱회귀모형을 통하여 구축한 모델과 상담원들이 선호하는 영업방식인 가용포인트가 우수한 고객을 뽑아 두 집단을 상호 비교하였으며, 가족사랑보험, 암보험은 2008년도 12개월을 비교하였다. 상해보험은 2008년 1월부터 6월까지이다.
본 연구는 생명보험사 텔레마케팅 아웃바운드에서 로지스틱회귀분석을 통한 모형을 설정하고 이후 매월 캠페인 수행결과를 토대로 모형에 대한 평가를 진행하였다. 캠페인 진행결과 가족사랑보험, 암보험, 상해보험 3가지 모두 직접적인 보험가입자 증가로 매출의 증대에도 기여하는 것으로 나타났다.
이후 선택된 변수를 가지고 약100가지의 모델 시험을 거쳐 최종적으로 로지스틱회귀모형을 구축하게 되는데 분석용 자료에서 시행한 결과에서 선택된 독립변수들과 추정된 회귀계수를 예측용 자료에 Pˆ 값을 기준으로 내림차순으로 정렬하고, Pˆ 값이 큰 순서대로 상위 10%씩 구간을 나누어 구간별 구매고객의 비율을 비교하고 추정된 회귀모형의 성과를 평가한다.
1 가족사랑보험 경우 2008년 1월 캠페인을 위한 데이터추출은 2007년 12월12일이며, 총 대상 고객은 160135명이다. 캠페인의 공정성을 기하기 위하여 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단 10%와 모델집단 90%를 임의추출방식으로 분배하였다. 모델에서 추출한 인원은 72000명이며, 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단에서 추출한 인원은 8000명이다.

대상 데이터

∗ 3개월온라인업종유실적여부1), · · · · · · , +(−0.276 ∗ ( 30세 ∼ 34세,남성)).
연령대를 나누어 상품을 배정한 이유는 주력상품마다 판매단가를 2∼3만원대로 설계하여 고객을 쉽게 유인하기 위한 L생명사 정책에 따른 것이다. 2007년 6월에서 2007년 8월까지는 모델설정을 위한 분석용데이터로 사용하고 2007년9월에서 2007년10월까지는 검증데이터로 이용하였다. S주식회사의 정보는 회원정보, 통신정보, 주유/카드정보, 기타정보로 나눌 수 있으며, 주요 변수 정보는 표 2.
캠페인의 공정성을 기하기 위하여 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단 10%와 모델집단 90%를 임의추출방식으로 분배하였다. 모델에서 추출한 인원은 72000명이며, 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단에서 추출한 인원은 8000명이다. 두 집단에서 상위 50%씩을 뽑아 캠페인 대상으로 추출하고 적용하였다.
본 논문에서는 로지스틱회귀모형을 통하여 구축한 모델과 상담원들이 선호하는 영업방식인 가용포인트가 우수한 고객을 뽑아 두 집단을 상호 비교하였으며, 가족사랑보험, 암보험은 2008년도 12개월을 비교하였다. 상해보험은 2008년 1월부터 6월까지이다.
표 4.1 가족사랑보험 경우 2008년 1월 캠페인을 위한 데이터추출은 2007년 12월12일이며, 총 대상 고객은 160135명이다. 캠페인의 공정성을 기하기 위하여 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단 10%와 모델집단 90%를 임의추출방식으로 분배하였다.

성능/효과

P: 텔레마케팅시 고객이 보험상품에 가입할 확률, Xk: 보험상품가입 확률에 대한 영향 변수, βk: 영향 변수의 상관성 및 방향성 계수 (값이 클수록 상관성이 크며, (+)이면 양의 방향으로, (-)이면 음의 방향의 상관성을 가짐).
또한 같은 회사의 데이터를 사용하더라고 연령대, 보험종류에 따라 모형에서 취하는 변수는 다르게 나타나고 있으며, 모형을 구축하고 일정한 시간이 흐르면 모델의 노후화가 일어나는 것으로 확인되었다. 그러므로 모델을 주기적으로 갱신할 필요성이 있으며, 가족사랑보험의 경우 약7개월 주기가 적당할 것으로 판단되었다. 하지만 모델이 성과가 노후화 되는 시점을 바로 파악하기에는 최소 2개 이상의 업체가 제휴관계에서 업무를 진행하기 때문에 현실적으로 쉽지 않으며, 이를 위하여 실시간으로 모델효과를 점검할 수 있는 시스템이 갖춰져야 될 것으로 판단된다.
데이터 추출은 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단에서 해당월의 총 모수 중 10%를 추출하고 로지스틱회귀모형에서 90%를 추출하여 평가가 이루어졌으며, 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단에서 10% 추출한 이유는 비교대상 점검과 모델의 노후 여부를 판단하기 위해서다.
캠페인 진행결과 가족사랑보험, 암보험, 상해보험 3가지 모두 직접적인 보험가입자 증가로 매출의 증대에도 기여하는 것으로 나타났다. 또한 같은 회사의 데이터를 사용하더라고 연령대, 보험종류에 따라 모형에서 취하는 변수는 다르게 나타나고 있으며, 모형을 구축하고 일정한 시간이 흐르면 모델의 노후화가 일어나는 것으로 확인되었다. 그러므로 모델을 주기적으로 갱신할 필요성이 있으며, 가족사랑보험의 경우 약7개월 주기가 적당할 것으로 판단되었다.
적용결과 모델은 305명, 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단은 27명으로 모델이 약26%의 개선효과를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 2008년 12개월 동안의 캠페인 결과 가족사랑보험의 경우 66.9%의 효율 개선효과를 보이고 있었으며, 암보험의 경우는 45.3%, 그리고 상해보험의 경우 6개월 동안 평균수율이 49.4% 증가한 것으로 나타났다.
마지막으로 암보험은 주 판매 연령대상이 40∼54세이지만 40대 초반인 40∼41세 구간에서 변수가 선택되고 양의 계수값을 가지는 것으로 나타났으며, S주식회사의 고객등급이 고정 (0.3886), 단골 (0.3855)인 고객층이 변수로 선택되어 로얄티가 어느 정도 형성된 집단에서 보험가입이 이루질 것으로 추측된다.
모델갱신 전·후 모델에서 연령의 구간화가 조정되었으며, 모델갱신 전에서는 아파트 거주여부와 아파트거래금액의 구간화에 따른 변수 가중치가 많이 반영 되었으나 모델갱신 후에는 6개월평균신용카드매출금액, 회원등급 변수구간별 가중치가 많이 반영되었다.
두 집단에서 상위 50%씩을 뽑아 캠페인 대상으로 추출하고 적용하였다. 적용결과 모델은 305명, 가용포인트를 우선으로 고려하는 집단은 27명으로 모델이 약26%의 개선효과를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 2008년 12개월 동안의 캠페인 결과 가족사랑보험의 경우 66.
추정된 로지스틱회귀모형에 따르면 가족사랑보험, 상해보험, 암보험 모두 상위 50%에서 구매고객의 누적비율이 전체 67∼70% 사이를 차지하고 있으며, 분석용 자료와 예측용 자료에서의 성과차이는 거의 나타나지 않음을 알 수 있다, 그러므로 모형의 적합도 결과 비교적 모형의 안정성이 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 생명보험사 텔레마케팅 아웃바운드에서 로지스틱회귀분석을 통한 모형을 설정하고 이후 매월 캠페인 수행결과를 토대로 모형에 대한 평가를 진행하였다. 캠페인 진행결과 가족사랑보험, 암보험, 상해보험 3가지 모두 직접적인 보험가입자 증가로 매출의 증대에도 기여하는 것으로 나타났다. 또한 같은 회사의 데이터를 사용하더라고 연령대, 보험종류에 따라 모형에서 취하는 변수는 다르게 나타나고 있으며, 모형을 구축하고 일정한 시간이 흐르면 모델의 노후화가 일어나는 것으로 확인되었다.

후속연구

그럼에도 불구하고 영업경쟁력의 한계와 다국적 생명보험사, 다이렉트 생명보험사의 시장진입 등으로 경쟁이 심화되고 있으며, 금융감독원 (2009)에 의하면 글로벌 금융위기로 인한 생명보험사 당기 순익은 6,172억원으로 전년 (2008년, 2조1,055억원)보다 70% (1조4,883억원)이상 감소하였고, 자본확충 노력에도 불구하고 재무건전성은 크게 훼손되었다. 따라서 생명보험사들은 수익성 개선을 목적으로 소비자 수요에 맞게 고객을 세분화하고 다양한 마케팅전략을 수행할 것으로 생각되며, 인적비용과 유지비용이 크게 소요되는 설계사, 대리점 등 대면영업 중심보다는 고객의 라이프스타일과 접촉시간을 고려한 이메일, 전화 등을 활용한 비대면영업의 비중을 늘려갈 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	금융감독원 (2009)에 의하면 글로벌 금융위기로 인한 생명보험사 당기 순익은 얼마인가?	그럼에도 불구하고 영업경쟁력의 한계와 다국적 생명보험사, 다이렉트 생명보험사의 시장진입 등으로 경쟁이 심화되고 있으며, 금융감독원 (2009)에 의하면 글로벌 금융위기로 인한 생명보험사 당기 순익은 6,172억원으로 전년 (2008년, 2조1,055억원)보다 70% (1조4,883억원)이상 감소하였고, 자본확충 노력에도 불구하고 재무건전성은 크게 훼손되었다. 따라서 생명보험사들은 수익성 개선을 목적으로 소비자 수요에 맞게 고객을 세분화하고 다양한 마케팅전략을 수행할 것으로 생각되며, 인적비용과 유지비용이 크게 소요되는 설계사, 대리점 등 대면영업 중심보다는 고객의 라이프스타일과 접촉시간을 고려한 이메일, 전화 등을 활용한 비대면영업의 비중을 늘려갈 것으로 판단된다.
	텔레마케팅을 진행하기 위한 양질의 DB를 선별하기 위해서는 무엇이 필요한가?	가입자수가 많은 제휴사 DB를 일정기간에 다 사용할 수 없으므로 보험이 필요하거나 필요하다고 느낄 수 있는 고객을 선별하여 접촉률을 높일 수 있는 양질의 DB를 선별하는 것이다. 이를 위하여 통계적 모델이 필요한 것이다.
	보험사는 신규 영업을 위해서 무엇이 필수적인가?	텔레마케팅을 진행하기 위해서는 첫째, 다량의 DB를 보유한 업체와의 제휴관계를 맺어야 한다. 보험사는 보험가입자 고객만을 관리하기 때문에 교차판매는 가능하지만, 신규 영업을 위해서는 양질의 DB를 보유한 대형카드사, 홈쇼핑, 인터넷쇼핑몰, 정유사 등과의 전략적 제휴가 필수적이다. 이들 업체는 공급하는 일정한 DB에 따라 수수료를 지급받으며 마케팅 성과에 따라 추가적인 이익을 남길 수 있어 파트너사로서의 공존이 가능하다.

참고문헌 (9)

김미정, 김진형 (2008). 로지스틱회귀모형을 이용한 유족연금 수급 분석 연구. , 2, 183-200.
성웅현 (2001). , 탐진, 서울.
윤미례 (2004). , 석사학위논문, 이화여자대학교, 서울.
이성우, 민성희, 박지영, 윤성도 (2005). , 박영사, 서울.
이현정 (2001). , 석사학위논문, 중앙대학교, 서울.
이호영 (2005). , 박사학위논문, 한국외국어대학교, 서울.
정광모, 최용석 (2003). , 자유아카데미, 서울.
Cho, Y. J. and Lee, Y. G. (2004). A study on the optimization method of the initial weights in single layer perceptron. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 2, 331-337.
Kim, Y. H. and Lee, S. W. (2008). An empirical study on telemarketing business. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 3, 877-891.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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