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문제 정의
- 여기서 자아 네트워크는 개인들을 중심으로 표현된 네트워크를 말한다. 만일, 관련이 있다면, 이탈에 영향을 미치는 소셜 네트워크의 특성을 밝혀내고, 고객 이탈방지를 위한 보다 근본적인 대책을 제시하고자 하는데 있다. 본 연구 모형에 대한 전체적인 프로세스는 Figure 3.
- 본 연구에서 제시하고자 하는 모형은 우선, 해지고객들의 자아 네트워크(ego-network)를 통하여 고객의 이탈행위와 소셜 네트워크 간의 관련성 유무를 검증하고자 한다. 여기서 자아 네트워크는 개인들을 중심으로 표현된 네트워크를 말한다.
- 통화 관계가 있는 해지자들 중 317,197명의 거대한 하나의 네트워크인 최대 규모 네트워크(Giant Network)와 해지자들 간 양방향 네트워크를 갖고 네트워크 크기가 20 이상인 네트워크들만 추출한 656명의 강한 통화관계인 양방향 네트워크(Reciprocal Network)로 나누어 분석을 할 것이다. 본 연구에서는 Isolates, Giant Network, Reciprocal Network 3집단의 비교를 통해 해지자들을 분석을 할 것이다.
- 지금까지 고객이탈에 대한 많은 이론적 연구와 실증분석이 이루어져 왔으나 고객들의 관계 구조를 기반으로 하는 연구는 그렇게 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 고객들 간의 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석을 통해 고객 역할을 분석하고, 해지자 네트워크 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 고객이 다른 고객이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하고 이를 기반으로 고객 이탈 예측및 이탈 방지를 위한 방안을 제시하고자 한다.
- 현재 기업은 고객 가치가 높은 고객에 대해 차별성을 더욱 더 강조하고 이를 통해 여러 가지 자원의 배분을 효율적으로 배분하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 소셜 네트워크 방법을 활용한다면 고객 가치를 강조하는 은행, 카드사, 통신사, 증권회사, 백화점 등 모든 업종에서, 고객 로얄티, 고객유지 및 이탈 방지 마케팅 등 다양한 영역에서 활용가능하리라 여겨진다
가설 설정
- 둘째, 본 연구에서 도출된 사회네트워크 변수와 역할 변수들을 활용하여 고객 이탈 모형의 변수로 활용하면 이탈 가능성에 대한 정확도는 더욱 더 증대될 것이다. 세째, 더욱 더 정교한 이탈 모델과 이탈 방지의 확산성을 통해 고객 이탈방어 프로그램 비용은 매우 줄어들 것이다.
- 본 연구에서 얻은 소셜 네트워크 변수를 활용하여 고객유지를 위한 마케팅에 활용하면 다음과 같은 효과를 얻을 것이다. 첫째, 네트워크 핵심 연결자 역할 점수를 활용하여 이탈가능성이 높은 고객에 대해 타겟 마케팅을 한다면 소셜 네트워크의 확산성(diffusion)에 의해 단순한 이탈확률만 높은 고객을 타겟으로 하는 마케팅 보다 이탈방지의 확산효과는 더욱 커질 것이다. 가령 내부핵심 연결자 점수가 높거나 또는 내부 중개자 점수가 높은 이탈가능성이 높은 고객을 우선으로 마케팅 대상으로 특별 관리를 한다면그 고객중심의 네트워크의 이탈 가능성은 더욱 더 낮아질 것이다.
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