OLAP을 이용한 CRM 구축 사례 부사장 왕진일

Table of Contents I. OLAP 의 이해 II. OLAP의 CRM 적용 사례 III. 향후 OLAP의 발전 방향

I. OLAP의 이해 … OLAP 의 개념 … OLAP 의 위상

OLAP의 개념 OLAP is the set of functionality for gaining insight into business data, both for analysis (looking backwards) and planning (looking forwards). OLAP enable a variety of users – executives, managers, professional analysts, occasional end users – to go beyond the two dimensional views of data found in spreadsheets to more complex, multidimensional views. The Term “OLAP” was coined by E.F Codd in 1993 to distinguish OLAP from OLTP. Typically, OLAP uses OLTP data as a foundation. OLAP is used for business intelligence and decision support. It helps users to identify trends in the business, to understand better what has happened and plan for what should happen in the future. (Source : Gartner)

Closed Loop Processing OLAP의 위상 (CRM View) Analytical CRM Operational CRM Closed Loop Processing Data Warehouse Back Office Sales Mgt. &Prcs. Legacy System Front Office Sales Automation Customer Activity Data Mart Product Data Mart Data Mining Mobile Office Mobile Sales Field Services OLAP Vertical App. Campaign Management Customer Interaction Call Center Automation Web Sales & Personalization Web Service Web Configurator Web Analysis and Marketing Collaborative CRM Source: Business Week,Feb. 2000 Meta Group

OLAP의 위상(Personalization View) Segmented Customer Target Customer Market 개인화 Segmentation Analysis 고객 정보의 획득 공헌도, 수익성 분석 개인화 서비스 전략 Technology set 추출도구(ETT) Data Warehouse OLAP Data Mining Personalization

II. OLAP의 CRM 적용 사례 … 온라인기업 적용 사례 … 오프라인기업 적용 사례

온라인기업 적용 사례

온라인 기업의 이해 기업의 성격 고객의 특성 상품/서비스의 특성 온라인 기업 분석의 핵심 이슈 기업의 가치 = 고객(회원)의 가치 (LTV) 고객(사용자)의 특성을 잘 알고 대처하는 것이 기업의 경쟁력 고객의 특성 단기간에 확보, 변경 - 회사(사이트)로열티 판단의 어려움 얼굴없는 고객. - 그러나, 방문한 흔적을 남김 상품/서비스의 특성 다양, 자주 변경 온라인 기업 분석의 핵심 이슈 Web Log의 비즈니스 활용 분야 도출 Web Log와 Membership 정보의 결합 회원, 비회원 정보의 추적 대용량 데이터, 실시간 처리

온라인 기업의 eCRM 구조 Feedback Source Data Data Extraction Data Warehousing Analysis & Targeting Web Touch Point 다차원분석 E-mail Marketing Web Log Multi-Dimensional Analysis Reporting 데이터 추출 Call Center Other Log ;BBS, Proxy, FTP,WAP,… Data Extraction Data Warehouse 캠페인관리 Web Comfigurator Filtering & Aggregation Transform & Loading Targeting Scoring Advertising & Event Customer Profile Modeling & Building 개인화 Web Sales Guide Transaction Data Real-time Recommendation Contents Personalization Real time log Personalized Contents others Feedback

OLAP 적용 사례 : D 사 – ISP/Portal 기업 개요 회원 수 350 만 이상 하루 Web Log Size 30 GB 100 여 개의 제휴 사이트 프로젝트 범위 DreamX Family Membership, Web Log, Email, AOD/VOD 프로젝트의 특징 Analytical CRM 구축 Commerce 부문이 없음 대용량 Web Log Processing (초기 2.5GB => 현재 30 GB => Next ?) 제휴 사 공동 활용 : MSP 프로젝트 이슈 Performance Tuning

OLAP 적용 사례 : A사 – 경매 기업 개요 프로젝트 범위 프로젝트의 특징 프로젝트 이슈 국내 최대 인터넷 경매 기업 C2C, B2C, B2B Membership, 경매(입찰,낙찰,입금..),Web Log, Email, VOC.. 프로젝트의 특징 Analytical CRM +Email Marketing & 웹사이트 고객항목 추가 OLAP 과 Data Mining의 연계 작업 – 고객 등급, 고객관리항목 조정 VOC(Inbound Marketing) 분석 OLAP 과 Email Marketing의 연동은 캠페인관리시스템 도입의 사전 단계 (OLAP => Campaign => Personalization) 회원의 특성 파악에 웹로그 보다는 거래 정보(입찰고객)를 많이 활용 프로젝트 이슈 Too Many Dimensions (Too Many Requirements.), But Now ?

OLAP vs. Data Mining OLAP Data Mining 검증형 기법(Verification driven) 미리 정해진 기준에 따라 데이터를 탐색 각 권역별 냉장고 매출액은 ? 가설의 설정 사용자가 필요한 가설을 설정 사용자 중심 사용자가 데이터 분석의 주도권 발견형 기법(Discovery driven) 방대한 데이터 속에 숨겨진 패턴 인식 매출액에 영향을 미치는 요소는 ? 가설 생성 데이터마이닝 툴이 자동적으로 가설을 설정 컴퓨터 중심 시스템이 데이터 분석의 주도권 Data Mining 결과는 새로운 Dimension으로 반영 Data Mining은 정제된 DW기반 하에서 보다 효과적 활용 - Data Mining 중 데이터준비 작업이 전체의 60% 차지 OLAP과 Data Mining의 결합

OLAP 적용 사례 : P사 – Portal 기업 개요 프로젝트 범위 프로젝트의 특징 프로젝트 이슈 국내 최고의 증권포탈 Web Usage, 고객,커뮤니티, 마케팅, 상품,고객서비스, 시스템 프로젝트의 특징 Analytical CRM + 고객관리시스템 + Event driven Marketing OLAP의 분석 뷰 강화 Causal dimension 전략적 Marketing Matrix View 반영 OLAP을 통해 고객의 접점부분을 변화시킴 고객관리항목 조정 – 고객관리시스템 구축 Rule based Event Trigger 진행 – 캠페인관리시스템 구축 병행 프로젝트 이슈 Strategic requirements 수용

Sample(1) 요인변수 Page view 서비스 사용자/고객 이벤트 상품/매출 전략적 마케팅 Matrix View 개발 회원 정보 항목 개편 (Site 수정) 회원 유형 분류 (->가입 절차 및 입력 항목 변경) : 국내개인회원 / 해외개인회원 / 법인회원 신규 입력 항목 : 개인 - 우편물 수령처,직장명,……. 가입동기,탈퇴 사유,………………… 법인 - 회사명,대표자명,업종 등 부가 – 현재투자여부,투자경력,투자상품,…….. 삭제 항목 (-> Survey로 대체) : 주식성격,선물거래,채권투자여부, 비상장주식,간접투자,HTS사용,홈트레이딩 규모 …… 요인변수 Page view 서비스 사용자/고객 이벤트 상품/매출

Factor Analysis 기법을 통해서 영향력이 큰 요인 집중 관리 Sample(2) Causal Dimension Causal 값들의 누계와 Page View (Measure Fact)의 비교 Filtering Dimension 을 통해 선택된 Causal 값과 Measure Fact 의 비교 Factor Analysis 기법을 통해서 영향력이 큰 요인 집중 관리

오프라인기업 적용 사례

오프라인 기업의 이해 OLAP은 EIS 및 DSS 구현 도구 오프라인 기업은 OLAP 활용의 성숙 단계 사용자 계층이 까다롭다 과거에도 그랬고, 현재도 그렇다… 오프라인 기업은 OLAP 활용의 성숙 단계 OLAP Tool 자체의 기능에 대해서는 눈이 높고… OLAP의 전략적 활용에 대한 아이디어를 모색 중.. 사용자 계층이 까다롭다 EIS용 OLAP은 최고경영층의 입맛에 맞추어야 하고.. DSS용 OLAP은 여러 가지 Reporting Capability를 갖추어야 하는데.. DW의 등장으로 OLAP이 다시 살아나다… DW 없이도 이미 OLAP을 활용, BUT Limitation of flexibility. 이제는 DW 기반의 OLAP(EIS or DSS) 시스템 구축

OLAP 적용 사례 : B사 – 제조 기업 개요 프로젝트 범위 프로젝트의 특징 프로젝트 이슈 외국계 기업 DW 기반의 EIS 구축 프로젝트 범위 재무 영업 프로젝트의 특징 OLAP을 이용한 EIS 구현 OLAP, Reporting, Ad Hoc Query 적용 TOP이 직접 사용 중, 본사 보고용 활용 계열사로의 확대 프로젝트 이슈 소스 시스템 파악의 어려움 => ERP 도입의 경우 더욱 심각…

진행 중인 OLAP 적용 사례에서는 OLAP 과 KPI(BSC)의 연계 OLAP과 GIS의 연계 전략적 요구사항을 Index로 설정하고.. Index를 OLAP Tool 로 구현하려는 움직임 OLAP과 GIS의 연계 OLAP의 Presentation 보강 지역별 상권 분석 등..

III. 향후 OLAP의 발전 방향 … OLAP 기능의 확장 … OLAP 과 CRM의 연결

OLAP 기능의 확장 Basic Functionality Advanced Functionality Slice-and-Dice Drill-down Roll-up Advanced Functionality Web-enabling for Mass Deployment What-if analysis: simulation (Write-back) Data Mining (Within DBMS) Specialized Applications => Packaged Tight integration of tools, technologies, and business rules enabled by the data mart Balanced Scorecard (Gentia Software Inc & Renaissance Solutions Inc. 결합) Enterprise Performance Management

OLAP 과 Collaborative CRM의 연결 1. Call Center 와의 연결 2. (Web) Personalization 과의 연결 Web Log Transform OLAP Campaign Personalizer eCommerce Log Analysis Result Segment Analysis Data Warehouse Personalized DB Traditional CRM Personalizer Recommendation Engine ERP Transform OLAP Campaign SCM Call Center Email Server/ Web Server Web Server

위세아이텍 부사장 왕진일 jiwang@wise.co.kr 감사합니다 위세아이텍 부사장 왕진일 jiwang@wise.co.kr