생보사를 위한 e-CRM 추진 방안 2001년 2월

e-CRM 개요 한국 IBM 보험서비스사업본부 오세진 부장 (sjoh@kr.ibm.com, 011-898-6083)

e-CRM 개념 e-CRM개요 CRM의 개념 CRM은 고객에 대한 광범위하고 심층적인 지식을 바탕으로, 개개인에 적합한 차별적 제품/서비스를 제공함으로써, 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 마케팅/경영 혁신 활동이다. 고객 심층 이해 사업 환경 분석 산업특성분석 경쟁사 분석 고객 특성 파악 고객 가치 분석 고객 니즈 분석 평가 보완 경쟁사와 차별화되는 심층적 고객 이해를 바탕으로 고객의 개별적 니즈를 충족시켜야 함 CRM 활동의 세련화 성과 분석/문제점 보완 추진 조직/시스템 개선 고객 대응 오퍼 및 메커니즘 설계 What & When 개인화 설계 How 고객 대응

Issue & Benefits CRM Super Process CRM 범위 e-CRM개요 고객 획득 고객 개발 고객 유지 우리 회사에 보다 많은 수익을 안겨 줄 수 있는 사람들은 어떤 사람들인가? 고객들이 원하는 바는 무엇인가? 고객의 충성도(Loyally)를 어떻게 구축할 것인가? 그들을 어떻게 우리의 고객으로 만들 것 인가? 그것을 언제 어떠한 방법으로 충족시킬 것 인가? 구축된 충성도를 어떻게 유지할 것인가? 신규 고객의 유치는 기존 고객의 유지보다 3배에서 5배의 비용을 필요로 한다. 신규 고객보다는 기존 고객들에게 새로운 제품을 팔 가능성이 12배가 높다. 만족한 고객은 자신의 경험을 5명의 새로운 고객들에게 이야기하고, 그 경우 그들의 구매 가능성은 그렇지 않은 고객들보다 6배가 높다. 충성도가 높은 고객들은 일반 고객보다도 1.5배 이상을 더 구매한다. 이탈의 가능성이 높은 고객을 사전에 파악한다. 수익 창출에 기여하는 고객에게 마케팅 역량 을 집중한다. 회사의 제안 수용 가능성이 높은 사람들을 찾아내어 이들에게 신규 고객 유치의 비용과 노력을 집중함으로써, 마케팅의 효율과 효과 를 높인다. 추가 판매, 교차 판매 또는 신규 판매의 가능성을 높인다

성공적인 CRM 전략은 프로세스, 조직, 시스템을 함께 고려하여야 고객 서비스 레벨이 향상. e-CRM개요 CRM Super Process 고객 획득 고객 개발 고객 유지 성공적인 CRM 전략은 프로세스, 조직, 시스템을 함께 고려하여야 고객 서비스 레벨이 향상. Strategy/Process Organization System 수익성 있는 잠재 고객을 획득, 기존 고객의 수익성을 증대, 우수고객을 유지하기 위한 비즈니스 프로세스 설계는? CRM 전략 수립 및 실행을 지원 관리할 수 있는 시스템 및 Tool은? CRM 비즈니스 프로세스를 수행하고 관리하기 위한 우리 기업의 시스템은 어떻게 구현되어 질 것인가? 고객 획득, 개발, 유지를 위한 전략을 실행하고, 고객 관계를 관리하기 위한 우리 기업 조직은? 고객정보 통합 프로세스 설계 채널 통합 프로세스 설계 접점채널의 기존 부서업무 흡수 조직 통합 및 신규 조직 생성 전문인력 양성 새로운 기술에 대한 교육 Web기반의 통합상담 적용업무 개발 고객정보 DB구현으로 CRM 기반 조성 채널 통합, 영업점 지원의 인프라 구축

e-CRM 구축전략

보험시스템 이미지 e-CRM구축전략 고객과 직접연결 사용자 인터페이스 사용자 인터페이스 추출 / 변형 / 정제 / 전송 개인 기업 단체 신 처리계 시스템 신 정보계 시스템(전사적 CRM) 공급업체 보험시스템(IAA) 일반관리시스템 Operation CRM 제휴 업체 상품시스템 경리회계시스템 영업관리 마케팅 관리 신계약 시스템 융자시스템 Opportunity 관리 Campaign 관리 보전시스템 부동산 시스템 Contact 관리 TM 지급 시스템 경영지원 시스템 Account 관리 고객 분석 관리 영업관리 시스템 총무/감사 시스템 Activity 관리 고객관리 시스템 통합 DB 인터페이스 전문 Advisor 보상 관련업체 보험정보 데이터 웨어 하우스(IIW) 설계사 전사 통합 DB ... 통합 업무DB 통합 규칙DB 통합 고객DB DM DM Analytical CRM 외부업체 e-Business 시스템 고객정보 지식정보 데이터 마이닝 (데이터 부가가치 분석) OLAP 분석 (고객정보, 접촉, 거래, 상품등) 본사/지점 가상설계 원격교육 신규계약 처리 마케팅/영업지원 보상신청 영업실적조회 대금지급업무 커뮤니케이션 CallCenter 24시간 365일 서비스 그룹웨어 시스템 관리 및 미들웨어 네크웍 아키텍쳐 H/W Platform S/W Platform 영업사원

통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐 업무 데이터웨어하우스 DW Architecture e-CRM 구축전략 통합보험 데이터웨어하우스의 아키텍쳐 개요 통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐 데이터 소스 메타 데이터 조정/정제/변형/도출 업무 데이터웨어하우스 선택/집계/적재 고객접점 전사 데이터웨어하우스 외부 데이터 Provisioning model 단위 데이터 정제 데이터 신 정보계 업무 요건 목적별 마트

통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역 IIW 소개 e-CRM 구축전략 통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역 평가(Activity View) 계약(Agreement View) 캠페인(Campaign View) 활동(Activity View) 자금흐름(Cash flow View) 경리(Account View) 의사소통(Communication View) 통합보험 데이터웨어하우스 (Insurance Information Warehouse) 연락처/선호도 (Contact point/ Preference View) 유형(Type View) 상품(Specification View) 통화(Currency View) 등록(Registration View) 사건(Event View) 장소(Place View) 목표/요구사항(Goal/Need View) 고객/협력업체(Party View) 목적물(Object View)

통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역 IIW 소개 e-CRM 구축전략 통합보험 데이터웨어하우스 데이터 모델의 주제영역 경리(ACCOUNT View) - 출/수납, 세무 및 회계에 관한 관점 활동(ACTIVITY View) - 보험회사에 의미가 있는 활동에 관한 관점으로서 Leisure, Business 및 Marketing 활동이 있음 계약(AGREEMENT View) - 금융서비스관련계약의 관점으로서 보험계약, 저축 및 대출 등이 있음 평가(ASSESSMENT View) - 주관적 평가, 과학적 평가의 결과 관점으로서 고객 스코어링, 재무평가 및 의료평가 등이 있음 캠페인(CAMPAIGN View) - 영업활동의 관점dm로서 캠페인, 캠페인 셀, 캠페인 스텝 등이 있음 자금흐름(CASH FLOW View) - 자금거래의 관점으로서 보험료, 보험금, 대출금, 수당, 수수료, 사업비 및 소득 등이 있음 의사소통(COMMUNICATION View) - 고객과의 접촉 정보의 관점으로서 의사소통의 방향(Inbound/Outbound) 목적 및 주제 등이 있음 연락처 및 선호도(CONTACT POINT/PREFERENCE View) - 고객의 연락처, 선호도에 관한 관점으로서 선호하는 이름, 주소, 언어, 시간대, 영업채널 및 연락처 등이 있음 통화(CURRENCY) - 다른 주제영역이 사용하는 통화 단위를 나타내는 관점

IIW 소개 e-CRM 구축전략 사건 (EVENT View) - 고객 및 보험회사 관련한 사건/사고의 관점으로서 일상생활중의 event, 업무관련 event 및 계약관련 event가 있음 목표 및 요구사항 (GOAL/NEED View) - 금융서비스와 관련한 각 고객의 목표 및 요구사항의 관점으로서 연금 플랜, 자녀교육비 플랜 및 재난대비 등이 있음 목적물 (OBJECT View) - 보험계약 관련 또는 자산운용 관련 목적물의 관점으로서 동산, 부동산, 생명체 및 가재도구 등이 있음 고객 및 협력업체 (PARTY View) - 개인고객, 법입고객, 보험중개인, 직원, 대리점, 생활설계사 및 협력업체의 관점으로서 보험회사 관련 모든 당사자를 의미함 장소 (PLACE View) - 지역적 요인의 관점으로서 국가, 도시, 우편체계 및 자연적 장소 등이 있음 등록 (REGISTRATION View) - 보험회사 관련 등록의 관점으로서 대리점 등록, 사업자 등록, 운전면허 등록, 여권 등록, 보험상품 등록 및 각종 자격증 등록이 있음 상품 (SPECIFICATION View) - 보험회사 상품의 관점으로서 보험종목, 판매단위 상품, 세부담보 및 이와 관련한 업무규칙이 있음 유형 (TYPE View) - 보험회사의 각종 업무 업무규칙의 관점으로서 상품규칙, 인수지침, 보상규칙 및 각종 업무지침 등이 있음

계층별 사례 - Provisioning Model IIW 소개 e-CRM 구축전략 계층별 사례 - Provisioning Model 통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐 메타 데이터 업무 데이터웨어하우스 Provisioning model 데이터 소스 조정/정제/변형/도출 목적별 데이터 마트 전사 데이터웨어하우스 선택/집계/적재 외부 데이터 신 정보계 업무요건

계층별 사례 - 전사 데이터웨어하우스 모델 e-CRM 구축전략 IIW 소개 통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐 메타 데이터 업무 데이터웨어하우스 Provisioning model 데이터 소스 목적별 데이터 마트 조정/정제/변형/도출 전사 데이터웨어하우스 선택/집계/적재 외부 데이터 신 정보계 업무요건

계층별 사례 - 목적별 데이터 마트 e-CRM 구축전략 IIW 소개 데이터 소스 조정/정제/변형/도출 선택/집계/적재 통합보험 데이터웨어하우스 아키텍쳐 신 정보계 업무요건 목적별 마트 메타 데이터 업무 데이터웨어하우스 전사 데이터웨어하우스 외부 데이터 Provisioning model 계층별 사례 - 목적별 데이터 마트

Data Mining 정의 대용량 데이터 유용한 정보 적절한 Target Marketing 경쟁력 강화 e-CRM 구축전략 Data Mining 정의 기업활동으로 축적된 대용량의 데이터로부터 숨겨진 정보, 관계, 패턴, 새로운 법칙 등을 발견하여 고객의 행동을 이해 함으로써 실제 기업 경영 및 경쟁력 강화를 위한 마케팅 활동의 주요 정보로 활용하는 일련의 과정(Process) 대용량 데이터 유용한 정보 적절한 Target Marketing 경쟁력 강화

(Intelligent Miner for Relationship Marketing Data Mining e-CRM 구축전략 데이터마이닝 시스템은 고객관계 업무를 위한 마케팅 활동에 활용될 수 있도록 데이터마이닝 방법론과 보험사전용의 데이터마이닝 솔루션을 통해 구축됩니다. 데이터마이닝 방법론 마케팅 활동 고객획득 -가망고객발굴 가장 수익성이 높은 가망 고객을 타겟팅 획득 성공율이 높은 고객 타겟팅을 통한 마케팅 원가 절감 고객유지 -이탈고객분석 가장 이탈의 위험이 큰 고객의 선별 수익성 높은 고객의 유지를 위한 타겟 마케팅 프로그램 개발 고객재획득 경쟁사로부터 수익성 높은 고객 획득 연계판매 -자동차/장기연계판매 추가적인 보험상품 청약 가능성이 높은 고객의 특성 이해 기존 고객에 대한 수익성 향상 우수고객분석 수익성 높은 기존 고객을 타겟팅 보험사의 고객관계마케팅을 위한 데이터마이닝 솔루션 (Intelligent Miner for Relationship Marketing for Insurance) 시장세분화 인수심사 및 요율 Simulation 가망고객발굴 누적위험 Scoring 이탈계약방지 Credit Scoring 계약분석 고객 재획득 - 보유계약 , 유지율 데이터 수집 발견 실행 연계판매 영업실적분석 - 자동차 / 장기 연계판매 분석 - 실적예측 , 경쟁사 MS 생산성분석 우수고객유지 - 사업비 분석 신상품 Simulation 시스템 영업가족 성향분석 현업 사용자를 위한 분석 환경 뛰어난 확장성과 병렬 처리의 지원 다양한 데이터마이닝, 통계 기법 지원 - 활동 , 성향분석 , 우수영업가족 Data Mining 다차원 분석 ( OLAP) *

고객관계 마케팅에서의 데이터마이닝 데이터 수집 발 견 실 행 Data Mining e-CRM 구축전략 고객관계 마케팅에서의 데이터마이닝 데이터 수집 발 견 실 행 내부 정보 고객 DB 계약 DB 거래정보 DB 설계사 DB 등 반응 정보 Survey DB Response Data 외부 정보 타기업 고객정보 제휴 마케팅 인구통계 등 데이터 처리 및 변수 분석 미래 행동예측 모델 개발 마케팅 목표와 수익성을 기준으로 한 티켓 고객 선정 우수고객 반복구매촉진 감사의 표시 특별한 메시지 내부/외부 이탈고객 Incentive 제공 Loyalty 강화 추가 가입 고액 보너스 상품 제공 기능, 혜택 강조 고객 획득 가장 수익성이 높은 가망 고객을 타겟팅 획득 성공율이 높은 고객 타겟팅을 통한 마케팅 원가 절감 고객 개발 추가적인 보험상품 청약 가능성이 높은 고객의 특성 이해 기존 고객에 대한 수익성 향상 고객 유지 가장 이탈의 위험이 큰 고객 및 설계사의 선별 수익성 높은 고객 및 설계사의 유지를 위한 타겟 마케팅 프로그램의 개발 우수 고객 분석 추가 가입자 예측 내부 이탈고객 관리 외부 이탈고객 분석

Operational Databases Information Warehouse 다차원 분석 e-CRM 구축전략 다차원분석(OLAP)의 활용 - 최종사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 의사결정에 활용하기 위해 대화식으로 정보를 분석 Infrastructure Support Tools Information application Operational Databases Information Warehouse OLAP Data Integration Ad-hoc Query & Report Reconciled Subset Derived Reformat Enhance worker Relational Databases External Data Sources Direct Application Access

Opportunity 관리 Contact 관리 마케팅 관리 - 영업관리 e-CRM 구축전략 Opportunity 관리 전 세일즈 사이클에 걸친 거래 추적 세일즈 기회에 관한 정보의 조회, 추적 및 수정 예상 수입, 종결 가능성, 세일즈 단계, 계좌, 연락처, 활동, 상품에 대한 관심, 결정 요건, 경쟁사, 견적서 및 종속된 기회 등의 정보를 포함 기회 프로파일 정보(앞으로 확장 가능한 양질의 기회에 대한 비즈니스 라인 수)의 획득 및 공유 Contact 관리 비즈니스 및 개인 연락처 관리 연락처 정보의 기록 및 추적 연락처 목록의 생성 연락처에 관련된 모든 활동의 기록 해당 계좌, 가족 계좌 및 기회에 관련된 모든 연락처의 조회 내장된 팀 지원 기능과 완벽한 연락 활동 내역

Account 관리 Activity 관리 마케팅 관리 - 영업관리 e-CRM 구축전략 계좌 관리 팀을 통한 팀 셀링 명명된 계좌, 포괄적 계좌, 지역적 계좌, 지리적 계좌를 생성, 계좌별 정보에 대해 공동 작업 완벽한 계좌 내역 세일즈, 마케팅, 및 서비스 조직으로부터의 모든 접촉 내역을 제공 다중 단계의 계좌 계층도 다중 단계 계좌 및 drill-down 기능의 지원으로 복잡 계좌 조직구조를 관리 계좌 프로파일링 및 지능적인 계좌 스코어링 프로파일에 관한 질문에 대하여 타겟 마켓에 알맞은 대답을 제공 Activity 관리 기회별, 계좌별, 연락처별 혹은 개인별 활동 내역 입력 및 추적 전화, 회의, 회신, 또는 마케팅 활동 등 중앙 저장소를 통한 커뮤니케이션 잉여 활동의 제거로 세일즈 사이클을 단축, 고객의 만족도를 개선 기타 활동 관리 기능 다른 사용자에게로 활동 양도, 캘린더에 활동 기록, 알람 기능 및 주요 활동 상기 기능

캠페인 운용싸이클 마케팅 관리 - 캠페인 관리 e-CRM 구축전략 캠페인 실행 유량제어 우선 순위 제어 흐름 제어 상황 리포트 Campaign 정의 기본 정보 실행일 대상 고객 지정 흐름 지정 실시 실적 리포트 캠페인별 판매별 스텝별 채널별 계획 평가 고객 추출 조건 작성 고객 추출 조건 보관 분석 검색 집계 크로스 집계 크로스세일 집계 분포표 클러스터 분석 점수 누적 연상 분석 등급 분류

데이타웨어하우스를 중심으로한 DB 마케팅 시스템 구조 마케팅 관리 - 캠페인 관리 e-CRM 구축전략 데이타웨어하우스를 중심으로한 DB 마케팅 시스템 구조 Campaign DB Mining Data 고객 채널 상품 고객 DB 분석용 DB군 고객분석 Campaign 관리 고객 센터 모델 작성 수익(Gains) 차트 점수 선택 데이터의 사전분석 이상값/결손값의 보완 모델적용 데이터 준비 고객 「Focus」 Business의 통찰 Intelligent Miner for Relationship Marketing 신규및 잠재고객 확보 이탈 방지 연계/추가 판매 캠페인 결과의 Feedback 캠페인 대상 고객의 선택 캠페인의 관리/평가 캠페인 기획 캠페인 정보의 정의 판매 지원의 DB Campaign Advisor 고객으로부터의 회답/반응 DM TM Direct Channel Campaign 결과의 Feedback ① ② ③ ④ ⑤ ⑧ ⑦ ⑥ 설계사 및 FC

고객 분석 추가 가입자 예측 우수고객 내부 이탈고객 관리 외부 이탈고객 관리 고객 분석 고객 현황 파악 마케팅 관리 - 고객분석 관리 e-CRM 구축전략 고객 분석 체계적인 고객 분석을 통하여 우수고객, cross/up selling 대상고객, 이탈 가능성이 높은 고객에 대한 적극적인 대응방안 확보 및 설계사 관리방안 수립 추가 가입자 예측 우수고객 상품이용 패턴 분석을 이용한 Item 설정 Item 별 고객 특성 분석 Item 별 대상 고객 선정 고객 분석 Customer Value 등을 통한 우수고객 선정기준 설정 우수고객 특성분석 우수고객 관리방안 마련 고객 현황 파악 상품별 가입자 특성 분석 상품이용 패턴 분석 고객 세분화 고객 가치 평가 기준 확립 내부 이탈고객 관리 외부 이탈고객 관리 설계사 업무분석 설계사 평가기준 마련 설계사 이탈에 대한 모형 상품이탈 및 보험사 이탈 고객 특성 분석

e-CRM 구축 사례

마케팅 전략수립(고객분석) 채널 관리 구축사례 1 운영계 시스템 마케팅 D/W 데이터 마이닝 CRM 기능 구성도 ■ 1단계 내부정보 외부정보 고객 계약 대출 영업실적(Sales) 수금 지급 설계사/FC 캠페인 평가 마케팅 D/W 데이터 마이닝 마케팅 분석가 채널별 캠페인관리 채널 MIX - 고객 Segmentation - 상품특성 - 채널의 Skill Level - 필요정보 캠페인 평가 채널 관리 설계사 FC Mobile S.F.A*1) 마케팅 전략수립(고객분석) *1) S.F.A : Sales Force Automation ( 1단계 Pilot 운영) 고객반응/정보갱신 캠페인 결과 정보 고객 분석 추가 가입자 예측 우수고객 분석 외부이탈고객 분석 내부이탈고객 분석 교차판매상품 분석 마케팅 채널 분석 캠페인 대상 고객/상품 선정 캠페인 단계 정의 스케쥴 정의 메시지 정의 캠페인 수행 및 평가 캠페인 기획/정의 마케팅 기획 생활설계사 재무설계사(FC)

마케팅 전략수립(시장관리체제구축) 채널 관리 고객 구축사례 1 구축사례 1 운영계 시스템 마케팅 D/W 마케팅 D/M ■ 2단계 마케팅 전략수립(시장관리체제구축) 채널 관리 고객 운영계 시스템 마케팅 기획 캠페인 기획/정의 Mobile 캠페인 대상 고객/상품 선정 캠페인 단계 정의 스케쥴 정의 메시지 정의 고객 분석 우수고객 분석 설계사 추가 가입자 예측 S.F.A*1) 내부정보 외부정보 외부이탈고객 분석 캠페인 수행 및 평가 내부이탈고객 분석 FC 교차판매상품 분석 채널별 캠페인관리 채널 MIX - 고객 Segmentation - 상품특성 - 채널의 Skill Level - 필요정보 캠페인 평가 보유고객 (개인/단체) 마케팅 D/W 유망고객 세대정보 내부직원/ 점포 설계사/대리점 일반 캠페인정보 대출정보 접촉정보 각종 Scoring 정보 계약정보 . 마케팅 채널 분석 C/M 생활설계사 세대별 모델 분석 재무설계사(FC) Cyber Marketing 유망고객 분석 인터넷 Telemarketing Direct Mail 콜센터 마케팅 D/M T/M 고객상담 고객 계약 대출 수금 지급 영업실적 (Sales) 설계사/FC 캠페인 평가 마케팅 분석가 채널간 인터페이스 연계 텔레마케팅 DM 데이터 마이닝 캠페인 결과 정보 *1) Sales Force Automation의 2단계 확산 고객반응/정보갱신

마케팅 전략수립(전사적 CRM체제 구축) 채널 관리 고객 구축사례 1 운영계 시스템 전사 D/W 마케팅 D/M 데이터 마이닝 ■ 3단계 마케팅 전략수립(전사적 CRM체제 구축) 채널 관리 고객 운영계 시스템 마케팅 기획 캠페인 기획/정의 Mobile 고객 분석 캠페인 대상 고객/상품 선정 캠페인 단계 정의 스케쥴 정의 메시지 정의 우수고객 분석 추가 가입자 예측 설계사 외부이탈고객 분석 S.F.A*1) 내부정보 외부정보 내부이탈고객 분석 캠페인 수행 및 평가 교차판매상품 분석 마케팅 채널 분석 FC 전사 D/W 세대별 모델 분석 채널별 캠페인관리 채널 MIX - 고객 Segmentation - 상품특성 - 채널의 Skill Level - 필요정보 캠페인 평가 C/M 생활설계사 유망고객 분석 보유고객 (개인/단체) 내부직원/점포 대출정보 계약정보 단체고객 분석 재무설계사(FC) 설계사/대리점 접촉정보 재무영업 마이닝 분석 Cyber Marketing 유망고객 재무영업 정보 인터넷 일반 캠페인정보 각종 Scoring 정보 세대정보 누적위험 Scoring 및 요율인수 지원 Telemarketing Direct Mail 콜센터 Risk 관련 분석 마케팅 D/M T/M 고객상담 고객 계약 대출 수금 지급 영업실적 (Sales) 설계사/FC 캠페인 평가 채널간 인터페이스 연계 마케팅 분석가 텔레마케팅 DM 데이터 마이닝 캠페인 결과 정보 고객반응/정보갱신 *1) Sales Force Automation의 3단계 안정화

캠페인/Channel Interface 연계 확대 Channel(D/M,T/M,C/M)간 Interface 연계 구축사례 1 전체 추진일정 1 단계 2 단계 3 단계 M1 M20 M25 ….... M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 D/W 구축 요건 분석 마케팅 D/M 구축 마케팅 D/W 구축 - 유망고객 확대 - 휴면고객 추가 전사 D/W 확대 구축 - 영업관리 Data Mart 포함 - 투.융자 Data 연계 요건 분석 고객 분석 추가 가입자 예측 통합 테스트 - Mining 결과 연계 - 설계사 영업지원시스템 구축 - Campaign Adv. 활용 세대별 모델 분석 단체고객 분석 Data Mining 우수고객 분석 재무영업 마이닝 분석 유망고객 분석 이탈고객 관리 외부 이탈 내부 이탈*1) 누적위험 Scoring 및 요율인수 지원 Risk 관련 Mining 캠페인 관리 요건 분석 Campaign 프로세스 설계 및 조정 캠페인/Channel Interface 연계 확대 Campaign Adviser 구현 Unit Test Channel(D/M,T/M,C/M)간 Interface 연계 설계사 영업지원 시스템 요건 정의 설 계 Coding Unit Test FC 신영업지원 시스템 요건 정의 FC를 위한 신영업지원 시스템 Pilot 구현 Pilot 운영 FC를 위한 신영업지원시스템 구축 FC를 위한 신영업지원시스템 확장 전략수립 향후 CRM 발전 전략 수립*2) 신 기간계 연계를 위한 요건 파악 및 전달 *1) 내부 이탈고객 관리 : 이탈 설계사 예측 등 내부적 요인분석을 통한 이탈고객관리 *2) 향후 CRM 발전 전략 수립 - ETT 확장 전략 - OLAP 운영방안 - Mining 및 Campaign 확장방안 등

구축사례 2 업무 구성도 업무구성도 DM ※R : Real-time process B : Batch process D/W 기간계 계약관리 사후관리 정보계 영업조직 영업실적 애니카 긴급출동 한빛은행 . Temp DB D/W EDW 마이닝Subject Area(평가) 캠페인 C.C Cyber Ins 채널 채널통합 SAM B 마이닝 결과 정보(B) batch 고객정보(B) : 분석관점정보 (불만토론정보, 유망고객정보) -대상고객정보 -계약/상품정보 -캠페인기본정보 캠페인Subject Area(평가) 대상 고객 어드바이저 control R DM 영업실적분석 캠페인분석 분석대상 분석결과 현행시스템 ……… 반응정보(B) 다차원분석 마이닝 IㆍM 고객관련정보(B) 캠페인대상 고객정보(R) 반응정보(R) -캠페인대상 고객정보 외부 데이터 고객통합 대리점 지원시스템

구축사례 3 캠페인 관리 시스템 예약발행 시스템 (영업지원시스템) 제휴고객관리 시스템 고객 마케팅 DW Web Hompage 일 BATCH 예약발행 시스템 (영업지원시스템) 고객정보, 연락처정보 접촉정보 접촉정보, 계약정보 Telemarketing DB 텔레마케팅 시스템 DB server Client Appl. 예약발행 DB 캠페인대상 Tables 계약원부 단체원부 … 고객정보 계약정보 기존기간계 일 or 달 BATCH 주소마스터 *CA: Campaign Advisor Client Brio OLAP Client *CA 고객정보, 연락처정보, 접촉정보 -> 주민번호 확인 즉시, 통합고객DB에 Insert 고객주민번호 DW 고객 마케팅 DW *CA Control 제휴고객 제휴고객관리 시스템 Client Web Browser Homepage Web Hompage 고객정보, 연락처정보, 콜센터 시스템 콜센터 고객정보, 연락처정보, * 예약발행DB의 설계사인사사항 사용. 캠페인 관리 시스템

데이터웨어하우스 구축사례 - 금융권 수주기관 개발업무내용 개발기간 ( FROM~TO) 투입인력 ( M/M) 사용시스템 비고 흥국생명 외환카드 국민은행 외환은행 LG 캐피탈 대한재보험 교보생명 현대해상 신한생명 국제화재 동양화재 신정보계 시스템 DW 구축 및 손익자금 예측 데이터 웨어하우스 Phase 1 영업실적 관리 시스템 고객/영업실적 부문 DW 및 데이터마이닝 시범 업무 경영정보 및 인물 내방자 정보 관리시스템 EUC/EIS//MIS 구축 전사통합 DW 모델링 통합 EUC 구축 전사 통합 DW 구축 전사통합DW(e-biz포함)구축 '99. 7 ~ 2000. 3 '99. 6 ~ 2000. 1 '99. 6 ~ '99. 12 '98. 12 ~ '99. 1 '98. 1 ~ '98. 10 '98. 5 ~ '98. 8 '97. 10 ~ '98. 3 '99. 7 ~ '99.11 '99.11 ~ '2000. 5 '2000. 2 ~ '2000.10 ‘2000. 8 ∼ 현재 70MM 110MM 40MM 8MM 50MM 20MM 80MM 18MM 36MM 90MM RS/6000 SP, DB2 UDB, IM, Brio RS/6000 SP, DB2 UDB, Prism, SPSS - RS/6000, DB2, DB2 OLAP 서버, Wired for OLAP AS/400, RS/6000, EssBase, IM RS/6000, DB2 UDB, Delphi RS/6000, DB2, Brio, MQ, VW RS/6000, DB2/UDB, DB2 OLAP Server Glasses RS/6000, DB2/UDB, Brio RS/6000, DB2/UDB, PowerPlay 96년 이전 구축사례 생략

데이터웨어하우스 구축사례 - 비금융권 수주기관 개발업무내용 비고 개발기간 ( FROM~TO) 96년 이전 구축사례 생략 신세계백화점 기아자동차 SK텔레콤 한화기계 현대자동차 DB마케팅 시스템 구축 DB Clinic 컨설팅 DB 마케팅 시범업무 구축 데이터웨어하우스 구축 관리지표시스템 고객 & 클레임 DB 구축 개발기간 ( FROM~TO) '99. 4 ~ ’99.10 '98. 12 ~ ’99. 4 '98. 7 ~ '98. 9 '98. 8 ~ '99. 3 '97. 4 ~ '97. 7 '97. 3 ~ '97. 8 60MM 28MM 10MM 98MM 15MM 50MM RS/6000, Oracle, EssBase, Wired for OLAP - RS/6000, DB2, SAS W/A, DB2 OLAP 서버 IBM 9672, DB2 RS/6000M, DB2, Visual Warehouse RS/6000, Informix, SAS S/A, Meta Cube, Impromptu 96년 이전 구축사례 생략 투입인력 ( M/M) 사용시스템

IIW (Insurance Information Warehouse) 적용 사례 State Farm - 미국(Insurance Information Warehouse, ‘Campaign Management’ Data Mart) West Farm - 미국(Insurance Information Warehouse) Winthurtu - 스위스(Insurance Information Warehouse) Farmers Group - 미국(‘Underwriting Profitability Analysis’ Data Mart) John Hanckok - 미국(‘Fraudulent Claim / Moral Risk’ Data Mart) All State - 미국(‘Customer Prospect Optimizer’ Data Mart) Bacon & Woodrow - 미국(‘Risk Pricing Analysis’ Data Mart) 현대해상화재보험(전사 Insurance Information Warehouse) 흥국생명보험(전사 Insurance Information Warehouse) 국제화재해상보험(전사 Insurance Information Warehouse) 동양화재해상보험(전사 Insurance Information Warehouse)