LG화재 DW/CRM 구축 사례 발표 Acquisition Retention Added value

[목 차] 1. LG화재 DW 구축 LG화재 DW 구축 목적 LG화재 DW 구축 진행 프로세스 LG화재 DW 활용모듈 구성 2. LG화재 CRM 추진 LG화재 CRM 추진 전략 LG화재 CRM 추진 경과 LG화재 데이터 마이닝 수행 3. 결론 및 향후 진행과제

1. LG화재 DW 구축 LG화재 DW 구축 목적 LG화재 DW 구축 진행 프로세스 LG화재 DW 구축 효과

1. LG화재 DW 구축 – (1) LG화재 DW 구축 목적 기존 분석업무의 효율화 대용량 데이터의 다양한 분석가능 빠른 데이터 추출로 의사결정 신속화 데이터 통합을 통한 일관된 데이터 추출 현장 및 스텝의 일반 분석가 수준에서 분석가능 DW 의 효과적 활용 새로운 고객중심 마케팅 전략 기존 상품,조직 중심에서 고객중심으로 CRM 을 위한 분석 환경 조성 One to One Marketing 맞춤 상품 및 서비스 가능

DW 활용 Module Design 및 필요 Data 결정 1. LG화재 DW 구축 – (2) LG화재 DW 구축 진행 프로세스 바람직한 DW 구축의 방식 전략적 정보 요건 도출 업무적 정보 환경 변화 고객 욕구 변화 경쟁 격화, 시장 개방 새로운 경쟁 패러다임 등장 (요율 자율화 등) 보험 Needs의 개성화 차별화된 상품·서비스 Needs 증대 DW 활용 전략 (DW Master Plan) 수립 선진 사례 선진 보험사 및 기타 금융 기관의 DW 활용 사례 Data 수요 조사 CSR 분석, 장표 분석 등을 통해 기존의 Data 분석 욕구를 파악 기존 정보 분석 List up DW 활용 Module Design 및 필요 Data 결정 현업의 Data 분석에 대한 Needs를 비즈니스 프로세스 분석, 인터뷰, 설문 조사 등을 통해 파악 이러한 요건(Requirement)을 바탕으로 물리적으로 DW를 구축함. 일반적인 DW 구축 프로젝트에서 흔히 간과되는 부분임.

1. LG화재 DW 구축 – (2) LG화재 DW 구축 진행 프로세스 교차 판매 Model CRM(DBM) 고객 이탈 방지 Model 우량 고객 관리 Model KPI 목표관리 Model KPI Management KPI 성과관리 Model 우량 영업원 발굴/육성 Model 조직 관리 이탈 예상 영업원 관리 Model

1. LG화재 DW 구축 – (2) LG화재 DW 구축 진행 프로세스 마스터플랜 수 립 - 당사 DW구축 Image 수립 - 현행 업무 및 향후 발생 가능 업무에 대한 Biz Process정리 - DW환경 하에서의 정보 시스템 구축을 위한 추진과제 선정 - 구축모델 및 우선순위 선정 - H/W 및 S/W 선정 분석 및 설계 구 축 실 행 - 비즈니스 프로세스에 따른 업무분석작업 실시 - DW 적재 Data 정의 및 수집/보정 방안 수립 - W/S을 통한 분석결과 검토 및 구축 Scope 조정 - 프로토타입 후 분석/설계 결과 Rework - Data 추출 PGM 작성 및 DB 구축 Data 적재(5년치) - Data 검증 및 수정 - DW Performance Test 및 System. Tuning - DW 분석환경 Open - 사용자 교육 (파워유저/일반유저) 현장 Test 진행과 병행 하여 사용자 요구사항 Feed-back 및 System 유지/보수

1. LG화재 DW 구축 – (2) LG화재 DW 구축 진행 프로세스 1999.9 2000.1 8.31 설계 구축 Test 2차 DW 구축(확장) EAS 구축 2001.1 10.31 6.30 정의/분석 5.31 초기Plan 프로토타입 KPI구축 전사 DW1차 Open KPI Ⅱ(법인) DBM/CRM 모듈 개발 1차 2001.1 설계 구축 Test 3차 DW 구축(확장) 2002.1 2001.6 정의/분석 CRM Module Plan 2001.4 전사 DW Open & 시범 운영 (사용자 교육 & 활성화) CRM 시스템 (우량고객/추천상품) 1차 DW영역 Feedback & 수정/확대 2차 DW Open Data Mining 프로젝트 진행 2차

1. LG화재 DW 구축 – (2) LG화재 DW 구축 진행 프로세스 [DW Architecture] H/W : Enterprise 10000 (Sun OS 2.7) , Hitachi Disk DBMS : Sybase사의 Sybase IQ 12.4.2, ASE 12 (Repository용) Modeling : Power Designer 6.1 ETT : Ardent사의 DataStage 3.6 ROLAP : Sagent Technology 의 Sagent 4.2 MOLAP : Essbase Server 5.02, Decision 2.4 Mining : Clementine 5.2

1. LG화재 DW 구축 – (3) LG화재 DW 활용 모듈 구성 DSS 시스템 DSS (Decision Support System) 일반,장기,자동차의 업무를 지원해 주는 정형화된 장표 조회 Web 상에서 데이터조회 가능 Power user 들에 의해 분석장표 작성 업무 내용 변경에 따른 수정,보완이 자유로움 CRM 시스템 CRM(Customer Relationship Management) 추천상품/자동차 갱신예측 시스템 : 기존의 운영계 시스템에서 운영되는 영업원용 고객분석/상품분석 : OLAP 으로 만든 View 형식의 정형화면(Web) DW 상세정보 ROLAP : Sagent DW 에서 조회할 수 있는 정형화되지 않은 장표분석 Power User는 ROLAP을 통해 DSS 에 정형장표를 만들어 줄 수 있음.

2. LG화재 CRM 추진 LG화재 CRM 추진 전략 LG화재 CRM 추진 경과 LG화재 데이터 마이닝 수행

2. LG화재 CRM 추진 – (1) LG화재 CRM 추진 전략 신규고객 획득 고객 가치증진 가치평가 이탈고객 재확보 휴면고객 활성화 이탈방지 우수고객 유지 관리

2. LG화재 CRM 추진 – (1) LG화재 CRM 추진 전략 단기적으로는 고객접점 중심의 Micro CRM에 우선순위를 두어야 하지만, 궁극적으로는 Macro CRM 중심의 종합적 고객관리로 전환시 CRM 실행의 최종 목표인 수익의 극대화를 달성할 수 있을 것임 社 직원 영업원 고객 Cross-sell /Up-sell Re-sell /Demarketing 이탈방지 /우량고객 신규고객유치 상품추천/갱신예측 고객불만반응처리 (보상/만기/해약) 우량 영업원 발굴육성 /우량 영업원 이탈방지 캠페인 관리 /영업관리 /SFA/RFM BSC(KPI) SFA : Sales Forces Automation KPI : Key Performance Indicator CRM관련 Module Framework Macro-CRM Micro-CRM

2. LG화재 CRM 추진 – (1) LG화재 CRM 추진 전략 고객세분화 가입성향분석 채널선호도 분석 이탈고객 특성분석 고객 만족/불만족 요인 분석 불량고객 특성분석 우수고객 특성분석 우수점포/영업직원 특성분석 가망고객 추출 추천상품 추출 고객 획득 고객 이탈방지/유지 고객 가치 증대 Data Mining OLAP (Rolap Molap) Mktg Models DB정비 (DW) DM/TM의 ResponseTime 분석 가망고객 자료 영업직원 보유정보 이벤트를 통한 자료 설문조사자료등 이탈고객Scoring/ Detection(조기경보 시스템) 이탈 영업직원 Detection 요율차별화 이탈시기 예측모형 Draw & Cannibalization Market Basket Analysis (Cross-selling) Abusive Behavior Detection EVA(Profitability Analysis) 계약거래내역정보 사고정보 거래고객 인구통계정보 구매패턴정보 고객성향정보

2. LG화재 CRM 추진 – (1) LG화재 CRM 추진 전략 DW시스템 구조도(CRM 중심) OLAP 서버 Mining WEB 일반 장기 자동차 재무 투자 보상 손사 융자 기간계 . (신정보) 고객 상 품 조 직 가입 현황 손해 외 부 데이터 지 표 요 율 Data Warehouse 정보계 설계사 대리점 콜센터 D/M 인터넷 고 객 고객분석 교차판매 이탈예측 ： 분석/활용모듈

2. LG화재 CRM 추진 – (2) LG화재 CRM 추진 경과 DW 프로젝트의 일환으로 시작 LG 경제연구원/LG화재/LG EDS 1999년 9월 ~ 2000년 12월 우량고객/추천상품/우량 영업원/사고자 분석/Survey 등 DBM 모듈 개발 CRM 시스템 개발 2000년 12월 ~ 2001년 4월 우량고객/추천상품 시스템 개발 : 현장화면 시스템 구축 모듈을 기반으로 한 CRM Mart 구축 현장적용 테스트/전사 OPEN LG 화재 DW 추진팀/LG EDS Data Mining 추진 2000년 11월 ~ 2001년 8월 : Pilot/Main Project 진행 자동차 갱신예측 모형을 중심으로 자동차 갱신예측 시스템 개발/TEST/OPEN : 현장화면 장기 유예 방지 모형/자동차 재가입 모형/ 자동차 장기 연계 판매 모형 캠페인 시스템 개발 Re-Modeling/기타 모듈 완성 향후 진행

2. LG화재 CRM 추진 – (2) LG화재 CRM 추진 경과 장기 우량고객/추천상품 모듈 우량고객 로열티 수익성 위험성 S등급 F등급 일반 우량성 등급 + 장기 자동차 || 통합 일반/장기/자동차 별 고객등급을 각기 산출하여 보종별 가중치 합에 의해 통합 우량성 등급을 산출.

2. LG화재 CRM 추진 – (2) LG화재 CRM 추진 경과 장기 우량고객/추천상품 모듈 추천상품 장기 상품 중분류별 추천상품 장기 가입자에 한한 장기 추천상품이 아닌 LG화재 보유고객 전체에 대한 상품 추천  자동차 가입자에 대한 장기상품 추천. 고객 등급과 연계한 추천상품 판매  고객 등급이 우량할 수록 미래의 가치창출 극대화. Ex> 상해 상품에 대한 캠페인을 실행할 경우  고객등급이 S등급이고, 최종 추천상품이 상해 상품인 고객들을 추출하여 영업활동. 추천상품의 기본 Logic 은 해당 상품군을 가입하고 있지 않은 고객에게 판매.

2. LG화재 CRM 추진 – (2) LG화재 CRM 추진 경과 장기 우량고객/추천상품 모듈 – 우량고객/추천상품 모듈의 활용 고객 접점 시스템 DM CTI (콜센터) 인터넷 영업원 C U S T O M E R 추천상품 시스템 DSS 시스템 ROLAP DW (우량고객/추천상품 로직 산출, 적재) 추천상품 DB (시스템 운영을 위한 데이터) 기간계 정보계

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 LG화재 Data Mining 프로젝트 추진 Pilot Project 진행 기간 : 2000년 11월 1일 ~ 2001년 1월 12일 목적 : 마이닝 프로세스의 이해 및 가능성 타진. 주제 : 개인용 자동차 이탈 예측 모형. Main Project 진행 기간 : 2001년 2월 15일 ~ 2001년 8월 22일 목적 : 실제 마케팅 활동에 도움을 줄 수 있는 모형 개발, 활용. 주제 : 자동차 이탈 예측 모형, 장기 이탈 예측 모형, Re-Sell모형

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 Main Project 개발과제 자동차 보험 갱신예측 모형 표준손해율과 예상갱신점수가 고려된 고객 Segmentation 현장화면 개발/운영/유지보수, Pilot Test, 모형검증 장기 유지율 제고 모형 유예할 가능성이 높은 고객을 선별 관리 장기 상품군 중 운전자 상품에 대해서만 개발 자동차 보험 재가입 유도 모형 재가입 가능성이 높은 이탈고객 대상으로 재가입 CM 자동차-장기 연계판매 모형 장기 상품을 신규가입할 가능성이 높은 자동차 고객 추출

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 [1] 자동차 보험 갱신 예측 모형 자동차 보험 갱신이란? - 당사에 가입중인 고객이 만기에 가까운 일정기간 안에 당사에 재가입함으로써 계속 당사에 가입하는 것을 뜻함. 이전 계약과 동일한 차량번호에 동일한 피보험자가 동일한 계약내용으로 재가입하는 계약을 기본으로 각 회사별로 다소 차이가 있는 갱신 로직을 가지고 있음. - 회사별 평균 갱신율 : 65~75% 자동차 보험 갱신 예측 목적 만기가 다가오는 계약의 만기에 가까운 시점에서의 계약 특성 및 고객 특성을 이용하여 해당 계약의 만기 후 갱신여부를 예측하는 Scoring - 현재 자동차 보험 시장은 포화상태 이므로 더더욱 갱신 관리가 중요 갱신 측정 기간 만기 Scoring 만기 도래 계약 갱신

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 [1] 자동차 보험 갱신 예측 모형 갱신예측 시스템의 활용 1차 모델적용 2차 1차갱신율 2차갱신율 영업원 활동 시작 (2개 월전)  사고/배서 등 변하는 데이터 반영 갱신 체크를 통해 성과 분석 만기 2개월전 만기 1개월전 만기 월 예상 갱신율과 수익성 지수를 통한 고객 그룹  차별화된 마케팅 전략 V VI IX II I III VII IV VIII 예상갱신율 수익성 지수 I ~ IV Group : 수익성이 낮고 갱신확률도 낮은 집단  소극적 이탈 유도 V, VI Group : 수익성 높고 갱신확률이 낮은 집단  갱신율 향상을 위한 마케팅 활동 VII, VIII Group : 수익성이 낮고 갱신확률이 높은 집단  적극적 이탈 유도 IX Group : 수익성이 높고 갱신확률도 높은 집단  우대 인센티브 제시

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 [2] 자동차 보험 재가입 예측 모형(Resell 모형) 목적 이탈했던 고객들의 재가입 행태를 설명하는 모형 개발(피보험자 기준) Campaign Management 만기가 다가오는 이탈 고객 중 재가입 확률이 높은 고객을 Targeting 하여 Campaign Management 를 실행. 가입 자사 재가입 이탈(타사가입/미가입) 1998년 1999년 2000년 피보험자 id로 Check (대상추출) 기간계 갱신Logic으로 Check (Target변수 생성)

+ 2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 [2] 자동차 보험 자동차-장기 연계 판매 목적 입력변수 자동차 갱신율 제고 및 장기 상품 추가 판매 입력변수 자동차 보험 계약건에 대한 보험 시기/종기 기준의 고객 속성정보 및 거래 정보 자동차/장기 중복 가입자 자동차보험 단독 가입자 +

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 [3] 장기 보험 유예 방지 모형 목적 현재 정상인 고객이 1달 후 유예될 점수를 도출 하는 모형 개발 장기 상품 중 “운전자 상품”에 한함 입력변수 유예계약- 유예월 1개월 전 시점의 고객 속성정보 및 거래 정보 정상계약 - 특정시점 기준의 고객 속성정보 및 거래 정보 계약 정상 유예 실효 보험료 1회 미납 보험료 2회 미납

2. LG화재 CRM 추진 – (3) LG화재 데이터 마이닝 추진 전사적 관점에서의 고객의 통합 관리 모형의 통합 활용 앞서 구축한 여러 모형들과 연계하여 고객의 통합적 관리. 고객의 계약패턴을 추적하여 장기적이고 지속적인 고객 관리. LG화재 고객의 Life Time Value 극대화. 자동차 단독 가입자 자동차+장기 교차 가입자 장기 단독가입자 장기+자동차 자동차_장기 연계판매 자동차 Re-Sell모형 자동차 갱신예측 모형 자동차 가입자 중 장기보험을 추가 가입한 고객이 자동차보험을 재갱신 할 확률이 높다. 자동차 보험을 가입했다가 이탈한 고객 중 장기보험 가입자의 경우 자동차 보험을 재가입할 확률이 높다. 장기 추천상품 모형

3. 결론 및 향후 진행 과제

3. 결론 및 향후 진행 과제 기간계와 정보계를 통합하여 활용할 수 있는 2세대 DW 의 필요 현재 사용되고 있는 1세대 DW는 Read의 기능만을 가지고 있음. CRM을 통한 고객의 Response 적재를 위해서는 DW에 Write기능이 필요 고객의 정확한 수익성 측정을 통한 회사의 수익성 창출 회사단위에서 고객을 통합적인 개념으로 분석할 필요가 있음.  현재는 단위업무별로 고객의 가치를 파악하고 있음. 고객의 수익성을 정확히 파악할 수 있는 기준이 필요. 고객의 수익성이 회사의 수익성으로 연결  고객관련 KPI 도출