'우리 고객이 누구인가'를 안다
고객정보는 곧 돈이다. 대구은행은 국내 은행으로서는 처음으로 여기저기 업무 시스템별로 흩어져 있는 고객정보를 통합 데이터웨어하우스(DW) 데이터베이스에 저장, 분석, 마케팅에 적용함으로써 데이터에 의미를 부여하고 이로부터 수익을 창출하고 있다.
조창연 cy_cho@cio.seoul.kr
의미있는 데이터가 돈이다
“데이터를 쌓아둔다고 돈이 되는 것이 아닙니다.” 그저 수북히 쌓여 있는 데이터는 데이터일 뿐이다. 여기에 의미를 부여하고 살아있는 생산자로 만드는 것은 인간의 몫이다. 수많은 고객을 상대하고 있는 은행이 엄청난 양의 데이터를 갖고 있다고 해서 그것이 반드시 자산가치가 있는 것은 아니다. 가치 있는 데이터는 어떻게 분석하고, 수익과 어떻게 연계시킬 것인가에 대한 방법론을 바탕으로 시스템적으로 적용된 데이터다.
대구은행은 국내 은행으로는 처음으로 정보계 데이터 뿐만 아니라 계정계 데이터까지 통합하는 데이터웨어하우스(DW)를 구축함으로써 업무별로 고립되어 있는 다양한 고객정보를 통합, 분석함으로써 진정한 자산으로 승화시켰다. 또한 이를 바탕으로 다양한 대고객 마케팅 전략을 도출하고 이를 현업에 적용함으로써 수익을 창출, 치열한 금융경쟁에서 우위를 점할 수 있는 기반으로 다져가고 있다.
대구은행 관계자는 “당행은 그 동안 ‘낙동강 사랑 신탁’과 같은 지역밀착형 소매금융에 마케팅의 초점을 맞춰왔다”면서, “급변하는 금융환경에 능동적으로 대처하기 위해 데이터웨어하우스를 구축, 선진 마케팅 기법을 적용한 차별화된 서비스를 제공함으로써 단골고객을 확보하고 궁극적으로는 수익을 극대화하는 전략을 추진 중에 있다”고 DW 구축배경에 대해 말했다. 총 수신고 10조원에 국제결재은행(BIS) 기준 자기자본비율 11.79%로 시중 우량 6개 은행과 함께 유일하게 BIS 비율이 11%를 넘어선 우량 지방은행인 대구은행이 IMF 한파 속에 금융시장 개방과 금융자율화 등 급속한 경영환경 변화에 따라 능동적이고 적극적인 금융마케팅의 필요성이 증가하면서 DW를 통해 이를 해결하고자 하고 있다는 것이다.
엔터프라이즈 DW 모델 적용
대부분의 금융기관과 마찬가지로 대구은행 역시 지금까지 정보계는 계정계를 지원하기 위한 정형화된 장표 위주로 구축되어 있어 고객 마케팅을 위한 다양한 분석이나 캠페인 관리 등 은행의 수익과 매출에 기여할 수 있는 정보로는 활용되지 못했다. “기존 정보시스템의 한계가 데이터 분석을 바탕으로 한 전략정보시스템으로서의 역할을 하기에는 역부족이었다”는 게 대구은행 관계자의 설명이다. 예를 들어 현업에서 고객정보를 활용하기 위해서는 전산실을 통해서 의뢰해야 했고, 이러한 과정을 거쳐 의미있는 데이터를 받아보려면 적어도 1주일은 기다려야 하는 등 고객정보를 현업에 적용하는데 많은 시간과 절차가 필요했다는 것이다. 뿐만 아니라 각 업무 시스템에 대한 정보는 얻을 수 있지만, 통합적으로 분석된 정보를 얻을 수 없어 업무 결과에 대한 다차원적인 원인분석과 이에 대한 의사결정을 내리기에는 정보의 한계가 드러났다.
그래서 선택한 것이 오라클이 제시하는 목적별 DB 개념이 아닌 ‘엔터프라이즈 DW 모델’이었다. 이는 업무별 시스템을 단위별로 구축하지 않고 ODS (Operational Data Store)를 먼저 설계, 구축한 후 업무 시스템을 추가로 구축해 나가는 것이다. 대구은행 관계자는 “엔터프라이즈 DW 모델은 초기 구축시 계정계 원장과 거래 로그를 분석하여 단위 업무를 위한 모델이 아닌 전체 정보계를 위한 데이터를 구축하므로 추가업무를 개발할 때도 계정계에 부하를 주지 않고 일관된 데이터를 사용할 수 있다”며, “계정계 원장 위주의 분석에서 정보계 특성에 맞는 고객중심의 마케팅 정보로 구축 할 수 있을뿐더러, 시스템간의 데이터 불일치를 통합된 정보구축을 통해 해소할 수 있다”고 밝혔다. 다시 말해 이미 클린징과 통합코드로 되어 있는 창고에서 필요한 데이터를 가져다 쓰고 이에 맞는 애플리케이션만 개발하면 되기 때문에 정보계 추가 업무 개발을 쉽게 할 수 있다는 것이다. 또 동일한 데이터 소스를 이용하기 때문에 각 시스템간에 데이터 정합성이 보장될 뿐만 아니라, 과거 코볼과 같은 3GL로 개발하던 업무의 상당부분을 OLAP 툴로 처리할 수 있게 되어 개발 생산성을 높일 수 있다는 것이다.
6개의 DW 주제로 구성
각 업무별 시스템 정보를 통합적으로 관리하는 DW 데이터베이스는 IBM 호스트의 IMS DB로부터 계좌원장, 거래기록, 고객원장, 카드원장 등과 관련된 데이터를 SAS W/A를 통해 오라클 DB로 내려 구축한다. DW 시스템은 고객종합분석, 수신종합분석, 대출종합분석, 영업점 종합분석 등 업무별 또는 고객별 현황분석영역과 고객동향분석, 카드실적분석 등 마케팅 분석영역으로 분류되었다. 특히 마케팅 분석영역에서는 은행에 대한 충성도와 수익기여도를 고려한 우수 고객군에 대해 보다 전사적인 정보를 바탕으로 다차원적인 분석을 통해 고객의 특성에 맞는 맞춤 서비스를 제공함은 물론, 은행의 대부분의 수익에 기여하고 있는 이러한 고객에 대한 리텐션 마케팅도 할 수 있는 우수고객분석에 초점을 맞추었다.
고객동향분석시스템은 선정된 우수고객을 중심으로 인적정보, 수신정보, 대출정보, 카드정보, 거래형태정보 등의 데이터를 분석해 성장고객과 이탈고객, 카드권유 대상자 등의 마케팅 정보를 생산한다.
업무효율성 대폭 향상
뿐만 아니라 이처럼 주제별로 각 업무에 적합한 정보분석이 가능하도록 설계된 DW 시스템은 이상과 같은 주제분류 이외에도 총 26가지의 정보분류요소를 자유로이 결합하여 사용자가 필요로 하는 정보를 도출할 수 있도록 설계됐다. 따라서 현업 종사자는 고객관련 분석정보가 필요할 경우 과거와 같이 전산실을 거치지 않고, OLAP 툴을 이용해 필요한 정보를 즉시 다양한 형태로 얻을 수 있다. 대구은행 관계자는 “과거에는 필요한 정보를 전산실에 요청하면, 짧게는 2~3일에서 1주일 이상 걸려야 필요한 정보를 얻을 수 있었다”며, “하지만 DW 시스템 구축으로 이제 현업에서는 필요한 정보를 사용자 요구에 맞게 온라인으로 즉시 또는 길어야 수시간 내로 스스로 얻을 수 있어 업무효율성 향상은 물론 정보시스템 부서의 업무부담도 대폭 절감하게 됐다고 밝혔다.
또한 DW 시스템 구축을 통해 마케팅 전략수립을 위한 의사결정 정보를 쉽게 얻을 수 있게 됐다. 상세 거래내역정보에서 월 누계실적정보에 이르기까지 필요한 정보를 다차원으로 고객을 중심으로 분석할 수 있어 단골우대제도 재정비 및 성장 또는 이탈고객 관리체제 구축 등 마케팅 전략수립에 기여한다. 뿐만 아니라 DW 시스템은 영업점 조직개편을 위한 도구로도 활용된다. 각 영업점으로부터 올라오는 다양한 고객 관련 정보 및 실적정보 등을 분석, 최적화 된 영업점 구축을 위한 자료로 활용되고 있다.
하지만 무엇보다도 DW 시스템을 구축함으로써 얻을 수 있는 가장 기초적이고 중요한 정보는 ‘우리 고객이 누구인가’라는 질문에 명확한 해답을 얻음으로써 고객 특성별 요구에 대한 정확한 서비스를 제공할 수 있게 됐다는 것이다. “고객의 일반 속성뿐만 아니라 상품, 거래유형, 거래금액 등에 따른 고객 세분화가 가능하고, 이에 적합한 서비스를 제공할 수 있게 됐다는 것”이 대구은행 관계자의 설명이다.
한편, 대구은행은 “향후 DW 시스템은 본부 의사결정지원시스템으로 활요하고, 필요에 따라 확대 모든 정보를 DW로 확장할 계획”이라고 밝혔다. 이와 함께 영업점에 마케팅에 필요한 상세정보를 제공하기 위해 DW 정보를 인터넷을 통해서도 활용할 수 있도록 인트라넷 시스템을 구축할 예정이며, DW 분석을 토대로 CSS, CRM, 데이터마이닝 등을 개발하고 콜센터와의 연계를 통한 다이렉트 마케팅 체제를 구축해 나간다는 계획이다.
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