90년대 들면서 제조, 유통 업체들은 국내, 외에서 치열한 경쟁을 벌이면서 기업의 존재 가치인 최대의 이윤 추구를 위해 많은 노력을 기울이고 있는 것이 현실이다. 또한 7,80년대의 대량생산 시대와는 달리 소비자의 기호가 상당히 빨리 변하는 상황에 직면하고, 이로 인해 기업의 생존이 소비자의 욕구 충족 여부에 따라 결정되는 상황을 맞이하게 되었다.
이러한 경쟁 여건하에서 특히 국내의 기업들은 IMF라는 위기를 기회로 만들기 위해 많은 노력을 하고 있으며, 몇몇 앞선 기업에서는 이미 IMF 이전부터 자신들의 경쟁력을 얻을 수 있는 것은 다름 아닌 투명하고 효율적인 경영 시스템을 갖추는 것이라는 인식하에 효율적인 정보 시스템을 도입하고 이를 바탕으로 기업을 경영해 온 것이 사실이다.
그러나 이 과정에서 무엇보다 큰 어려움을 겪었던 것은 국내에서는 자신들의 고민을 해결 할 만한 모범사례를 찾기 어려웠다는 점일 것이다.
이러한 아쉬움을 느끼고 있던 기업들에게 외국의 많은 기업에서의 프로젝트 경험을 가지고 있는 SAS는 큰 도움을 줄 수 있었다.
고객들 속으로 - 미국 Home Shopping Network
비즈니스 이슈
현재의 많은 기업들의 공통점 중에 한가지는 각 기업들이 자신들의 고객들에 대한 데이터를 수집하려 많은 투자를 하고 또 방대한 양의 데이터를 가지고 있는 기업들이 상당수 있다는 점이다. 여기서 살펴보려는 HSN(Home Shopping Network)의 경우도 자신들의 서비스를 이용하거나 상품을 구매했던 고객들에 대한 많은 정보를 가지고 있는 회사들 중에 하나이다.
그러나 고객 데이터를 가지고 있는 기업들의 대부분은 그 데이터 속에서 가치 있는 정보를 끌어내고 이를 어떻게 효율적으로 이용할 것인가에 대한 고민에 빠져있는 것도 엄연한 현실이다.
HSN은 고객 데이터를 경쟁력 있는 정보로 변환하는 시스템의 도입을 목적으로 SAS와의 다음과 같은 프로젝트를 진행했다.
프로젝트 단계별 특징
Television 네트워크를 통해 똑같은 메시지를 고객들에게 제공해 왔던 HSN은 자신들의 고객들이 그 광고를 보고 상품 구매에 직접적으로 이어지는 행위를 하지 않는다는 자체 조사결과를 얻게 되었다. 이러한 상황은 좀 더 구체적인 고객군을 대상으로 그 고객들에 맞는 메시지를 전달하여야 한다는 해결책을 내놓게 되었다. 즉, Direct Mailing을 실시하고자 한 것이다.
그러나 이러한 문제 해결책을 도입하기 위해서는 고객을 세분화하는 기준과 고객에 대한 자세한 데이터가 바탕이 되어야 함은 당연한 일일 것이다.
이러한 관점에서 SAS는 HSN의 고객 데이터 웨어하우스를 구축하고 이를 바탕으로 다양한 기준들을 적용하여 고객들에 대한 세분화를 실시했다.
FIPS(Future Intent to Purchase Score)라 불리는 데이터 웨어하우스 기반의 SAS 애플리케이션을 이용해서 HSN는 고객정보를 분석하고 타겟 고객을 더 정확하게 분석해 낼 수 있게 되었다.SAS가 구축한 시스템에서 얻어진 결과는 종전의 SPSS를 사용한 시스템에서 얻어졌던 정보보다 좀 더 신뢰성 있는 결과를 보여주었다.
또한 새로운 시스템의 주요 기능 중의 한가지는 고객 세분화를 위한 기능 뿐 아니라 마케팅 정책의 수립과 이에 따른 고객의 반응도를 미리 모델링하여 마케팅 정책의 신뢰성과 정확성을 높여 줄 수 있는 기능이다. 이러한 기능을 보장하기 위해 SAS프로젝트 팀은 다양한 고객데이터 뿐 아니라 이전의 HSN의 마케팅 정책들에 대한 데이터들도 데이터 웨어하우스내의 중요한 자료로 정리했다.
새로운 정보 시스템에 대한 평가
"우리의 정보 시스템은 이제 종전까지 우리가 정보를 얻기 위해 들였던 많은 시간을 줄여주었으며 우리는 그 시간 이상의 가치를 새롭게 창출하고 있다."라고 HSN의 조사 분석담당 매니저인 Joe Polubinski 박사는 밝히고, "우리는 SAS의 도움으로 구축 된 정보시스템을 이용해 불특정 고객에게 메일을 보내고, 어떤 고객이 메일에 반응하는가를 분석하고 어떤 구매 패턴을 보이는지 알아낸다. 이러한 과정에서 우리의 정보 시스템인 FIPS는 중요한 역할을 담당하고 훌륭히 역할을 해내고 있다."며 만족스러운 표정을 지었다.
Joe Polubinski 박사는 SAS 소프트웨어의 이점 중 하나는 데이터가 하나의 시스템으로부터 분석을 위해 다른 곳으로 전환될 수 있다는 점이라고 밝히고, 이전에는 데이터 관리와 프로세싱에 많은 시간을 허비했지만, 이제는 분석적인 작업에 더 많은 시간을 투자하고 있다고 밝혔다.
Joe Polubinski 박사는 마지막으로 "우리들이 하는 것에 대한 효과를 측정할 수 있고 고객에 대한 효과를 볼 수 있기 때문에 올바른 결정을 할 수 있는 기반을 마련했다는 데에 가장 큰 의의가 있다고 볼 것이다."라며 프로젝트에 대한 평가를 내렸다.
