일본은행권 도입사례와 활용사례는 구체적으로 분석데이터를 제시하여 관심을 끌었는데 그 중 몇 가지만 소개합니다.
A은행의 경우 매년 보너스 시기만 되면 영업점을 총동원하여 캠페인을 전개하던 보너스 정기예금 캠페인의 효과를 데이터 웨어하우스를 이용하여 상세분석했다.
일정 시기의 보너스 캠페인 기간 중에 획득한 정기예금의 잔고 증가분과 3∼6개월의 잔고 추이율을 계측한 것이다. 그 결과, 예상외의 큰 비율로 잔고가 감소되는 것이 판명. 수익기간을 측정하고, 투입한 비용과 비교한 결과, 캠페인 자체의 효과가 실익이 없다고 결론지었다. 따라서 A은행은 작년부터 보너스 정기예금 유치 캠페인을 중지하였으며 보다 수익에 기여하는 캠페인 전개를 하고 있다.
B은행의 경우 연금구좌 획득 효과측정을 위해 데이터 웨어하우스를 이용하였다. 리테일뱅킹의 중요 대상인 연금구좌 획득을 위한 시책효과를 측정한 것인데, 연금구좌 획득자의 구좌개설 시 수익성과 일정기간 경과후의 수익성을 비교하고, 연금구좌 획득 후의 탈락 상황 추적했다. 그 결과, 구좌획득 후 탈락하는 비율이 대단히 많으며, 순증가분에 감추어져 있던 유지율 악화가 판명되었고, 구좌개설을 전후한 수익성 비교에서는 뚜렷한 수익률 향상 효과를 찾아볼 수 없었으며, 거래 기일이 오래되고 중점화가 충분히 진행된 거래처의 최종 결과로서 연금구좌가 획득되어 있다는 것이 판명됐다.
◎ 결과적으로.....
①획득한 구좌를 유지하기 위한 시책 입안이 필요하고
②거래가 오래되고 중점화가 진행된 고객은 연금시책의 주력대상에서 제외
할 것을 검토했다.
하지만 C은행의 경우 동일한 목적의 분석을 하였으나 정반대의 결과가 도출되어 연금구좌획득 캠페인을 보다 적극적으로 전개하기로 했다.
D은행의 경우 '페이오프' 해금 후의 리스크 분석과 중요 고객 리스트의 작성을 위해 데이터 웨어하우스를 이용하여 분석작업을 했다. '페이오프'란 개인고객의 원금을 보장해주던 제도인데 일본의 경우 2001년 1월부터 1천만엔 이상 예금에 대해 원금을 보장하지 않는다는 내용이다. 이에 따라 개인고객의 동요가 커져 가고 있으며 은행의 경영상태가 불안한 은행에서 건전한 은행으로의 자금이동이 심각하게 진행되고 있는 것이다.
도쿄미쯔비시은행의 경우, 경영상태가 건전하다는 이유만으로 개인고객의 자금이 약 1조 엔이 이동한 것으로 분석되고 있다. 따라서 D은행의 경우도
세대 단위의 고액 예금자 분석과 유출 리스크 양을 파악하기 위하여 전 영업점의 세대명 리스트를 기초로 예금잔고 1천만 이상의 고객을 대상으로 그 예금 비중을 파악했다.
일정액 이상의 초과분을 유출 리스크 잔고로서 유출 시나리오별로 전체 리스크 양과 수익에 대한 임팩트를 시뮬레이션한 것이다. 그 결과, 예측 이상으로 특정 고액예금자층에 대한 편향이 판명되었고 그 리스크 양의 크기와 수익액에 대한 영향력을 정확히 예측하여 낙관적인 임원이나 지점장에 대해 위기감 경고 및 아울러 유출 리스크 거래처의 리스트를 영업점별로 작성하여 배포했다.
◎ 은행 전략수립에 새로운 방향 제시
일본 대부분 은행의 경우 흔히 2:8이론에 맞지 않고 1:9정도 즉, 상위 10%의 고객이 전체 수익성의 90%를 차지하는 것으로 분석결과 밝혀졌다. 지금까지는 고객의 수익성을 분석할 때 전체적으로 분석하지만 여신상품과 수신상품을 구분하여 분석한 결과 양쪽에서 수익성을 동시에 올리는 고객은 매우 드문 것으로 나타났다. 따라서 상품별로 수익성을 따로 분석하여 마케팅 전략을 수립해야 하며 이용 채널별로 분석한 결과도 매우 흥미롭다.
예를 들어,
E은행의 경우 30대 이하의 수익성은 전체의 20%인데 반해 전체 트랜잭션 수는 65%를 기록하고 있다. 반면 50대 이상의 수익성은 전체의 50%인데 반해 트랜잭션 수는 15%를 기록하고 있다. 일본의 경우 과거 10여년 동안 자동화 코너의 증설에 경쟁적으로 많은 투자를 해왔다. 하지만 이러한 투자는 20대, 30대를 위한 투자였고 실제 수익성에 기여한 바는 많지 않은 것으로 분석되어 자동기 도입을 중단하고 오히려 수익성이 좋은 50대, 60대를 위한 보다 안락하게 상담할 수 있는 우수고객 서비스 코너를 확충하는 것으로 전략을 변경한 것이다.
급여이체와 수익기여도와의 관계도 흥미로운 결과를 도출했다.
F은행의 경우 오랜 동안 신입사원의 급여이체 캠페인에 많은 투자를 해왔으나 연령별 급여이체 개설과 수익관련을 분석해보니 28세 이후에 급여이체를 개설한 경우 은행에 로열티를 갖고 수익기여를 함은 물론 다양한 상품으로 노후를 설계하는 것으로 분석됐다. 이러한 결과는 신입사원에 대한 급여이체 캠페인보다는 결혼이후의 급여이체가 은행입장에서 훨씬 의미 있는 것으로 판단되었고 역시 은행 전략수립에 새로운 방향을 제시하고 있다.
여기서 살펴본 몇 가지 사례와 같은 분석이 가능하게 된 것이 최근 일본 각 은행에서 도입한 데이터 웨어하우스와 CRM 시스템이었고, 이것은 기존의 계정계 및 정보계와는 별도로 분석계라는 이름으로 구축되었으며, 제대로 된 분석기반 하에서 고객에 대한 마케팅을 전개하는 방향으로 전략을 수립하고 있는 것이다.
일본의 경우 10개 도시은행은 물론 지방은행 중에서도 약 80% 이상이 최근 2∼3년 사이 데이터 웨어하우스를 도입하고 CRM을 실시하고 있으며, 일본NCR은 도시은행 5개 지방은행 20개 이상의 구축실적으로 가장 큰 역할을 한 것이다.
특히 이 중 6개 은행은 1테라바이트가 넘는 데이터 웨어하우스로 확장되었으며 여타의 은행도 계속 확장되어 기존 정보계보다 오히려 중요한 역할을 담당하고 있다.
국내의 경우
△데이터가 없다? △선진국과 금융관행과 문화가 다르다? △기존 메인프레임과의 호환성? 등을 걱정하며 데이터 웨어하우스와 CRM 도입을 망설이고 있는데 미국이나 유럽 같은 선진국은 물론 일본에서도 고객 트랜잭션 데이터와 과거 이력데이터에서 많은 정보를 분석하고 있다.
이제 CRM의 트렌드는 트랜잭션 데이터로부터 가치를 창조하는 방향으로 흐르고 있다는 것이다.
