CRM(고객관계관리) 핵심 모듈중 하나인 ‘고객이탈방지 캠페인 도구’를 도입하고도 기업의 전략 부재와 데이터마이닝 미흡으로 효과를 거두지 못하는 사례가 많는 것으로 나타났다.
이에 따라 이탈고객에 대한 명확한 정의와 이들을 우수고객화할 수 있는 기업의 전략이 캠페인 이전에 선행돼야하며 이를 뒷받침할 수 있는 데이터마이닝의 수준도 향상시킬 필요가 있다는 지적이 나오고 있다.
6일 CRM업계에 따르면 고객이탈방지 캠페인 도구를 도입한 생보사·손보사·통신업체 등은 대부분 ‘이탈고객’에 대한 정확한 정의를 내리지 못하고 있어 캠페인 타깃이 불분명해지는 어려움을 겪고 있다. 특히 잠정 이탈고객 리스트를 산정(Scoring)하는 작업에 활용되는 데이터들이 정량적 데이터에 치중돼 있고 캠페인 시행에 대한 고객반응을 측정하는 시스템도 미흡해 성공여부를 판단하기 쉽지 않은 것으로 나타났다.
이같은 문제는 고객이탈방지 캠페인 기획자체를 부실하게 만들어 결과적으로 CRM의 핵심 모듈중 하나인 고객이탈방지 캠페인 도구를 제대로 활용하지 못하는 결과를 낳고 있다는 지적이다.
생보사의 경우 이탈고객의 정의가 명확하지 않다는 것이 가장 큰 문제로 지적된다. 일반적으로 이탈고객은 회사와 맺은 계약을 해지하는 사람을 말하지만, 설계사와 고객의 개인적 관계가 계약의 큰 비중을 차지하는 생보업무의 경우 이것만으로 이탈고객을 정의하기는 어렵다는 것.
이탈예상고객을 산정하는데 활용하는 데이터가 실제 현장의 정보를 알고 있는 설계사의 노하우를 반영하지 못한다는 점도 문제로 지적된다. CRM업체인 카나소프트웨어코리아의 한 컨설턴트는 “설계사가 예측하는 이탈고객 대상이 데이터마이닝을 통한 결과보다 정확한 경우가 많다”며 “이는 설계사가 개인적으로 지니고 있는 고객 데이터정보를 가공해 이탈방지 캠패인 기획에 활용하는 방법이 보편화되지 않았기 때문”이라고 지적했다.
이탈고객에 대한 기업의 전략 부재도 개선 대상이다. 이탈고객을 100%로 막을 수 없는 상황이라면 회사의 이익을 주는 고객들만을 이탈방지 대상으로 집중시키는 전략을 필요하지만, 국내기업들의 이탈방지 대상고객은 그 범위가 모호해 효과를 반감시킨다는 것. 한 예로 손보사의 경우 이익률이 높은 상품에 가입한 고객이 많을 때는 적정 수준에서 이탈이 발생해야 오히려 회사에 도움이 돼 무리한 고객이탈방지 캠페인은 불필요하다는 논리다.
캠페인 시행에 대한 고객들의 반응을 측정하는 ‘켐페인 반응데이터 추출’이 쉽지 않다는 것도 고객이탈방지 캠페인의 성과를 불투명하게 하는 요인이다. 업계 한 관계자는 “e메일, DM, 전화 등을 통해 고객들의 반응을 추적할 수 있는 시스템이 갖춰져야 캠페인 반응측정이 가능해진다”며 “그러나 CRM을 도입한 국내 기업들중 이같은 시스템을 구축한 기업이 많지 않아 캠페인에 대한 투자대비효과(ROI) 측정도 어려워진다”고 말했다.
국산 CRM 업체인 유니보스 관계자는 “국내 기업들의 이탈고객방지 캠페인은 대상자 산정에 사용하는 데이터마이닝의 수준을 높여 보다 신뢰성있는 데이터를 확보하고 이탈고객의 범위를 집중해 관리하는 전략이 CRM에 반영돼야 한다”고 지적했다.
<김응열기자>김응열기자>
이에 따라 이탈고객에 대한 명확한 정의와 이들을 우수고객화할 수 있는 기업의 전략이 캠페인 이전에 선행돼야하며 이를 뒷받침할 수 있는 데이터마이닝의 수준도 향상시킬 필요가 있다는 지적이 나오고 있다.
6일 CRM업계에 따르면 고객이탈방지 캠페인 도구를 도입한 생보사·손보사·통신업체 등은 대부분 ‘이탈고객’에 대한 정확한 정의를 내리지 못하고 있어 캠페인 타깃이 불분명해지는 어려움을 겪고 있다. 특히 잠정 이탈고객 리스트를 산정(Scoring)하는 작업에 활용되는 데이터들이 정량적 데이터에 치중돼 있고 캠페인 시행에 대한 고객반응을 측정하는 시스템도 미흡해 성공여부를 판단하기 쉽지 않은 것으로 나타났다.
이같은 문제는 고객이탈방지 캠페인 기획자체를 부실하게 만들어 결과적으로 CRM의 핵심 모듈중 하나인 고객이탈방지 캠페인 도구를 제대로 활용하지 못하는 결과를 낳고 있다는 지적이다.
이탈예상고객을 산정하는데 활용하는 데이터가 실제 현장의 정보를 알고 있는 설계사의 노하우를 반영하지 못한다는 점도 문제로 지적된다. CRM업체인 카나소프트웨어코리아의 한 컨설턴트는 “설계사가 예측하는 이탈고객 대상이 데이터마이닝을 통한 결과보다 정확한 경우가 많다”며 “이는 설계사가 개인적으로 지니고 있는 고객 데이터정보를 가공해 이탈방지 캠패인 기획에 활용하는 방법이 보편화되지 않았기 때문”이라고 지적했다.
이탈고객에 대한 기업의 전략 부재도 개선 대상이다. 이탈고객을 100%로 막을 수 없는 상황이라면 회사의 이익을 주는 고객들만을 이탈방지 대상으로 집중시키는 전략을 필요하지만, 국내기업들의 이탈방지 대상고객은 그 범위가 모호해 효과를 반감시킨다는 것. 한 예로 손보사의 경우 이익률이 높은 상품에 가입한 고객이 많을 때는 적정 수준에서 이탈이 발생해야 오히려 회사에 도움이 돼 무리한 고객이탈방지 캠페인은 불필요하다는 논리다.
캠페인 시행에 대한 고객들의 반응을 측정하는 ‘켐페인 반응데이터 추출’이 쉽지 않다는 것도 고객이탈방지 캠페인의 성과를 불투명하게 하는 요인이다. 업계 한 관계자는 “e메일, DM, 전화 등을 통해 고객들의 반응을 추적할 수 있는 시스템이 갖춰져야 캠페인 반응측정이 가능해진다”며 “그러나 CRM을 도입한 국내 기업들중 이같은 시스템을 구축한 기업이 많지 않아 캠페인에 대한 투자대비효과(ROI) 측정도 어려워진다”고 말했다.
국산 CRM 업체인 유니보스 관계자는 “국내 기업들의 이탈고객방지 캠페인은 대상자 산정에 사용하는 데이터마이닝의 수준을 높여 보다 신뢰성있는 데이터를 확보하고 이탈고객의 범위를 집중해 관리하는 전략이 CRM에 반영돼야 한다”고 지적했다.
<김응열기자>김응열기자>
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