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[여러분은 어떻게 쇼핑하나요?]고객 인텔리전스(CI), 고객 여정과 함께하는 마케팅 동력 2017.05.16
조정윤 220 0
http://www.mysas.co.kr/SAS_club/d_freeboard.asp?b_no=7276&gotopage=1&con=subject&keyword=&cmd=content&bd_no=04&gubun=

안녕하세요,

SAS KOREA 블로그에 고객인텔리젼스에 대한 재미있는 내용이 올라와서 공유 드립니다.

출처: http://www.blogsaskorea.com/31

 

여러분은 어떻게 쇼핑하나요? 온라인 쇼핑몰, 모바일 앱, 소셜 미디어 등 디지털 기술의 발전과 함께 현대인의 쇼핑 방법은 점점 더 다양해지고 편리해지고 있습니다. 동시에 기업이 고객과 만나는 접점은 그 어느 때보다 많아졌는데요. 그만큼 기업의 디지털 마케팅 전략 또한 여러 기술 요소와 방법론이 혼용되는 하나의 큰 생태계로 발전을 거듭하고 있습니다.

 

그 생태계의 기반에 디지털 채널과 데이터가 있습니다. 현대 기업은 다양한 디지털 채널로부터 수많은 고객 정보를 수집합니다. 이때 대부분의 데이터는 대용량의 비정형 형식이기 때문에 컨텍스트(Context) 분석 기능이 매우 중요한데요. 많은 기업들이 ‘고객 인텔리전스(CI: Customer Intelligence)’ 분석 방법을 적극 활용해 디지털 데이터의 홍수 속에서 경쟁사와의 차별점과 경쟁 우위를 찾고 있습니다. 오늘은 바로 이 CI의 관점에서 마케팅 의사결정 프로세스를 구현하기 위한 디지털 채널과 데이터의 역할, 활용 사례, 고찰 포인트를 소개하고자 합니다.

<중략>

 

 

 

분석 방법의 확장 – 디지털 빅데이터의 효율적인 해석

 

오늘날 마케팅 시스템은 그 자체로 살아있는 하나의 마케팅 조직이 되어야 합니다. 기술적으로도 ‘테크놀로지 매트릭스(Technology Matrix)’ 형태를 띠기 때문에 몇몇 사람의 운영에 종속될 수 없으며, 지속적으로 사상과 결과가 공유돼야 합니다. 개별 담당자의 감이나 현장 경험을 기반으로 한 귀납적 방식의 분석에는 큰 한계가 있습니다. 혁신적인 인사이트를 창출하기 위해서는 분석 범위와 도구를 확장해야 합니다.

 

한편 세일즈와 채널처럼 실제 업무를 활용하는 부서와 마케팅과 분석처럼 인사이트를 창출하는 부서 사이에는 상당한 이견이 존재합니다. 실전 비즈니스는 맞는 것과 틀린 것, 즉 정/오 분류를 중심으로 하며, 수식적인 현학의 중요성을 크게 보지 않는 경향이 있죠. 반면 인사이트를 창출하는 부서는 원인과 인과의 과정을 모두 정량화할 수는 없으나, 틀림의 정도를 조정함으로써 고도화하는 것이 바람직하다고 생각합니다. 물론 명확한 정답과 중용을 찾기는 쉽지 않습니다. 그렇지만 마치 야구 투수가 다양한 구종을 확보하려고 노력하듯이 하이브리드 형태의 구성으로 조직 내 여러 가지 의사결정 학습 이론을 매뉴얼화하고 활용해야 합니다. 실제 글로벌 마케팅 기업들은 오래 전부터 이런 준비를 해왔습니다.

 

통계 학습 이론은 크게 확률론자(Frequentist)와 베이지안(Bayseian)이라는 2가지 형태로 나눌 수 있습니다. 그 중에서 확률론적인 접근법은 그간 현대 통계학의 기본이 되어왔는데요. 그렇지만 정적인(고전적) 분석만으로는 오늘날의 방대한 빅데이터나 스트리밍 데이터를 해석하고 활용하기 어렵습니다.

 

오늘날 빅데이터나 디지털 마케팅 트렌드에 맞는 학습 이론은 흔히 ‘비지도 학습(Un-supervised Method)’을 말합니다. 해(解)를 전혀 알 수 없을 때, 관찰한 데이터로부터 숨겨진 패턴과 규칙을 탐색하고 찾아내는 학습 방법인데요. 과정에 대한 해석이 쉽지 않다는 단점이 있으나, 차원의 확장과 축소를 통해 인사이트 획득 범위가 다채로워짐으로써 최근 크게 각광받고 있습니다. 그만큼 의사결정의 포인트를 찾기가 어려워졌다는 의미일 수 있습니다. 따라서 더 많은 통계 모형과 학습 이론을 업무와 의사결정에 활용해야 할 것입니다.

<중략>


자세한 내용은 SAS KOREA 블로그를 참조 부탁드립니다.

 

 

 
 
    
 
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