KennethInsight_5th_edition

한번씩 트위터로 물어보시는 분이 많으시길래...

CRM컨설턴트는 아닙니다.(그러므로 Customer insight에서 근무하지도 않습니다.)

그치만

CRM일은 하고 있습니다.

이제는 실제 운영 CRM을 경험하고 있지요.

지금까지 경험했던 거랑은 좀 달라서

어버어버를 약간 6개월 간 하고 있습니다만..

그래도

내부에서 시스템 사용 교육을 단체로 한다던지 하는 

컨설턴트로써의 이력은 잘 사용하고 있네요.ㅎ.

앞으로는 운영과 관련된 CRM에 대해서도 한번 정리해서

올려야할 것 같습니다. ㅎ

그럼 자주 뵐께요:)

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전혀 쓸데없는 이야기지만.

필요하지 않을까 해서 한번 데이터의 분류에 대해 써보고자 합니다..

데이터는 컬럼 형태에 따라 텍스트, 숫자...로 나눠진............다라는 IT적인 이야기를 하려는 것은 아닙니다.ㅎㅎ

실무, 특히 비 IT업이면서 마케팅의 입장에서는 데이터가 어떤 형식으로 구성되어있냐? 라는 것보다는

어디에 있는지, 그리고 그 데이터를 어떻게 써야할 지 구분하는 것이 우선 더 필요할 것이기 때문에 이 부분을 좀 설명해보고자 합니다.

참고로 내 글은 인정 사정 없이 글로 구성되어 있는 경우가 대부분이니..ㅡ; 잘 읽어주시길 바랍니다. 원체 이런 이야기는 그림을 사용하기도, 배치하기도 좀 어렵네요 ㅎㅎ;;.

일단 시나리오를 한번 정리해봅시다..

<A라는 사람이 식빵을 사러 제과점에 왔다. 이 사람은 2개의 제품을 사고, 포인트를 적립한 뒤 돌아갔는데, 구매한 제품이 이벤트 제품이었고, 그 이벤트에 걸려서 상품을 주려고 한다>

아주 일반적인 상황입니다. 특히 리테일에서는 매일매일 일어나는 일이지요.

이 상황에서 데이터가 어떻게 흘러가는 지 보면서 데이터가 어디에 있는지 하나씩 짚어보도록 하겠습니다..

일단 구매를 한 단위 점포(대리점이든 직영점이든)에서 구매 결과를 기록합니다..

그 데이터는 점포의 재고 및 구매 결과를 기록하고 전달하는 POS시스템에 존재하게 되지요.

POS에서는 데이터를 모아 전달하거나(이를 "배치"라는 용어를 사용한다. 일배치 등) 실시간으로 본사에 전달하게 됩니다..

본사에 전달된 데이터는 본사의 기간계(혹은 ERP. 다른 용어긴 하지만 혼재해서 쓰기도 한다)라는 시스템에 저장하게 되는데. 

기간계라는 데이터는 실시간으로 움직이는 데이터로, 회사의 모든 데이터가 다 들어있는 것이라고 보면 된다. 실시간, 모든 데이터...라는 말. 즉 이 데이터는 엄청 거대한 데이터입니다. 대부분 테라바이트 수준을 넘지요...ㅡㅈㅡ.

이 데이터를 가지고 경영 의사결정을 하려면? 아!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!주 힘들게 됩니다..

왜냐면 너무너무 많은 데이터가 들어있기 때문입니다!!. 즉, 이걸보고 의사결정을 하는 것은, 자장면을 시켜먹고자 백과사전을 읽어가면서 주문하는 것과 같은 일이 됩니다. . ㅡㅈㅡ 말도 안되는 소리다..라고 보면 되지 않을까요????.

(뭐 그치만 정말 대단한 회사는 이 데이터를 가지고 정말 실시간 의사결정을 해서 최고의 결과를 이끌어내기도 합니다.. 그래서 그 회사는 정말 대단하다는 것이지요. 세상은 넓고 굇수는 많다..는 제 친구의 말이 생각납니다. ㅡ 아참 그 친구도 20세의 나이에 컨설팅 펌을 차린 굇수지만... 그런 굇수들이 많은 게 세상이더군요.. 평범한 건 ㅜㅜ)

이 데이터를 필요에 따라 잘라내어 저장하는데, 여기서부터는 <운영계>라고 불리게 됩니다.. 예를 들면 "구매 데이터", "재고 데이터" 등으로. 이런 데이터 모음을 "데이터 웨어하우스"라고 합니다.. "웨어하우스=창고"라는 네이밍부터 알겠지만, 여긴 차곡차곡 데이터를 쓸모에 맞게 "저장"하는 데 중점이 있는 곳입니다.. 물론 쓸모에 맞게 저장되어 있기 때문에 쓸모에 맞게 빼내어 쓸 수 도 있다. A의 구매 데이터는 여기에 저장이 되어 일별 결과 보고를 위해 보관되게 됩니다..

하지만 창고에서 우리가 구매를 하지 않듯(특별한 상황이 아니라면 말이지요. 뭐 코스트코도 있지만...) 

우리는 창고의 재고를 나눠 고객들이 쓸 수 있게 마트로 보내듯, 사용자가 쓸 수 있는 용도로 잘라서 구성하게 되는 데 이를 "데이터 마트"라고 합니다.. 여기서부터 분석에 해당하는 데이터는 <분석계>라고 따로 잘라서 명명하기도 하는데, 딱히 회사에서는 크게 딱 나눠지지는 않는 것 같습니다. 여하튼 데이터 마트는 예를 들면, CRM마트, 고객 마트, 캠페인 마트 등으로 볼 수 습니다. 자잘하지만, 연관관계가 있는 데이터를 가지고 조합해서 구성하게 되는 게 마트라는 데이터 집단이네요. 

A가 구매한 데이터는 고객 마트에는 A고객의 정보가,

구매 마트에는 구매한 2개의 식빵에 대한 정보가

캠페인 마트에는 실행한 캠페인 중 1개의 구매 제품이 선정되었다는 정보가 저장되어있다고 보면 될 것 같습니다..

이 데이터 중에 <선정된 데이터>는 다시 고객에게 알려주고, 캠페인 결과를 보내야 하기 때문에

매장으로, 고객의 핸드폰 등으로 다시 흘러가게 되는게, A라는 사람이 구매하게 되는 행위에서 생성된 데이터가 움직이는 하나의 흐름이라고 볼 수 있겠습니다..

여기까지,

한 고객이 구매를 함에 따라, 데이터가 발생되고 이 데이터가 기업에서 어떻게 흘러가고 다시 고객에게 가는 지에 대한 간단한 흐름도가 완성됩니다..

이 중에서

마케터가 접속하여 어떤 유의미한 경영의사결정 정보를 얻기 위해 조작을 하는 일반적인 데이터는

<데이터 웨어하우스>와 <데이터 마트>라고 볼 수 있습니다. .

그리고 여기서 정보를 캐내기 위해 쓰는 툴이

1. SQL- 오라클, SAS, MS-SQL, MY SQL등의 조회/업데이트/저장 툴로 데이터를 특정 언어를 사용함

2. BI나 OLAP 등의 조회 툴- UI를 사용해서 클릭 만으로 데이터를 추출해서 볼 수 있는 툴

정도가 되리라고 생각됩니다. 다른 언어를 쓰는..........분도 있으면 댓글을 부탁 드립니다..

이 중 2번 중에 BI는 주로 경영 전반에 걸친 데이터를 분석하는데, OLAP 및 CRM 시스템은 "고객과 관련된 데이터"를 분석하는 데 사용하게됩니다.

이 둘의 차이는 상당히 애매하지만...

현업의 입장에서 나눠본다면 요런 분석 관점의 차이가 있겠네요.

"고객이 구매한/사용한 제품이 어떤 추이를 보이는가?" 와 "시간당 판매 추이가 어떻게 보이는가?"

즉 고객이 구매한이라는 고객이 주제애 있다면 고객 데이터, 구매한 사람은 분명 고객이긴 하겠지만 그냥 제품이 어떻게 팔렸는지, 중심이 제품에 있다면 고객 "관련' 데이터가 되는 것이지요.

이 둘은 비슷하지만 큰 차이가 있습니다. 우선 차이는 바로  "도출된 해결점"이 다르기 때문입니다. 그리고 사용하는 툴도 달라져야 하기 때문입니다.

"도출된 해결점"이 다르다는 말은 다음과 같습니다.

- 고객이 구매한 제품이 어떤 추이를 보이는가?를 분석해서, 현재 제품의 매출이 떨어지고 있다면

  고객이 구매를 잘 유도할 수 있도록 고객의 니즈를 자극할 수 있는 방법을 찾아야 한다는 결과가 유도됩니다.

- 시간당 판매 추이가 어떻게 되는가를 분석해서 현재 매출이 떨어지고 있다면

  시간당 판매를 더 잘할 수 있도록 채널의 효율성을 강화할 수 있는 방안을 만들어야 한다는 결과가 유도될 수 있습니다.

즉, 같이 매출이 떨어지고 있다고 해도 추출된 데이터에 따라 해결 방식이 달라질 수 있다는 것이죠!! 

그리고 단지 시간당 판매추이, 채널당 판매 이런 내용을 본다면 CRM시스템 및 OLAP보다는 BI가 낫기 때문입니다. 

이유는 고객 데이터와 연계되지 않아서 "빠르고"(고객 데이터가 있다면 대부분 유니크한 고객 및 파생변수가 많아서 느릴 수 있다) 실시간 혹은 적어도 몇시간 딜레이의 데이터를 금방 확인할 수 있기 때문입니다. (CRM데이터는 파생변수를 많이 가지고 있어서, DB를 구성하느라 일배치 등의 작업을 거치므로 느릴 수 있다. 물론 좋은 시스템-sap같은 툴-은 실시간도 가능하나, 파생변수가 걸리면 조금은 더 느릴 수 있..다). 그렇기 때문에 고객 "관련" 데이터는 CRM에서 보기 보다는 BI에서, 그리고 CRM팀이 아니라 전산 혹은 영업 팀에서 뽑는 게 맞는 것이라고 볼수 있겠습니다.

요약하면

- POS->기간계 및 ERP->데이터 웨어하우스(전사 및 부분)->데이터마트->채널 및 캠페인, POS의 흐름

- 정보 추출: 데이터 웨어하우스, 데이터 마트

- 추출 시스템: sql, 분석 시스템(분석계)

- 일반 경영 관련 분석: BI, 고객 분석:CRM

- 제언: 쓸모에 맞게 쓰자. 삼국지의 화웅의 대사를 잘 생각해봅시다(자기를 닭잡는 칼로 낮추는 화웅의 선비정신을 한번 더 기념하면서...ㅋㅋ)

여기까지가 간단한 데이터 분류?와 관련된 내용입니다.

혹시 보시다 잘못된 부분이나 수정할 부분이 있다면 답글 부탁 드립니다:)

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