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DB마케팅 분석방법

DB마케팅 분석방법에 대해서 자세히 서술했습니다. DB마케팅분석방법

소비자의 미래 행동을 예측해 내는 것이 마케팅 담당자들의 숙제이며, 일반적으로 통계적 확률 이론을 이용하여 샘플분석으로 파악된 소비자의 속성정보를 가지고 미래 행동을 추론한다. `과거 행동에 대한 데이터`가 분석의 출발점으로서 작용한다. 소비자 행동을 예측하게 만들어주는 가장 강력한 변수는 과거 구매행동이라는 것이 이런 모델링의 대전제이다. 확률 통계기법을 활용하여 개별고객의 특정행동을 예측하는 방법론은 원래 금융기관의 채권관리 업무에서 발달되어 왔다. 고객에 대한 신용심사 업무에서 이용해왔던 스코어링 방법론을 이제는 영업부문에 활용하여 고객 등급을 정하는 모델링 등을 실시하는 사례가 많다. 국내에서는 방대한 고객 데이터에 대한 통계적인 분석 경험이 적기 때문에 미국 등 이 분야의 컨설팅회사에 의뢰하는 경우도 있으나, 무조건 외부 컨설팅 회사에 의뢰를 하는 것보다 모델링의 개념을 이해하고 내부의 영업환경을 가장 잘 알고 있는 마케팅 담당자가 분석작업을 하는 것이 더 바람직할 것이다. 모델링, 모형화라고 부르는 이유는 샘플에서 고객속성과 소비자 행동과 상관관계를 찾아내는 것에서 시작하기 때문이다. 예를 들어, Direct Mail에 반응하는 행동은 소비자의 속성 중 어떤 속성 들에 영향을 받는가라는 질문에 답으로서 변수들간의 상관관계 혹은 영향력을 찾아내는 것이다. 이렇게 파악된 상관관계를 가지고 전체 소비자(모집단)에 그 규칙 즉, 모델을 적용하여 각 개인의 특정행동을 미리 예측한다는 것이다. 한가지 변수만을 가지고 상관관계를 보는 것이 아니라 여러 변수간의 상관관계를 분석해야 하므로 주로 `다변량 회기 분석` 등을 실시하게 된다. 행동에 영향을 주는 특정 변수들을 찾아내고 이를 이용하여 상대적으로 누가 더 제품에 대한 관심이 있는지, 누가 더 구매력이 있는지를 상대적인 수치(확률)로서 나타낼 수 있기 때문에 고객을 구분하여 차별적인 마케팅 커뮤니케이션을 할 수 있다. 잘 알려진 R-F-M 모델도 이런 분석 방법을 변수 R(Recency거래의 최근성), F(Frequency거래 빈도), M(Monetary거래 규모)으로 단순화시켜 활용한 모델링에 불과하다.

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