[Quality Engineering] 12. 고객 관계 관리 (CRM)

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 고객 관계 관리 (CRM) 에 대해서 배워보도록 하겠습니다.

CRM은 소비자들을 자신의 고객으로 만들고, 이를 장기간 유지하고자 하는 경영방식이며 기업들이 고객과의 관계를 관리, 고객 확보, 그리고 고객, 판매인, 협력자와 내부 정보를 분석하고 저장하는데 사용하는 광대한 분야를 아우르는 방법입니다.

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고객 데이터는 내부 데이터와 외부 데이터로 크게 분류됩니다.

내부 데이터

- Base Data : Application form, Warranty card

- Channel Data : Internet: cookie, Web log, click stream

Transaction: order, purchase, POS data, bank account, ATM credit card

외부 데이터

- Survey Data : Survey, Panel data

- Consulting Data : Membership list, Life style data

- Alliance Data : Alliance data for other companies

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CRM 분석은 데이터마이닝에 기초를 두고 있습니다.

데이터 마이닝은 2가지로 방법으로 크게 분류됩니다.

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1. 지도학습 (Supervised Learning)

- Logistic Regression

- Arificial Neural Network

- Decision Tree

종류: C4.5, CART, CHAID

C4.5는 Entropy를 사용하여 Tree를 학습시킵니다.

CART는 지니 지수 (GINI Index) 를 이용합니다.

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- Case Based Reasoning

Ex: KNN

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2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

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- Clustering

Clustering은 크게 2가지로 분류될 수 있음 (Hierarchical clustering, Partitional Clustering)

Hierarchical clustering는 또 다시 Single linkage, Complete linkage, Average linkage로 분류된다.

반면에, Partitional Clustering에는 가장 유명한 Kmeans clustering이 있다.

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- Association Rule

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- SNA

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- Collaborative Filtering

Target user에게 어떤 item을 추천할까?? 에 대한 답변을 준다.

User-based Collaborative Filtering : Target user와 유사한 성향을 지닌 user들을 기반으로 item 추천

Item-based Collaborative Filtering : Target user가 선호하는 item을 기반으로 가장 유사한 성향의 item 추천

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- 축소 추정 기법 (Shrinkage Method)

Ridge, Lasso, Elastic net

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다음으로 CRM의 활용에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

일반적으로, 이탈 고객을 찾는데에 많이 사용됩니다.

새로운 고객을 획득하기 위하여 소요되는 비용은 기존의 고객을 유지시키는 것보다 4~5배의 비용이 필요하기 때문에, 고객의 이탈을 방지하는 문제는 매우 중요합니다.

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