Top > Info > Data Mining > 1-2-9. Data Mining과 캠페인 관리의 실제
▷▶ Data Mining과 캠페인 관리의 실제
이상적으로는 캠페인을 계획하는 Marketer가 캠페인 관리 시스템에 등록된 모형을 지정된 특정 Segment에 적용할 수 있어야 한다. 예를 들어, 이동통신회사의 Marketing 관리자는 경쟁사로 옮길 가능성이 있는 고수익의 고객들에 관심이 있을 것이다. 이러한 Segment는 12개월 계약기간 중 9개월째 있는 고객으로서 정의될 수 있으면 평균 월 사용료가 3만원 이상일 수 있다. 이러한 고객들을 유지하는 가장 손쉬운 접근 방법은 새로운 하이테크 단말기를 제공하는 것이다. 그러나 많은 고객들이 인센티브 없이도 충성도를 가지고 남아있기 때문에 이것은 너무 돈이 많이 들고 낭비적인 방법이다.
대신에, 비용을 줄이고 결과를 개선하기 위하여 Marketer는 캠페인 제안을 받지 않으면 경쟁사로 옮길 것 같은 가치 있는 고객들만을 선택하는 예측 모형을 사용할 수 있다.
데이터 마이닝과 캠페인 관리 도구를 통합하는 것의 장점
▶ Marketer 측면
고객과 잠재고객 Segment를 정교하게 하는 모델 점수를 사용함으로써 캠페인 결과를 개선시킨다. 가장 최신의 데이터가 사용될 수 있도록 캠페인이 실행될 준비가 되었을 때 점수는 생성된다. 최신의 데이터와 시장 세분을 정의한 높은 점수를 선택함으로써 Direct Marketing 효과를 증진시킬 수 있다.
비용을 줄이고 경쟁사보다 고객과 잠재고객을 접촉할 가능성을 높임으로써 Marketing Cycle 시간을 개선시킬 수 있다.
Scoring은 고객 Segment에 의하여 정의된 Record에만 생성된다. 이것은 지속적으로 실행되는 Marketing 캠페인에 타이트한 Cycle 시간으로 대응하는 데에 중요하다.
수작업에 의한 오류 발생가능성을 줄임으로써 정확성을 높인다. 캠페인 관리 도구는 어떤 레코드에 언제 점수를 생성할 지를 결정해준다.
▶분석가 측면
파일을 추출하고 전송하는데 소요되는 시간을 줄이고 모형을 개발하고 해석하는데 더 많은 시간을 쓸 수 있다.
[ Back to the Page ]
Top > Info > Data Mining > 1-2-9. Data Mining과 캠페인 관리의 실제