정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.
100세 시대를 맞이하여 예기치 못한 위험에 대비하는 것은 매우 중요한 일이 되었다. 본 연구에서는 재무 설계사(FP)의 영업 성과에 미치는 요인에 대해 분석하기 위해 이루어졌다. 영업 교육, 고객 지향성, 영업관리가 영업성과에 미치는 영향 관계를 분석하고 나아가 이들 영향 관계의 크기를 분석하고자 했다. 이를 위해 영업 교육은 고객 개발, 영업 역량, 학습 민첩성으로 세분화 했다. 고객 지향성은 고객 관리시스템 활용, SNS활용, 고객서비스 제공으로 세분화하였다. 영업관리는 목표 지향성, 관리자 리더십, 보상체계로 나누었다. 이들 세부 변수들이 영업 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 현재 활동중인 재무설계사를 대상으로 설문조사를 하였다. 설문조사는 2023년 1월 한달간 진행되었으며 이중 유효한 250부를 분석의 대상으로 삼았다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 영업 교육 중 고객 개발, 학습 민첩성은 영업 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 영업 역량은 유의성이 검정되지 않았다. 고객지향성 중 SNS 활용 및 고객서비스 제공은 영업 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 고객관리시스템 활용은 유의성이 검정되지 않았다. 영업 관리 중 목표 지향성과 보상 체계는 영업 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 관리자 리더십은 유의성이 검정되지 않았다. 영업 성과에 유의한 영향을 미치는 변수의 영향력은 목표 지향성, 고객서비스 제공, 보상체계, 학습 민첩성, 고객 개발, SNS 활용 순이었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 초고속인터넷 접속서비스에서 $\ulcorner$서비스 품질$\longrightarrow$고객만족$\longrightarrow$재구매의도(고객충성도)$\lrcorner$의 일반적인 인과관계가 적용되는지를 규명하고, 고객만족, 재구매의도와 고객충성도에 영향을 미치는 서비스 품질속성을 살펴보면서, 궁극적으로 품질속성 중 고객유지와 충성도를 향상시키는 핵심 품질요소를 도출하기 위한 모형을 이론적으로 제시하고, 그 모형의 유효성을 설문조사와 이에 대한 실증분석을 통해 평가하는데 목적이 있다. 모형을 검증하기 위하여 세 단계의 분석과정을 수행하였다. 첫째, 전반적 서비스 품질과 고객만족, 재구매의도(또는 고객충성도), 그러고 고객만족과 재구매의도 및 고객충성도의 상호관계를 검증하였다. 둘째, 고객만족, 재구매의도 및 고객충성도에 영향을 미치는 선행변수인 품질속성(서비스 성능, 서비스 지원, 부가서비스, 이용요금, 과금, 절차 편리성)들의 영향력을 검증하였다. 마지막으로 공통적 개념으로 분류된 품질속성이 개별적인 품질요소의 미세한 차이를 제대로 반영하지 못하는 단점을 극복하고, 고객유지와 충성도 향상을 위한 핵심 품질요소를 도출하기 위하여 품질속성을 대표하는 품질요소들과 재구매의도와 고객충성도의 상관관계를 살펴보았다. 초고속인터넷 접속서비스 이용자를 대상으로 웹설문조사를 실시하여 총 551 개의 표본을 분석에 사용하였으며, 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 서비스 품질은 재구매의도와 고객충성도에 비해 고객만족에 높은 설명력을 갖고 있으며, 재구매의도에 대한 서비스 품질과 고객만족의 설명력은 미미한 것으로 나타나, 고객만족이 더 높은 설명력을 갖는다는 기존의 연구와 차이를 보여 향후 추가적인 연구의 필요성이 제기되었다. 둘째, 여섯 가지의 품질속성들 중 서비스 이용과정에서 1, 2 회의 적은 경험을 하게 되는 서비스 이용절차의 편리성을 제외하곤 나머지 속성 모두 고객만족, 재구매의도 및 고객충성도의 선행변수로써 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 그러나 절차 편리성은 고객충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나, 충성도는 고객이 서비스를 총체적인 관점에서 평가하고 나타나는 행동이라는 시사점을 얻었다. 셋째, 재구매의도와 고객충성도를 결정하는 품질요소로서는 서비스 안정성, 불만사항 처리결과, 회사의 이미지, 다양한 부가서비스가 도출되었다. 본 연구의 결과는 초고속인터넷 접속서비스의 품질 및 결과변수들에 대한 인과관계를 분석하였다. 그리고 경쟁이 치열해지는 시장 환경에서 미래의 재무적 성과와 수익성을 보장하는 충성스런 고객을 확보하기 위하여 필수적으로 관리되어야 할 핵심 품질요소의 제시와 이에 따른 제언을 하였기 때문에 사업자들이 품질 및 마케팅 전략을 수립함에 있어서 이론적, 실무적 근거를 제공하여 준다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.1-9
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2001
o CRM은 모든 e-business 전략의 초석임 o 고객 중심이 되도록 모든 업무 프로세스를 정리함 o 기업 내/외부의 모든 업무 프로세스를 통합함 o 공급망 및 기업 내부와의 통합이 필수적임 o CRM 실현 기술 및 패키지 관점의 프로젝트가 아니라, 명확한 기업의 목표 및 고객 특성 분석에서 출발해야 함. (중략)
최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.
우리나라 금융시장에서는 부동산담보 위주의 대출관행이 지속되고 있다. 이러한 대출관행은 부동산 수요의 유발로 부동산 가격상승의 원인이 될 뿐만 아니라 금융기관이 담보 부족을 이유로 중소 벤처기업자금 지원에 소극적이거나 기피하는 등 신용경색의 요인으로도 작용할 수 있다. 아울러 담보 부동산가격이 하락할 경우 금융기관의 부실이 될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 금융기관의 낙후된 여신심사 및 사후관리기법을 선진화하고 효율적인 대출제도를 도입함으로써 중소 벤처기업의 신용수준에 부합하는 신용대출을 활성화하여야 한다. 본 연구는 중소 벤처기업의 신용대출을 활성화할 수 있는 방안들을 살펴보았다. 먼저 1980년대의 미국 및 일본의 금융위기와 이의 대응방안을 비교함으로써 담보대출의 문제점 및 개선을 위한 시사점을 살펴보았다. 다음으로 관계중시대출(relationship lending)을 통한 신용대출 활성화를 지적하였는데 관계중시대출은 금융기관이 고객과 밀접한 관계를 장기간 유지함으로써 고객에 대한 정보를 축적하여 금융서비스를 제공한다. 관계중시대출의 중소 벤처기업대출에 대한 시사점은 은행과 차입 중소 벤처기업은 긴밀한 관계유지가 장기적으로 모두에게 도움을 주는 합리적인 신뢰관계를 구축하여 신용대출을 가능하게 한다. 마지막으로 중소 벤처기업 신용대출의 활성화방안을 금융당국, 금융기관 그리고 중소 벤처기업으로 나누어서 각각 제시하였다.
기업들은 고객을 하나의 자산으로 여기고 관리함으로써 고객로열티가 높아질 것으로 기대를 하고 있다. 하지만 고객자산관리 노력에도 불구하고 고객로열티 증대 효과는 선형적으로 나타나지 못하고 있는데 이러한 현상은 고객 자산요소들이 고객로열티에 직접적인 영향을 주지 않을 수 있음을 말해준다. 본 연구에서는 고객자산요소와 고객로열티 사이에 숨겨진 매개요소를 찾고자 하였으며 매개요소로 신뢰를 고려하였다. 본 연구에서는 세 가지 고객자산관점 중 고객가치를 중심으로 분석하였는데 고객가치는 품질, 가격, 편의성으로 구분되다. 연구 결과, 온라인 쇼핑몰 환경에서는 신뢰가 고객가치요소와 로열티에 매개역할을 하는 것으로 나타났으며 특히 편의성과 가격은 로열티에 직접적인 영향을 주지 않고 신뢰를 통해 영향을 줌을 밝혀 냈다. 또한 고객가치요소가 신뢰에 미치는 영향순서는 인지적 편의성, 품질, 가격 순으로 나타났다. 따라서 온라인쇼핑몰은 고객가치요소 관리를 함에 있어서 가격보다는 편의성과 품질에 보다 중점을 둬야 할 것이며, 이러한 요소들은 고객과의 신뢰를 강화시킴으로써 로열티를 증대시키므로 고객과의 신뢰강화 노력에 집중해야 할 것이다. 또한 이러한 인과관계를 바탕으로 고객과의 신뢰를 고객관계관리의 지표로 관리할 필요가 있다고 판단된다.
본 연구는 서비스기업 중 하나인 은행 구성원을 대상으로 은행의 고객경험관리역량이 조직구성원의 직무만족 및 고객지향성에 어떤 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 이를 위해 고객경험관리역량, 직무만족, 고객지향성에 대한 이론을 설명하고 이들 간의 관계를 이론 및 실증적으로 검증하였다. 본 연구를 위하여 은행에서 근무하는 접점직원 321명을 대상으로 SPSS23.0, AMOS 23을 이용해 구조방정식 분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 살펴보면 은행의 고객경험관리역량의 요소 중 구성원교육, 임파워먼트, 구성원평가, 교차검정은 직무만족 및 고객지향성에 긍정적 영향이 있는 것으로 나타났다. 이에 반해 채널통합은 직무만족과 고객지향성 모두 영향을 미치지 못했으며, 성과관리는 직무만족을 매개로하여 고객지향성에 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 조직단위에서 고객경험관리역량을 확인할 수 있는 시사점을 제시하지만, 서비스기업이 은행으로 한정되었다는 한계도 존재한다.
최근 온라인 자동차보험에 대한 고객의 관심이 급증하고 있다. 그 이유는 경제성 측면에서 온라인 자동차보험이 소비자들에게 유용성을 제공해주기 때문이다. 오프라인에서 판매하는 자동차보험은 서비스 상품으로 온라인에서 판매하는 자동차보험 상품에 비해 상대적으로 높은 가격을 형성하고 있다. 이러한 특징에 힘입어 가격이 저렴한 온라인 자동차보험은 소비자들에게 큰 인기를 얻고 있다. 그렇기 때문에 소비자들은 온라인 자동차보험 상품 가격에 많은 관심을 가지고 있고, 자동차보험 상품 구입에 신중한 선택을 하고 있다. 본 연구에서는 소비자들이 온라인 자동차보험에 대해 느끼는 인지된 이익과 가격 수용성을 중심으로 $2{\times}2$ 매트릭스로 구성해 온라인 자동차보험 고객군을 온라인 수용형, 경제성 추구형, 편리 추구형, 신중 접근형으로 구분하였다. 이에 따라 본 연구에서는 온라인 자동차보험 웹사이트의 인지된 이용 용이성, 유용성, 태도, 구매의도에 사이의 관계를 분석하였다. 본 연구결과는 온라인에서 자동차보험 상품을 판매하는 기업들에게 소비자의 온라인 자동차보험 구매의도를 강화하기 위한 고객관계관리 전략 수립에 있어 유용한 시사점을 제공해 줄 것이다.
빅데이터는 고객 관계 관리, 관계 마케팅, 금융 업무 개선, 신용정보 및 위험 관리 분야에서 크게 활용되고 있다. 더욱이 최근에 COVID-19 바이러스로 인하여 비대면 금융거래가 보다 활발해지면서 고객과의 관계 측면에서 금융 빅데이터의 활용이 더 요구되고 있다. 고객 관계 측면에서 금융 빅데이터는 기술적인 접근보다 감성적적인 접근이 필요한 시기가 도래하였다. 관계 마케팅 측면에서도 인지적, 이성적, 합리적인 면보다는 감성적인 면을 중요시 할 필요성이 대두되었다. 하지만, 기존의 금융 데이터는 텍스트 형태의 고객 거래 데이터, 기업재무정보, 설문지등을 통하여 수집되고 활용되었다. 본 연구는 SNS를 통하여 고객의 문화 활동, 여가 활동 기반의 고객의 감성적인 이미지 데이터 즉, 비정형 데이터를 획득하여 고객의 활동 이미지를 인공지능 CNN 알고리즘으로 분석한다. 활동 분석은 다시 주석을 달은 인공지능에 적용하고, 주석에 나타난 행동 모델을 분석하는 인공지능 빅데이터 모델을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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