국내 이동통신 서비스 시장 사업자들은 신규고객 유치에 집중하기 보다는 기존고객 유지에 더 관심을 가지고 있다. 이러한 배경에는 새로운 신규고객의 창출에 소요되는 비용이 기존고객을 유지하는 비용이 적게 들기 때문이다. 따라서 고객이탈을 발생시키는 요인이 무엇인지를 본 연구에서 알아보고자 한다.
급속히 성장하고 있는 Web Analytics 서비스는 기본적으로 인터넷 상에서 기업간의 거래를 전제로 하며 서비스를 이용하는 고객사의 입장에서는 웹분석 분야 정보시스템 아웃소싱의 한 형태이다. 본 연구는 이러한 거래적 특징들을 바탕으로 경쟁이 치열해지고 있는 Web analytics 서비스 산업에서 고객사의 지속적 이용의도와 이에 영향을 주는 요인들 간의 관계를 실증연구를 통하여 살펴보았다. 연구결과 첫째, 서비스를 이용하는 고객회사들의 지속적 이용의 도는 동기적 요인인 만족도와 이탈억제 요인인 의존도가 동시에 고려됨을 알 수 있었다. 둘째, Web Analytics 서비스 산업에서 고객사의 만족도에 영향을 주는 품질 요인으로는 정보품질만이 통계적으로 유의하였다. 셋째, 거래상대방과의 관계에서 이탈이 고려될 때 이탈을 억제하는 역할을 수행하는 의존도 에 영향을 주는 요인으로는 관계가치, 전환비용, 서비스 이용기간이 의미 있는 것으로 나타났다. 넷째, 동기적 측면에서는 전환경험의 유무에 따라 시스템 품질과 공감성이 만족도에 미치는 영향관계가 다르게 나타났고, 이탈억제 측면에서는 전환경험의 유무에 따라 전환비용이 의존도에 미치는 영향관계에서 차이가 있었다.
본 연구는 1인 미용실을 이용하는 고객이 지각하는 관계혜택이 고객만족과 추천의도 및 이탈의도에 어떤 영향을 미치는지를 미용과 경영을 융복합하여 조사하였다. 연구를 수행하기 위하여 1인 미용실 이용자 322명을 최종 유효 표본으로 연구를 수행 하였다. 자료처리를 위해 SPSS 15.0과 Amos 18 프로그램을 활용하여 빈도분석, 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 상관관계 분석을 실시하였으며, 최종적으로 연구가설의 검증을 위해 구조방정식모형을 적용하여 경로분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 1인 미용실 고객이 지각하는 관계혜택 중 확신적 혜택과 사회적 혜택은 고객만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 1인 미용실 고객이 지각하는 관계 혜택은 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 1인 미용실 고객이 지각하는 관계혜택 중 확신적 혜택과 사회적 혜택은 이탈의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 1인 미용실 고객만족은 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 1인 미용실 고객만족은 이탈의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 1인 미용실 고객의 관계혜택과 추천의도 및 이탈의도간의 관계에서 고객만족은 부분 매개효과를 나타내었다.
다양한 형태의 데이터로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하려는 일련의 데이터분석 및 모형 선정과정을 데이터 마이닝(Data Mining)이라고 할 수 있다. 데이터 마이닝의 적용 예로는 신규고객에 대한 신용평가, 고객이탈방지 등과 같은 분야에서 발생하는 스코링 문제를 들 수 있는데 신용평가에서는 신용이 나쁠 가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 특별관리를 할 수 있을 것이며 고객이탈방지에서는 이탈가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 이탈 방지 캠페인을 벌일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스코링 문제를 사후확률에 대한 모형화 문제로 파악하였다. 폴리클라스를 스코링 문제에 적용하는 방법을 소개한 후 이를 독일 신용 데이터, 국내 모 PC통신회사 데이터 및 국내 모 이동통신 데이터에 적용하였다. 스코링의 성능은 이득률을 이용하여 평가하고자 하는데 나무 모형에 비하여 폴리클라스 방법이 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.
CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.
최근 빅데이터 기술이 다양한 산업과 접목되고 있다. 그 중 고객 이탈 방지가 최우선인 통신사들 또한 예외가 아닐 수 없다. 이에 본 논문은 통신사 데이터에 머신러닝 알고리즘을 접목. 이탈 예측과 데이터 추이를 분석하고, 이를 시각화 하여 일목요연하게 표출하는 과정을 제공함으로서 통신사의 고객 유치 정책을 위한 토대를 마련할 것이다.
국경없는 외국자본의 국내시장 참여와 영역 구별이 없는 시장경제 체제의 가속화로 신규 고객 유치에 드는 비용과 노력이 과거보다 크게 높아 지면서 기존 고객의 이탈을 방지하고 이들로부터 새로운 수익을 창출하자는 고객관계관리(CRM)의 중요성이 부각되고 있다. CRM 도입시 고려사항에 대해 살펴본다.
고객만족도는 고객의 충성도, 이탈률, 재구매율, 신규고객창출 등과 밀접한 관계를 맺고 있으며, 기업성과측정모형인 BSC(Balanced Scorecard)의 4가지 평가관점 중에도 고객관점이 포함되어있다. 이처럼 중요한 의미를 갖는 고객만족도의 기존 모형들은 일반적인 평가모형으로 업종별 차별성인 없고, 새롭게 등장한 모바일 서비스의 특성을 반영한 고객만족도 평가를 수행하기에 한계가 있다. 본 연구는 기존의 모바일 서비스 관련 연구와 고객만족도 평가 관련 연구들을 고찰하고, 이를 바탕으로 모바일 서비스 분류체계와 모바일 서비스에 특화된 고객만족도 평가체계를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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