[Data Science] 고객의 로열티를 배가하기 위한 빅데이터 분석법 사용법

일단 빅데이터를 수잡하였다면 다음으로 할 일은 무엇일까? 오늘날에는 고객의 충성도가 무엇보다도 중요한데 서비스 제공자와의 상호작용에 있어 선택권은 늘 고객에게 주어지기 때문이다. 이것은 어느 산업을 막론한 진실이다. 구매자는 보다 다양한 선택권을 가지고 있으며 구매 결정에 있어 점점 더 많은 연구를 하고 있으며 모바일 기기로 구매 결정을 하고 있다.

급변하는 모바일 주도 시장에서의 경쟁력을 갖추려면 각 고객에 대해 더욱 깊이 알아야 하며 고객 맞춤형 지식으로 무장하여 고객과의 반응에 주목해야만 한다. 구매자가 구매 결정을 하는 동안 무엇을 제공하는 것이 적절할까? 당신의 고객 서비스 대표가 고객이 당신의 회사에 대해 가지고 있는 가치와 구체적 요구사항에 대한 맞춤형 지식을 갖추었다고 판단할 수 있는 근거는 무엇인가?

계약 시 고객에게 가장 적절한 서비스를 제공할 수 있도록 정형 또는 비정형 구조의 다양한 정보를 어떻게 통합하고 분석할 수 있을 것인가? 어떻게 하면 고객이 바라보는 가치를 빠르게 파악하고 고객이 만족하고 구매를 결정할 수 있도록 고객에게 무엇을 제공할 수 있을 것인가?

기업의 실무진들은 점점 더 빅데이터 분석을 고도의 경쟁 환경에서 뽑을 수 있는 최고의 비밀병기로 여기고 있다.

기업들은 소셜 미디어와 모바일 컴퓨팅 환경을 사용하여 적절한 타이밍에 고객을 확보하고 있다. 모바일 세계에서 성공적인 고객 만족을 이루려면, 가능한 한 사용자 맞춤형의 서비스가 제공되어야 한다. 기업들은 경쟁력 우위를 확보하기 위해 실시간 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 빅데이터 분석 플랫폼을 사용하고 있다. 이들이 이루고자 하는 핵심목표는 다음과 같다:

• 각 고객의 개별적 요구사항에 대한 이해도 높이기: 고객이 움직일 수 있도록 적절한 타이밍에 고객에 대한 깊이있는 통찰력을 제공함.

• 상호작용 시점에서 고객에 대한 반응성 향상시키기.

• 판매 시점에서 맞춤형 추천 서비스 제공을 위한 방대한 볼륨의 과거 구매 이력 데이터 및 기타 데이터를 실시간 구매 데이터와 통합하기.

• 고객에게 최상의 차후 구매를 추천할 수 있는 지식을 갖춘 고객 서비스 직원 양성하기.

• 고객 만족도 향상 및 고객 확보하기.

• 고객이 수용할 만한 적절한 서비스 제공하기.

과연 최고의 차후 행동 예측 솔루션은 무엇일까? 기업들은 이메일, 문사메시지, 콜센터 기록, 온라인 설문, 음성 기록, GPS 장비 및 소셜 미디어로부터 방대한 볼륨의 비정형 및 스트리밍 데이터를 통합하고 분석하고 있다.

어떤 상황에서는, 기업들은 과거에는 분석 모델 및 예측 모델에 연동하기에는 너무 방대하거나, 너무 빠르거나, 또는 구조 자체가 안 맞았던 데이터를 새로운 용도로 활용할 수 있다.

기업의 분석가들은 고객의 의견과 행동에 대한 추가적 통찰력을 제공할 데이터의 패턴을 찾고 있다. 속도가 가장 중요하다. 급변하는 모바일 세계에서 성공하고자 한다면 당신이 세운 모델은 고객이 차후에 취할 액션에 대해 예측할 수 있어야 한다.

보다 고급 기술을 활용해 당신의 회사가 수일, 수주의 시간 단위가 아닌 단 몇분내에 실천가능한 정보를 생성할 수 있다. 차후의 고객이 취할 행동을 예측하려면 인지적 컴퓨팅 환경으로부터 정교한 기계 학습(machine-learning) 알고리즘이 필요하다.

고객을 이해하고 고객에게 반응하는 새로운 방식에 있어 막대한 투자를 하고 있는 재무 서비스 산업의 기업들을 통해 실세계 예를 보고 있다.

글로벌 은행은 고객 정보에 접근하는 데 걸리는 시간에 대해 우려하고 있다. 글로벌 은행은 고객에 대해 보다 많은 정보를 가지고 있는 콜센터 직원들을 보유하고자 하며 고객 관계 네트워크를 더 잘 이해하려고 한다.

은행은 고객과의 통화 시 각 고객의 요구사항을 초기에 파악하여 고객을 지원할 수 있는 방법을 향상시킬 수 있는 빅데이터 분석 솔루션을 운영하였다. 빅데이터 플랫폼은 소셜 미디어 데이터를 활용하여 고객의 관계를 이해하고 고객이 누구와 관계가 있는지를 알아낼 수 있다.

솔루션은 내부 및 외부의 데이터 소스를 결합한다. 어떤 조짐은 이 고객에게 일어나고 있는 사고가 생명과 연관이 있는 사고일 수도 있다. 결과적으로 구조대원들은 이를 예측하여 적절한 행동을 취할 수 있을 것이다. 또 다른 예는, 고객의 자녀가 고등학교 졸업을 앞두고 있으며, 이는 대학 학자금에 대한 의논할 수 있는 최적의 타이밍일 것이다.