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작성자 이승관 작성일 2020-11-20
제목 산업카운슬러의 역할과 기대 (138) : 산업현장의 이해( Marketing Analytics 유형) 조회수 1297
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 Marketing Analytics 유형

1. 고객 정보관리

가. 업무상 데이터(transactional data)
웹사이트, e-mail list, social media 가입 시에 필요한 소비자들이 통상 공유하는 기초 데이터(생일, 주소, 이메일 등)
나. 신체 데이터(physical data)
다. 보안 데이터(security data)
라. 개인 상세 데이터(intimate)

Bigdata를 활용한 고객 정보관리의 좋은 사례 : Catalina

->Bigdata를 효율적으로 관리하여 한 번 구매한 고객의 재방문율을 높혀 장기 충성 고객으로 확보(대용량 데이터를 분석하여 응답할 가능성이 높은 목표 고객을 정확하게 예측하여 마케팅에 활용)

2. 가격/프로모션의 결정

B2C(Business to Consumer)기업에 있어 가장 중요한 의사결정은 가격이며, Analytics 성공 기업은 공통적으로 가격 의사결정에 많은 노력을 투입

Bigdata를 활용하여 효과를 보는 분야가 가격과 프로모션의 의사결정이다. 사례로 68개 미국소재 Retailer 대상 설문조사 결과 70~80%가 가격 최적화를 향후 전략 방향에 중요한 도구로 인식하고 있다.

3. 콘텐츠 분야의 Bigdata 활용

콘텐츠의 소비 단계뿐아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터를 이용하면 소비자가 선호하는 콘텐츠를 미리 예측하여 성공 가능성이 높은 콘텐츠를 기획하고 제작할 확률이 높다. 

Netflix는 'House of Card'제작 과정에서 전문적인 데이터마이닝 과정을 통해 유명 감독 David Fincher를 제작에 참여시키고 Kevin Spacy 등의 배우를 Castings함으로써 큰 성공을 거두었다.

4. 물류 분야

Smart Truck은 실시간 교통 상황, 수신자의 상황, 지리적 환경적 요소를 고려해 최적화된 배송 경로를 실시간으로 제공하는 배송 차량으로 스마트 트럭을 도입한 후, 가장 효율적인 경로를 분석해 배송을 진행하고 있으며, 배송 실패율을 제로에 근접하게 하여 불필요한 연비를 줄일 수 있었다. 

또한 빅데이터를 장단기 투자 규모 예측에도 활용하였는데 수요 증가를 예측해 허브 시설 확충, 물류 센터 확장, 차량 증편에 대한 투자 규모를 결정하기 때문에 투자 위험 부담을 최소화함

이승관 성남산업단지관리공단 수석전문위원 경영학박사 경영지도사 산업카운슬러 1급 성남하이테크밸리 융합혁신기술지원센터 경영혁신분과위원장 전 울산테크노파크 인천테크노파크 선임 책임연구원 혁신지원실장 역임(산업통상자원부 장관상 수상)

 
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