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Retail고객Loyalty분류 및 Segment별 유지조건 분석

  • 정성일 (정책대학원 데이터정보학과)

초록/요약

고객과 구매데이터 분석을 통한 로열티마케팅은 수 많은 학자와 전문가들을 통해 이론과 모형이 개발되고 실무에 적용되어 왔으며 고객의 충성도를 끌어올려 성공적인 마케팅과 비즈니스를 이끌어 왔다. 그러나 이러한 성공적인 모델도 실무에 적용되고 수행되는 과정에서 적절하게 수정과 보완이 이루어지지 않을 경우 오히려 고객의 불만을 초래하고 기대치에 맞지 않는 보상은 고객의 이탈로 이어진다. 본 논문에서는 소매 유통업의 Data를 분석하여 고객충성도의 변화를 감지하고 이를 마케팅과 고객관리에 활용하기 위하여 로열티마케팅의 가장 전통적인 방식인 고객세분화 및 장바구니분석을 수행하고자 한다. 먼저 고객세분화는 CRM의 충성도 측정 방식인 RFM기법을 차용하고 SOM(Self Organizing Maps)분석을 수행하여 5개의 그룹으로 나누었다. 최근 8주간의 구매기록을 바탕으로 변수는 Sales만 사용하였으나 각각의 그룹은 구매금액 뿐 아니라 방문수와 상권, 구매카테고리 및 프로모션의 참여여부에서 유사함을 보임으로써 해당 분석결과가 소매 유통업에서 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 이제 고객 세분화를 통해 그룹이 나누어진 고객들은 구매금액이 큰 그룹부터 충성도가 가장 높고 기업에 있어서 꼭 필요한 우수고객으로써 각 그룹의 특성에 맞게 관리되고 마케팅이 진행될 것이다. 이러한 고객세분화는 고객 맞춤형 마케팅을 가능하게 하는 기능이 대표적이지만 또 하나의 고객관리가 가능하게 한다. 본 논문에서 다루고자 하는 충성도 유지조건이 이에 해당하는 데 선행 분석을 통해 세분화된 그룹은 고객 충성도를 대표하기 때문에 그룹을 하향 이탈하는 고객을 찾아내고 이에 대한 요인을 찾는 것은 충성도의 하락요인을 찾는 것과 동일하다. 두 번째 분석은 고객의 이후 8주간 구매기록을 기반으로 그룹이 변화하였는지 측정하고 그룹을 하향 이탈한 고객 즉, 충성도가 하락한 고객들을 대상으로 이탈요인을 탐색하였다. 이탈고객 전체를 분석하였을 때 고객들은 방문 수 뿐 아니라 가전제품에 대한 구매가 감소하였다. 그러나 각 그룹별로 이탈사유를 분석하였을 때는 충성도가 가장 높은 고객이 감소하였을 때와 비교적 낮은 충성도를 가진 고객이 더 낮게 감소했을 때의 패턴이 다르게 나타났다. 이는 각각의 그룹이 충성도를 유지하기 위한 조건이 다르다는 것을 알 수 있었으며 이탈 시 중요하게 작용했던 변수는 다양한 프로모션과 적절한 보상을 설정할 때 참고가 되고 마케팅 효과측정에 있어서 뚜렷한 기준을 제시 할 것이다.

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목차

제1장 서론
1.1 연구 배경
1.2 연구 목적
1.3 분석 방법 및 절차

제2장 연구의 이론적 배경
2.1 로열티마케팅의 의미와 방법
2.2 데이터 마이닝의 의미와 방법론
2.2.1 데이터 마이닝의 정의와 활용방법
2.2.2 군집분석
2.2.3 로지스틱 회귀모형
2.2.4 의사결정나무 모형

제3장 데이터의 구성 및 분석
3.1 데이터의 구성
3.2 고객세분화
3.3 그룹별 고객분석
3.4 유지/이탈고객 분석

제4장 결론
참고문헌
Abstract

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