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CRM/DBM 서비스 > 통합DB 구축서비스 |
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 고객중심의 DB 모델링 |
| 고객에 대한 심도있는 분석, 트렌드 변화 추이등을 파악하고 이를 현업에 즉신 반영 할 수 있도록
통계분석, 예측, 다차원분석 등 다양한 Intelligence 기능을 제공합니다.
이러한 기능을 통해 경영활동에 필수적으로 수반되는 의사결정을 효율적으로 진행할 수 있습니다
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| RFM Quick Scan |
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RFM 모델링은 Recency(구매 최근성), Frequency(구매 빈도), Monetary(구매 금액) 이
세가지의 요소를 기준으로 고객을 세분화하여 분석하는 방법론 입니다.
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- 가장 경제적이고 넓게 활용되고 있는 세그멘테이션 방법론.
- 고객 Profile등 기타정보는 반영 되지 않고, 기존마케팅 결과치만을 반영.
- 마케팅 담당자의 경험을 모델링에 포함시킬 수 있음.
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다른 요소 적용도 가능 Ex)상품별로 구분하여 적용하면 유의성이 높아진다. (RFMT)
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| RFM 적용방법 |
1. 5-5-5쎌(총 125개)로 나누어서 Cell 별 고객특성을
분석하는 방법
2. 가중치를 별도 부여하며 Scoring하는 방식
1) 임의부여
2) 통계 프로그램을 이용하여 가중치 산출 |
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RFM Quick Scan은 기존의 RFM 모델링 방식에 시간 개념을 도입하여, Cell별 고객의 변화 상황을
추적하게 해주는 시스템입니다.
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| PSV Gather |
고객의 웹서핑이력(Web Log)를 고객의 Behavior 정보로 축적하여 CRM에 활용하도록 지원합니다. |
- 방대한 양의 Log in Data중 마케팅에 필요한 의미 있는 데이터만을 선별하여 분석
- 방문객이 남긴 Navigation Data를 고객DB와 연동하여 분석
- 조건 문 혹은 그룹선정에 의한 Profile (연령 대,지역,고객 관련한 모든 정보)을 통해
Targeting이 가능
- 생성, 그룹간 비교분석을 통해 캠페인간 반응 고객 특성 분석 |
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