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  1. 2014.10.30 [빅데이터 CRM #1]시대변화와 CRM의 진화
  2. 2014.01.06 2014년 온라인 쇼핑 전망



안녕하세요.새로 RecoPick에 조인한 백승국입니다.


오늘은 갈수록 복잡해지고 치열해지는 시장 속에서 빅데이터와 CRM(Customer Relationship Management)이 어떤 관계가 있는지 글을 써보려고 합니다.


(이 내용은, 정규 논문이나 문헌에 기반하기 보다는 일부 서적과 개인적인 의견에 기반함을 미리 알려 드립니다.)




마케팅과 CRM의 역사라고 하면, 끝도 없겠지만 일반적으로 알려진 내용으로는 CRM이라는 개념의 시작은 1800년대 미국의 철도회사들이 기존 고객을 위한 카탈로그를 배포하면서 시작되었다고 합니다.

이와 같은 과거의 CRM 개념은 주로, 어떤 상품을  팔고나서, 구매한 고객의 만족도를 관리하는 수준이었습니다. 하지만 시간이 지날 수록 상품의 종류는 많아지고, 경쟁을 치열해 지면서 기존의 마케팅 방식 4P(Product, Price, Promotion, Place)만을 가지고 시장에서 차별화 하기가 어려워 지게 되면서 CRM은 변화를 맞게 됩니다.


2000년대 들어서 금융과 통신, 유통 산업을 중심으로 CRM의 중요성과 활용이 급격히 증가하게 되었고, CRM의 개념을 넘어서 CVM(Customer Value Management)로 발전하게 됩니다. CVM의 개념은 경쟁이  치열한 상태에서 상품을 팔기 위해 여러 방안들을 운영하는 것이 아니라, 장기적 관점에서 고객에게 어떤 Value를 줄것인가 관점에서 마케팅을 하고, 가격을 설정하고 고객관리를 하는 것을 말합니다.








이러한 CRM의 진화는 수요와 공급 관점에서 다시 이해해 볼 수 있는데,


1) 과거 상품에 대한 수요가 공급을 넘던 시기(한국의 경우 90년대 이전)에는 왠만한 상품은 만들면 팔리는 시기였습니다. 이 시기의 한국에서는 더 잘 만들고, 고객의 니즈를 반영하는 것 보다 빠르게 제품을 따라해서 만들고, 그걸 확대하는 영업능력이 더 중요하던 시기 였습니다. 따라서, 이 시기에는 주로 상품을 어떻게든 확대시키기 위한 Mass Marketing이 강조되었습니다.


2) 하지만, 시대가 변하고 제조업체들은 많아지는데 반해, 상품을 수요할 인구 증가는 정체되는 시기가 찾아오게 됩니다. (한국의 경우 2000년대 이후 ~ 현재) 이러한 경쟁의 시대에서 과거 영업중심에서 정교한 마케팅 중심으로 강조점이 바뀌게 됩니다. 각 기업에서는 마케터들이 전성기를 이루고, 상품의 차별화를 위해 고객을 세분화하고 타겟팅하는 STP(Segmentation, Targeting, Positioning)가 중요해지게 됩니다. 또한 CRM에서는 고객 로얄티를 위해 고객 등급을 세분화하고 타겟팅된 로얄티 프로그램을 운영하게 됩니다.


3) 위의 치열한 경쟁의 시기가 지난 후, (한국은 진행 중) 수 많은 기업들은 상위 몇개 기업을 중심으로 consolidation 되고, 비로써 비용과 효과를 중심으로 한 효율적 CRM의 시기가 찾아오게 됩니다. 이 시기에 살아남은 기업들은 과거 조사를 통해 segmentation하던 것을 넘어서, 고객 개개인에게 최적화된 서비스와 상품을 제공하는 비로소 빅데이터 기반의 CRM이 탄생하게 됩니다.







가장 효과적인 CRM 방식이 모든 고객 개개인에게 최적화된 서비스와 상품을 제안하는 것이라는 것에 대해서는 그 누구의 이견이 없습니다. 하지만 이를 수행하는 방법에 대해서 많은 논의가 있고, 이를 빅데이터를 통해 해결하고자 IBM과 Accenture 같은 컨설팅 회사를 비롯 많은 회사들이 빅데이터 솔루션을 내놓고 있습니다. 


이렇게 시대가 바뀐 것을 보여주는 대표적인 예로, 세계 최고의 마케팅 사관학교라 불리는 P&G가 있습니다. P&G는 마케팅 역량을 기반으로 세계 최고의 소비재 회사가 된 회사이지만, 2012년 1600명의 마케터를 구조조정하게 됩니다. 그 이유를 추측해 보면 P&G는 Next Marketing으로써 이제 개인이 고객을 분류하고 타겟팅하는 것이 아니라, 빅데이터에 기반해 고객을 분류하고 SNS 등을 통해 효과적으로 타겟팅한 마케팅을 펼칠 수 있기 때문에 과거처럼 많은 마케터가 필요하지 않기 때문이 아닐까 생각을 합니다.

(신문기사 '마케팅의 종말' - Advertisement Age)






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Posted by recopick

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안녕하세요, RecoPick팀 오경환입니다. 

2014년 새해가 밝았습니다. 작년 한해 RecoPick에 관심가져주시고 격려해주신 모든 분들께 지면을 빌어 감사 인사 드립니다. 모두 새해 복 많이 받으시고 크게 이루시는 한해 되시길 기원드립니다.

오늘은 최근에 나타나고 있는 온라인 쇼핑의 환경변화를 살펴보고, 그에 따른 RecoPick의 계획도 말씀드리도록 하겠습니다.  

대세가 되어버린 온라인쇼핑
 
온라인쇼핑에 있어서 2013년은 의미있는 한해로 기록될 것 같습니다. 작년에 드디어 온라인 쇼핑이 오프라인 매장의 매출을 뛰어 넘어 유통채널 1위로 부상했는데요. 지난 10년간 유통채널 부동의 1위였던 대형마트가 작년에 46조원 정도에 그친 반면 온라인 쇼핑은 55조원을 기록했다고 합니다. (관련기사 : 온라인 > 오프라인...장보기 문화가 바뀐다.)


올해는 온라인 쇼핑이 65조원까지 갈 것으로 전망되는데요, 이런 성장세에 힘입어 일부 온라인 유통업체들의 주가는 작년말에 연초 대비 80%까지 상승하는 모습을 보이기도 했습니다. (관련기사 : 유통株 온라인 웃고 오프라인 울고)

롯데나 신세계 등 대형 오프라인 유통업체들도 이러한 추세를 반영해서 온라인 쇼핑을 새로운 성장동력으로 삼아 온라인 사이트간 통합을 통한 시너지 추구나 온오프를 연계한 옴니채널 쇼핑을 지원하는 등 발빠르게 움직이고 있습니다.

모바일이 온라인 성장을 견인중

온라인 쇼핑의 채널별 비중을 살펴보면 2014년에는 PC인터넷쇼핑이 약 70%, TV홈쇼핑이 15%, 그리고 모바일이 15%를 차지할 것으로 예상되는데요. 모바일의 비중이 2011년만 하더라도 전체 온라인 쇼핑의 1%에 수준이었던 것을 생각해보면 3년간 15배나 성장한 셈이 됩니다. 


이러한 트렌드는 최근에 발표된 ‘2013 소비자행태조사’(KOBACO)에서도 확인할 수 있는데요, 2013년 상반기까지만 해도 매체접촉률 순위에서 4위를 차지한 모바일이 2013년 하반기에는 지상파TV에 이어 2위로 올라섰다고 합니다. 특히 젊은 층의 모바일 인터넷 사랑은 더욱 두드러진 것으로 나타났는데, 19~24세 소비자들의 모바일 접촉률(98.7%)이 지상파TV 접촉(97.4%)보다 높은 것으로 나왔다고 합니다. (아래 표 참조)






여러 온라인 쇼핑몰들에서 하는 얘기를 들어봐도 PC인터넷쇼핑의 트래픽 감소는 이미 추세가 되었기 때문에, 이제부터는 모바일에 관심과 역량을 집중하고 있다고 합니다. 일부 소셜커머스와 홈쇼핑 업체들은 이미 작년 하반기부터 모바일을 통한 매출발생이 PC인터넷을 넘어서고 있다고 하는데요.

이러한 모바일로의 트래픽 확대는 국내뿐 아니라 이미 전세계적인 트렌드가 되어가고 있습니다. (포레스터 전망 : Top Five Global eCommerce Prediction for 2014)      

모바일 시대에 맞는 추천

이러한 쇼핑환경의 변화는 온라인 쇼핑의 필수요소인 상품추천에도 변화를 요구하고 있습니다. 검색을 통한 목적구매가 중심인 PC인터넷에서는 고객들의 관심도와 구매확률이 높은 연관 상품을 노출시켜서(‘이 상품을 산 고객이 많이 산 다른 상품’ 등) 네비게이션을 통한 상품의 discovery를 도와주고 이를 통해 추가 구매를 유도하는 것이 주였습니다.


반면 모바일에서는 PC와 달리 네비게이션을 통한 상품의 discovery보다는 스마트폰의 휴대성과 즉시성을 고려하여 타겟팅된 상품을 추천함으로써 고객의 즉각적인 반응을 끌어내는 것이 좀 더 중요해졌다고 할 수 있는데요, 즉 이제는 모바일앱을 통한 Push Offer의 방식으로 개인화된 상품추천을 제공할 수 있는 역량을 보유하는 것이 중요하다고 할 수 있겠습니다.

RecoPick은 이미 20여개의 온라인 쇼핑몰에 고품질의 연관상품 추천서비스를 제공하여 기존 추천시스템 대비 2~2.5배 구매전환율 증가의 성과를 보여주고 있는데요, 모바일 트래픽 증가라는 쇼핑환경의 변화에 맞추어 올 1/4분기에는 모바일에 특화된 개인화 추천 서비스를 선보일 계획입니다. 이미 검증된 추천 알고리즘과 빅데이터 처리 역량을 기반으로 개별 산업군의 특성에 맞는 개인화 추천서비스를 출시할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다. 



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