고객 관계 유지의 가장 강력한 무기 이메일(eMail)!


마케팅, 브랜딩, 다이렉트 응답 및 고객 관계 유지의 가장 강력한 무기는 이메일이다. 회원가입 시 이메일 정보를 입력하지 않는 회원은 거의 없을 것이다. 이는 고객과 회사 모두가 모든 커뮤니케이션의 기본 채널을 이메일로 선택하고 있기 때문이다
.


더군다나 이메일 마케팅은 비용도 저렴하며, 메시지 전달이 손쉽고, 높은 효과를 보여주고 있어 회사에서는 마케팅의 필수 안으로 선택하고 있다. 그런 만큼 주의해야 할 점도 있다. 옵트인이 된 고객이라 할 지라도 스팸 메일이나 옵트아웃 메일로 간주되는 일이 없도록 마케터는 항상 신경을 써야 할 것이며, 이메일 작성의 기본 규칙을 꼭 알아두어야 한다.


     정통부 스팸메일 방지 가이드라인을 알자!
전자우편서비스 제공자, 사이트 운영자는 전자우편서버 운영을 정통부에서 규정하고 있는 가이드라인에 맞춰 스팸메일을 관리하게 된다. 해당 가이드라인을 알고 있어야 여러분의 메일이 스팸메일로 간주되는 것을 최대한 막을 수 있을 것이다.

-
전송자의 실명화
전송자의 실명과 정보(사이트 주소, 전화번호, 이메일 등)를 명시하여 전송자를 분명히 밝혀 준다.

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수신동의문구
수신자의 정보와 이메일 발송 허용을 언제, 어떻게, 어떤 방법으로 동의해 주었는지에 대해 밝혀 준다.

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수신거부기능
수신자가 수신거부의 의사를 용이하게 표시할 수 있도록 전송자의 명칭, 이메일, 전화번호 등을 명시하거나, 수신거부 링크 형태로 수신거부 의사가 자동 전달되도록 설정 한다.

-
광고메일
수신자가 이메일 전송을 하용하였다 할지라도 광고성 이메일은 정보통신망이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 시행 규칙 제 11조에서 정하는 바에 따라 이메일의 제목란에 “(광고)”를 표시하여야 한다.

*
참조
정통부 http://www.mic.go.kr
한국정보보호진흥원 http://www.kisa.or.kr


     전송자 정보가 포함된 이메일 제목 작성
대부분의 고객들은 이메일 제목이 무엇인지에 따라 스팸인지 아닌지, 그 이메일을 열어 볼 것인지 그러지 않을 것인지를 결정하게 된다. 그러니 그 귀중한 공간에 과대 광고로 낭비하지 말며, 여러분의 브랜드와 명성에 손상을 입지 않도록 하라.

이메일 제목에 수신자를 밝혀 고객이 여러분의 네이밍을 기억해 낼 수 있도록 하며, 꼭 알리고자 하는 메시지만으로 작성하는 것이 좋다.

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- 2008
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마켓] 개인정보보호취급방침 시행 안내


     이메일 내에 고급기술을 넣지 말자
전자우편서비스를 제공해 주는 각 업체마다 이메일 내용에 대한 허용 범위를 정하고 있으며 , 이는 특정 태그 및 액션에 대해 제약사항을 말한다. 고객에게 잘 만들어진 메시지를 보내는 것도 중요하지만, 내용 전달에 초점을 맞추는 것이 효과율을 높이는 방법이 될 수도 있다.

공통적으로 가지고 있는 규칙은 javascript, iframe, 동영상 등을 규제하여 액션을 차단하고 있으며, css에 대한 정의가 차단되는 경우도 있다. 그렇다 보면 여러분이 작성한 이메일에서 중요 주제에 대해 표시한 글꼴스타일, 액션 등이 제대로 보여지지 못하게 된다.

그래서 이메일을 작성할 때는 고급기술보다는 내용작성에 중점을 주는 것이 좋으며, 링크 등을 통해 사이트에서 액션을 하게 하는 것이 어쩌면 효과가 높을 수도 있다.


작성처 : 비즈스마트 www.bizsmart.co.kr


[비즈스마트]는 충성도 회원분석 및 마케팅 커뮤니케이션 서비스로써, 운영 사이트와 이메일 등을 통해 회원이 보이는 반응을 수집하여, 그 정보를 실시간으로 수치화 & 그래프화하여 제공하는 Application Service Provider 형식의 서비스이며, 비즈스프링™(www.bizspring.co.kr)에서 비장하게 준비한 온라인 마케팅 서비스입니다.

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Posted by nativic
TAG 이메일

eCRM 도구와 용어

웹분석 2008/04/28 10:54

eCRM의 도구와 용어

eCRM에서의 소프트웨어/시스템/방법/용어

eCRM을 위한, 넓게는 Business Intelligence를 위한 다양한 소프트웨어와 방법론 및 이론들이 존재한다.

eCRM에서 언급되는 소프트웨어/시스템/방법/용어들 중에서 자주 사용되는 항목들에 대해 정리하였다.

Data Warehouse (DW)

경영 전반적 관리와 의사결정을 위해 전사적으로 다양한 데이터를 수집하여 저장하여 놓은 데이터베이스의 집합을 의미한다..

조직의 운영시스템에서 속도저하 없이 원하는 데이터를 조회할 수 있도록 구성하는 것이 특징으로서,

Data Warehouse는 다음과 같은 특징이 있다고 한다. (Bill Inmon이 정의)

  • Subject-oriented : 주제별 조직화된 데이터 - 업무 및 기능중심이 아니라 데이터 중심으로 디자인되어 조직화된 데이터베이스이다. 모든 데이터는 서로 연계되고 참조될 수 있도록 구성한다.
  • Time Variance : 추세 데이터 보관 - 시간흐름에 따른 변화를 추적할 수 있도록, 현재상태의 데이터 뿐만 아니라 과거의 데이터에 대해서도 기존 값을 모두 보관한다.
  • Integrated : 통합, 기업의 모든 데이터가 통합 - 데이터 항목들의 명명규칙, 단위, 코드등이 일관되게 구성되어 저장되어 있으며, 항상성을 유지한다.
  • Non-volatile : 비휘발성 - 데이터는 초기 데이터 적재와 이후 접근 및 사용만 이루어지며, 읽기전용으로 데이터가 유지된다.

ETL( Extract, Transform, Load)

Data warehouse에 데이터가 최종 적재되기까지의 단계를 표현한 단어이다. 외부데이터 소스로부터 데이터를 추출/분리해내고(Extract), 비즈니스목적에 맞게끔 데이터를 연계/가공하거나 불필요한 데이터를 제거하여 데이터 품질을 맞추고(Transform), 최종 Database에 데이터를 적재(Load)하는 단계를 나타낸다.

Data Mart (DM)

Data Warehouse가 전사적 데이터의 통합적, 정적 보관 및 데이터 제공이라면, Data Mart는 동일한 현업을 수행하거나 목적이 동일한 단위 조직에서 자주 사용되는 데이터들을 별도 분리 및 취합하여 구성하는 전문적이고 가벼운 Data warehouse라고 보면 되겠다.

Data warehouse 한곳에서 전사조직 구성원이 접근할 때 발생하는 부하를 분산하기 위해 시작되었지만, 최근에는 Data warehouse보다 우선적으로 Data mart가 구성되는 경우도 많다고 한다.

Data mart는 Data warehouse보다 비용 및 규모면에서 단순하므로 빠르고 간단하게 구축 및 운영이 가능하다.

Entity Relationship Modeling / Multi Dimensional Modeling

DW또는 DM을 구성하기 위해서는 현실 세계에서 얻어진 데이터가 Database화 되어야 한다. 이를 위해 Database내에 각 구성요소 결정하고 연관관계를 구성하는 설계행위이다.

객체관계형 모델링과 다차원모델링 등이 있다.

OLAP (On-Line Analytical Processing)

DW/DM등에 저장된 데이터에 대화식으로 질의(Query)를 보내고 그 결과를 얻는 행위를 말한다. OLAP은 최종 데이터 사용자가 다차원으로 여러 조건을 부여하여 데이터를 다각도로 살펴보고 결과를 얻으며, 정보를 분석하는 과정이라고 볼 수 있다.

가정한 결과를 다양한 실험을 통해 입증해 나가는 방법에 가까우며, 데이터 속에서 미지의 지식을 발견하는 데이터마이닝과는 반대되는 접근방식이다.

OLAP은 아래의 장점과 단점을 갖고 있다.

  • 장점
    • 대화식분석을 통해 원하는 분석결과로 쉽게 접근할 수 있다. (SQL은 단방향)
    • 다차원적인 조회를 통해, 실질적으로 현업에서 유용한 데이터에 접근할 수 있다.
    • 별도 애플리케이션 구현에 필요한 자원을 절감할 수 있다.
    • 필요에 따라 원하는 리포트를 구현할 수 있다.
  • 단점
    • OLAP툴이 상당히 고가이다.
    • 현업의 일부 복잡한 장표형식 등의 지원은 불가능하다

OLAP은 MOLAP(Multidimensional), ROLAP(Relational), HOLAP(Hybrid), WOLAP(Web-based), DOLAP(Desktop), RTOLAP(Real-Time) 등으로 분류된다.

OLTP (On-Line Transaction Processing)

온라인을 통해 금융결제 업무를 중앙 집중형으로 처리하여 지원하는 방법. 은행, 항공, 슈퍼마켓, 인터넷뱅킹, 전자상거래등 많은 곳에서 이용되며, 다양한 거래데이터의 원시정보가 생성되고 기록되는 시스템으로 볼 수 있다.

OLTP에 의해 대규모의 상거래 및 고객데이터의 생산이 가능해 졌고, 많은 데이터의 보관을 위해 Data warehouse가 대두되게끔 하는 배경이 되었다.

SQL (Structured Query Language)

Database의 데이터를 정의/생성/변경/조회 하기 위해 사용되는 컴퓨터 언어.

Data Mining

방대한 데이터 속에서 사전에 인지하지 못하였던, 미지의 지식을 발견해나가는 프로세스이다.

다양한 분석기법 및 기술 - Classification, Clustering, Decision Tree, Neural Network - 등을 이용하여 의미있는 상관관계, 패턴, 동향, 추세등을 찾아내는 과정으로서 B2C분야에서 가장 많이 활용된다.

OLAP과는 반대의 분석접근 방식이다.

Personalization (개인화)

개인화는 각종 Data분석을 통해 고객에게 개인화된 컨텐츠(상품/마케팅메시지 등) 및 서비스를 제공하는 방법이다. 개인화된 컨텐츠의 선정은 Rule-based, Case-based, Collaborative filtering, Neural network 등의 방법을 이용하여 접근한다. 온라인광고, 상품추천, 상품진열, 지역/개인선호에 따른 DM발송등 다양한 분야에서 응용가능하다.

특히, eCRM에서 웹사이트 컨텐츠의 개인화 부분은 실시간으로 적용하는 것이 가능해짐에 따라 Marketing Automation의 도구로서 개인화가 관심을 끌고 있다.

MIS(Marketing Information System)

다양한 기업 내 정보를 취합하고 분석하여, 마케팅 의사결정을 위해 다양한 자료를 제공하는 시스템이다. 경영정보시스템 또는 마케팅정보시스템이라고 불려지는 MIS는 eCRM에 개념 속에서 크게 확장되었다. MIS에서 자주 사용되는 표현방법으로는 Dashboard, KPI, Alarm 등이 있으며 상태모니터링을 위한 방법으로 이용되고 있다.

Database Marketing

eCRM의 이전단계 개념으로서 생각할 수 있다. 고객 Database를 바탕으로 다양한 마케팅활동을 위한 근거자료를 수집/분석하여 과학적인 마케팅을 하기 위해 발전해왔다. Data warehouse 또는 Data mart를 근간으로 타겟마케팅, 1:1(one to one)마케팅, 개인화(Personalization), 고객 등급관리(Customer Scoring/Segmentation), LTV(고객생애가치, Life Time Value) 관리 등을 수행하는 것이 이에 해당한다.

One to One Marketing / Target Marketing 도 유사한 접근방법이다.

웹분석 (Web Analytics)

온라인상에서 발생하는 다양한 마케팅활동과 방문자의 활동(컨텐츠조회/주문 등)과 그로 인해 발생하는 결과(매출/회원가입 등) 데이터를 수집하고 리포팅하는 역할을 수행한다.

수집된 데이터는 DW(Data Warehouse)등에 적재되어 분석CRM에서 활용하게 된다.

메일발송 솔루션

타겟고객층을 대상으로 대량의 메일 또는 SMS메시지를 신속히 발송하기 위해 이용되는 시스템이다. 운영자에 의해 발송되기도 하지만, 사전에 정의된 Rule에 따라 요건이 충족되는 고객에게 자동발송 되도록 하여 운영되기도 한다.

일반적으로 온라인 쇼핑몰에서 주문 시 받는 메일들과 이벤트 안내메일 등이 본 시스템에 의해 발송된 것이다.

CTI (Computer-Telephony Intergration)

컴퓨터와 전화통화를 통합한 것으로서, 단어의미 자체는 외부에서 걸려온 전화를 전산화된 교환서비스를 통해 운영하는 것이지만, 현재의 CTI는 고객의 전화를 가장 적절하게 배분하고, 녹취하고, 고객지원의 품질을 평가하고, Back-Office 데이터를 실시간으로 제공하여 고객지원의 업무효율성을 높이는 등에 주로 활용하고 있다.

IVR (Interactive Voice Response)

음성전화를 통해 음성/번호입력등을 통해 서비스를 제공하는 시스템과 상호대화형으로 응답을 제공하는 솔루션이다. 일반적으로 IVR은 데이터베이스 및 운영시스템등과 연계되어 은행계좌이체, 여론조사, 콜센터와의 연계, 전화 자동주문 등에 사용된다.

Churn Management (이탈고객 관리)

분석을 통해 이탈예상 고객을 예측하고 적합한 마케팅 메시지를 전달하는 등 이탈고객을 줄이고, 신규고객을 확보한 후 충성도를 높이기 위한 전반적인 행위.

통신사업자를 자주 바꾸는 소비자가 많은 통신시장에서 유래된 단어이다.

Marketing Dashboard

Marketing Dashboard는 현재 운영상황을 직관적으로 파악하기 위해 사용된 Reporting 방법중의 하나이지만, 지금의 Dashboard는 다양한 분야에서 응용되어 활용되고 있다. KPI항목들이 주로 Marketing Dashboard에 사용되어 진다.

KPI (Key Performance Indicator)

'핵심성과지표'이며 기업에서 성과를 평가하기 위해 이용되는 다양한 측정지표들 중 핵심적인 항목들을 뜻 함. 일종의 사업상황모니터(Business Activity Monitoring)로서 주요 KPI관리를 통해서 사업의 흐름을 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.

KPI의 측정지표는 'SMART'의 속성을 가져야 한다고 한다.

  • Specific (특정 상태를 표현할 수 있어야 한다)
  • Measurable (측정 가능해야 한다)
  • Achievable (달성 가능해야 한다)
  • Result-oriented / Relevant (해당항목과 관련된 중요 결과값이어야 한다)
  • Time-bound (기간내 측정된 결과값)

KPI의 지표들은 값의 속성에 따라 나뉘어 질 수 있다.

  • 숫자로 표현될 수 있는 값 (Quantitative Indicators)
  • 실제(실용)적인 값 (Practical Indicators)
  • 방향성 있는 지표 (Directional Indicators) : 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지와 같은 진행방향
  • 실행 방안을 세울 수 있는 지표 (Actionable Indicators)

CSF (Critical Success Factor)

주요 성공요인으로 풀이할 수 있다. 사업목표를 달성하기 위해 거쳐야할 단계 중 성공에 크게 영향을 미치는 단계 행동을 의미한다. 예를 들면 제품개발 후 '제품발표'와 같은 경우가 해당된다.

CSF와 KPI, 그리고 목표수준 값(Target)이 결합되어 목표(Objective)가 이루어질 수 있다는 설명도 있다.

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의외로 흙이 금방 마른다. 어릴때 만들던 찰흙보다 흙이 무척이나 좋구나.

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eCRM의 이해

 

eCRM의 정의

 

과거 오프라인 시장이 주요 무대였을 때에는, 다양한 정보를 수집하고 저장하는 것에 막대한 비용이 소요 되었지만, 온라인 시장에서는 상대적으로 저렴한 비용을 이용하여 다양한 정보를 수집하고 저장하는 것이 가능하다.

 

이러한 시대적 흐름에 따라 발생한 것이 eCRM이며, eCRM은 e-Busienss 경쟁력을 위해 현대 온라인 비즈니스에 있어서는 필수불가결한 요소가 되었다

* 웹분석은 eCRM에서, 특히 웹사이트에서 발생하는 데이터들을 수집 및 저장하는 단계이다.
* CRM은 Customer Relationship Management 의 약어이다.

 

지금의 eCRM을 쉽게 정의하기는 어렵지만, CRM에서 좀더 세분화된 의미를 강조하여 일단 아래와 같이 정의하였다.

 

IT기술을 이용하여 (특히 온라인에서) 가치있는 고객을 발굴하고 양성하여 고객의 생애가치를 최대화 할 수 있도록, 다양한 데이터의 분석을 수행하고, 자동화된 마케팅 프로세스를 구현하는 것.

 

eCRM과 웹분석과의 가장 큰 차이점은 '고객(회원)'이 분석의 중심이 된다는 것에 있다.

 

eCRM의 세분화

 

eCRM은 CRM이 'e' 라는 단어가 추가된 것과 같이, 그 범위가 온라인으로 한정된 것에 있다.

따라서 eCRM의 분류 및 프로세스를 설명할 때 CRM과의 구별 없이 일반적인 사항을 기준으로 설명하도록 한다.

 

eCRM의 세부 분야는 eCRM의 프로세스에서 어떠한 목적을 위해 구현되는지에 따라 아래 3가지로 크게 나뉠 수 있다. (Meta Group 1999년)

 

  • 분석 CRM (Analytical CRM)
  • 협업 CRM (Collaborative CRM)
  • 영업 CRM (Operational CRM)

 

아래 도표는 Meta Group 1999년 CRM에 대한 분류자료를 재 구성한 것으로서, eCRM의 프로세스를 크게 Planning & Analysis – Action – Feed Back 단계로 보았을 때 각 단계별 특성을 가장 잘 나타내는 CRM분야를 연결시켜 표현하고 있다.

 

 

최근 eCRM은 IT기술을 바탕으로 빠르게 발전하면서, 전통적인 CRM의 세부 분야들의 경계가 허물어지고 있는 상황이다.

Operational CRM (영업 CRM)

 

영업 CRM으로 표현되는 Operational CRM은 실제 Action에 해당하는 기업의 활동을 최적화 하고 관리하는 분야이다. 'Front Office', 'Front End' 라고 표현되는 고객 접점( 영업, 마케팅 및 고객서비스)에 대해 관리 및 최적화를 수행한다.

 

세부 분야별 주요 업무분야는 다음과 같다.

  • Sales 분야
    • 영업자동화 (Sales Force Automation)
    • 영업대상 발굴 및 예측 (sales Forecasting)
    • 고객 개인정보 관리 (PIMS : Personal Information Management System)
    • 영업기회 관리 (Opportunity Management)
    • 주문관리 및 고객보상 등의 관리
  • Marketing 분야
    • 캠페인 관리 (Campaign Management)
    • 마케팅 예측 (Marketing Forecasting)
    • 마케팅 프로모션 및 이벤트 관리
    • 마케팅 문서의 관리
  • Service 분야 : Sales 이후의 관리에 해당된다.
    • 서비스 수요/고객 예측
    • 설문조사
    • 고객관리 시스템
    • 소모성 자재/부품 관리

 

Operational CRM은 Analytical CRM의 결과로부터 예측과 대응을 할 수 있도록 작동되어야 하며, 그 결과는 Analytical CRM에서 이용될 수 있도록 데이터로 수집 및 저장되어야 한다.

 

Analytical CRM (분석 CRM)

 

운영계에서 생성되는 데이터를 축적하고 분석하는 분야이며, '사업 성과 관리' 부분을 구성한다.

마케팅 분석과 판매분석 작업을 수행하고, 협업CRM을 이루기 위한 데이터와 영업CRM에서 의사결정을 위한 데이터를 제공한다. 일종의 Back-End를 관리하는 분야이다.

분석결과는 사업성과관리(Business Performance Management) 개념으로 이어진다.

 

세부분야별 항목은 다음과 같다.

  • Marketing Data 분석 – 주로 Query 및 Report를 통해 조회 및 분석
    • 고객 세분화 및 타겟 고객 선별
    • 캠페인 효과분석
    • 이탈고객 예측에 의한 접근주기 산출
  • Sales Data 분석 – OLAP 툴 등에 의한 분석이 많이 사용되었음
  • Customer Data분석 – Data Miining에 의한 분석이 많이 사용되었음

 

분석은 위 3개 분야의 데이터를 연계하여 분석하는 경우가 많으므로, 세부적인 분석행위를 세부 분야별로 나누기는 힘들다. 일반적으로 분석방법 별 이용되는 사안은 아래와 같다.

  • 등급분류 및 등급모델링 - Classification & Modeling
    • 타겟고객 추출과 텔레마케팅 및 DM발송
    • 고객지원 및 고객불만관리 (Claim Prevention)
    • 고객 스코어링 (Customer Scoring/Ranking)
    • 사기/부정행위 검출 (Fraud Detection)
    • 위험/위기관리 (Risk Management)
    • 가격 시뮬레이션/모델링 (Price Modeling)
    • 이탈고객 관리 (Churn Management)
    • 고객 충성도 유지 (Customer Retention)
    • 고객 획득과 전환 (Customer Acquisition)
  • 군집분석 – Clustering
    • 고객 세분화 및 프로파일링 (Customer Segmentation & Profiling)
    • 신규 고객층 발굴
  • 연관분석 – Association
    • 장바구니/쇼핑카트 분석 (Market Basket Analysis)
    • 교차판매 (Cross Selling) / Up Selling
    • 상품추천 및 컨텐츠 개인화
  • 순차패턴 – Sequential Pattern
    • 시계열 흐름에 따른 장바구니/카트 분석 (Market Basket Analysis Over Time)
    • 온라인 서비스 이용패턴 분석 및 개선
  • 시계열 예측 – Time-series Forecasting
    • 매출예측/수요예측
    • 재고수량 관리

 

여러 분석방법을 통해 데이터마이닝(Data Mining)이 이루어지며, 데이터마이닝을 통해 새로운 패턴과 모델을 발견하고, 이로부터 지식을 얻는다.

 

Collaborative CRM

 

Customer Interaction Management 라는 표현처럼

고객과의 접점을 효율적으로 유지하기 위해, 고객과 기업, 기업내 구성원간 효율적인 협업(Collaborative)이 이루어질 수 있도록 한다.

 

특히 eCRM에서 강화된 분야로서, 분석과 운영/영업의 통합된 성격이 짙다.

영업CRM 및 분석CRM에서 생성되는 데이터를 통해 아래와 같은 절차를 최적화 한다. 물론, 아래 절차에서 생성되는 데이터도 분석CRM에 포함되어 분석이 이루어져야 한다.

  • 개인화
    • 웹사이트의 개인화/추천
    • DM 및 쿠폰북 등의 개인화
    • CCID 식별을 통한 콜센터 업무의 최적화
  • 자동화
    • 고객지원의 자동응답 서비스 (전화/이메일 등)
    • Behavioral Targeting 솔루션 (웹사이트 방문자 성향에 따른 최적화된 접근)
    • Multi Variate Testing 솔루션 (다양한 케이스별 테스트를 자동적으로 수행하고, 최종 선정안을 적용한다. )
    • 방문자 행동패턴에 따른, 자동적인 마케팅메시지를 전송(이메일/SMS)

 

최근 eCRM의 동향

 

최근의 eCRM은 대부분 웹사이트를 중심으로 사업이 진행되면서, Collaborative CRM은 마케팅자동화(Marketing Automation)분야로서의 위치를 다져나가고 있으며, eCRM분야 중 가장 빨리 성장하는 분야기기도 하다.

 

과거와 같이 대규모의 시스템구축과 통합을 통해 eCRM을 구축하는 것 보다는, 개별적인 최적화 목적별 프로세스를 기존 솔루션을 이용하여 개선하고자 하는 것이 최근의 동향으로 보여진다..

웹분석과 연계되어 eCRM의 분야를 볼 때, Marketing Automation 분야와 Personalization 분야는 확장 및 연계하기에 가장 쉬운 부분이겠다.

실례로 해외의 다양한 사례에서 웹분석을 통한 데이터를 기반으로, 다양한 영업/협업 CRM분야의 특정 솔루션으로 확장하는 것을 볼 수 있다.

2008 © nativic

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