DB마케팅 分析(분석)방법
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작성일 19-09-23 07:52
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소비자 행동을 예측하게 만들어주는 가장 강력한 변수는 과거 구매행동이라는 것이 이런 모델링의 대전제이다. 한가지 변수만을 가지고 상관관계를 보는 것이 아니라 여러 변수간의 상관관계를 analysis해야 하므로 주로 `다변량 회기 analysis` 등을 실시하게 된다된다. 이렇게 파악된 상관관계를 가지고 전체 소비자(모집단)에 그 규칙 즉, 모델을 적용하여 각 개인의 특정행동을 미리 예측한다는 것이다.
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다. 모델링, 모형화라고 부르는 이유는 샘플에서 고객속성과 소비자 행동과 상관관계를 찾아내는 것에서 처음 하기 때문일것이다 예를 들어, Direct Mail에 reaction(반응)하는 행동은 소비자의 속성 중 어떤 속성 들에 effect(영향) 을 받는가라는 질문에 답으로서 변수들간의 상관관계 혹은 effect(영향) 력을 찾아내는 것이다. 행동에 effect(영향) 을 주는 특정 변수들을 찾아내고 이를 이용하여 상대적으로 누가 더 제품에 대한 관심이 있는지, 누가 더 구매력이 있는지를 상대적인 수치(확률)로서 나타낼 수 있기 때문에 고객을 구분하여 差別(차별) 적인 marketing 커뮤니케이션을 할 수 있다아 잘 알려진 R-F-M 모델도 이런 analysis 방법을 변수 R(Recency거래의 최근성), F(F…(생략(省略))
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DB마케팅分析(분석)방법
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DB마케팅 분석방법에 대해서 자세히 서술했습니다. 확률 통계기법을 활용하여 개별고객의 특정행동을 예측하는 방법론은 원래 금융기관의 채권관리 업무에서 발달되어 왔다. 국내에서는 방대한 고객 데이터에 대한 통계적인 analysis 경험이 적기 때문에 미국 등 이 분야의 컨설팅회사에 의뢰하는 경우도 있으나, 무조건 외부 컨설팅 회사에 의뢰를 하는 것보다 모델링의 정의(定義) 을 이해하고 내부의 영업環境(환경)을 가장 잘 알고 있는 marketing 담당자가 analysis작업을 하는 것이 더 바람직할 것이다. 고객에 대한 신용심사 업무에서 이용해왔던 스코어링 방법론을 이제는 영업부문에 활용하여 고객 등급을 정하는 모델링 등을 실시하는 instance(사례)가 많다. `과거 행동에 대한 데이터`가 analysis의 출발점으로서 작용한다.
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소비자의 future(미래) 행동을 예측해 내는 것이 marketing 담당자들의 숙제이며, 일반적으로 통계적 확률 theory 을 이용하여 샘플analysis으로 파악된 소비자의 속성정보를 가지고 future(미래) 행동을 추론한다.
