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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

RFM Quick Scan
RFM 모델링은 Recency(구매 최근성), Frequency(구매 빈도), Monetary(구매 금액) 이 세가지의 요소를 기준으로 고객을 세분화하여 분석하는 방법론 입니다.
 

- 가장 경제적이고 넓게 활용되고 있는 세그멘테이션 방법론.
- 고객 Profile등 기타정보는 반영 되지 않고, 기존마케팅 결과치만을 반영.
- 마케팅 담당자의 경험을 모델링에 포함시킬 수 있음.
- 다른 요소 적용도 가능 Ex)상품별로 구분하여 적용하면 유의성이 높아진다. (RFMT)


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


RFM Quick Scan은 기존의 RFM 모델링 방식에 시간 개념을 도입하여, Cell별 고객의 변화 상황을 추적하게 해주는 시스템입니다.


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

솔루션 컨설팅부 (이근우 이사)
Tel : 070-4185-0478 / E-mail : kwlee1@00db.co.kr