[Case study]세정 - 마케팅 자동화로 보고서 작성 시간 대폭 줄어들어

세정은 데이터베이스(DB) 구축과 다차원분석(OLAP) 툴 도입, 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션 도입 등의 과정을 거치며 정보 수집과 분석, 보고서 작성의 시간을 단축해왔다.

DB가 없던 1996년 이전에는 보고서 작성을 위해 전 매장에 일일이 전화를 해서 매출을 집계하는 번거로움을 거쳐야 했다. DB 구축 후에도 자료 수집 시간이 많이 단축되었지만 데이터 수집에 많은 시간이 소요됐다.

OLAP 툴을 도입하면서 IT담당자가 없더라도 현업에서 데이터를 추출할 수 있게 됐지만 이 역시 작성자가 자료를 비우면 보고서 작성이 불가능했다. 세정은 이 과정에서 자동화를 고민하게 됐으며 실무자가 자리를 비우더라도 보고서가 자동으로 작성되고 분석가들은 보다 생산적인 일에 집중할 수 있도록 하기 위해 BI 솔루션을 도입했다.



의류기업 세정의 멤버십 회원 가입 고객은 2010년 3월 기준 310만명이다. 이처럼 많은 고객과 거래를 하고 있기 때문에 고객 데이터의 효과적인 관리와 분석이 매우 중요한 업무 중 하나이다.

이를 위해 세정에 가장 필요했던 것은 의사 결정에 중요한 역할을 하는 보고서 작성의 자동화 기반을 마련하는 것이었다. 이를 통해 보고서 작성 시간을 획기적으로 줄이고 신속한 의사결정을 지원한다는 것이 세정의 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션 도입의 주요 목적이었다.

세정은 2001년 데이터 웨어하우스(DW) 구축을 시작으로 고객관계관리(CRM) 시스템을 도입했다. 초기엔 DW에서 다차원분석(OLAP)을 많이 사용했다. 당시 CRM 부서 외에는 데이터와 OLAP에 대한 이해도가 매우 낮았다. 이에 따라 특정 데이터가 필요하면 매번 CRM팀에 업무 요청이 들어왔고 CRM팀은 데이터를 추출하고 제공하는 부서로 인식됐다.

또한 컨설턴트가 만든 모델을 쿼리로 생산해서 적재해주는 작업에만 CRM 시스템이 사용되다 보니 분석 마트는 유지와 분석을 하는 역할만 하게 됐다.

신규 이슈를 분석할 때엔 전산실에 요청을 했는데 이슈 인식에서 마이닝 데이터 셋팅까지 3일 정도의 시간이 소요됐다. 신규 OLAP을 분석할 경우엔 큐브(다차원) 생성에도 오랜 시간이 걸렸다. 결국 CRM팀 구성원들의 업무 만족도는 나날이 낮아지게 됐다. 분석 소요 시간이 길어 팀원들은 분석을 하고도 분석 결과가 현장에서 어떻게 활용되는지 검증할 시간도 부족했다.

세정은 이 같은 문제점들을 해결하기 위해 6년간 전 직원을 대상으로 OLAP 교육을 실시해 데이터에 대한 이해도를 높이고 활용법을 전파했다. 그 결과 일부 데이터는 현장 실무진이 직접 추출할 수 있게 됐다.

2008년부터 2009년에 걸쳐 SAS의 BI 솔루션인 SAS MA(Marketing Automation)를 도입했다. BI 서버가 DW를 바라보고 있는 구조로 변환함으로서 OLAP 큐브에 없는 형태도 엔터프라이즈 가이드(EG)에서 구현해 즉각적인 분석이 가능해졌다.

또한 서버의 스케줄링을 시스템이 담당하게끔 함으로서 보고서가 자동으로 작성되게 됐다. 이를 통해 출근 전에 보고서 작성이 완료되고 출장 등으로 담당자가 자리를 비울 때에도 보고서의 작성과 보고가 가능해졌다. 고급 통계와 마이닝에 필요한 데이터도 온라인 상에서 사용할 수 있게 됨으로서 아이디어가 떠오르면 데이터 마트를 활용해 곧바로 적용할 수 있게 됐다.

세정 CRM팀의 임승범 팀장은 “보고서의 자동 작성으로 인해 분석가들은 보다 생산적인 일에 집중할 수 있게 됐다”며 “CRM팀에서 생성하는 56개의 보고서는 물론 작성자의 출장 유무에 상관 없이 보고서가 자동으로 생산되게 함으로써 보고서에 독립성을 부여하게 됐다”고 말했다. BI솔루션 도입 이후 CRM팀 전원의 1일 보고서 작성 시간이 3346분에서 170분으로 무려 3176분이나 줄어들었다는 것이 임 팀장의 설명이다.

세정은 현재 MA가 적용된 분석 CRM시스템을 통해 브랜드별, 매장별, 선호 복종별, 구매시기 유형별로 고객을 세분화하고 있다. 또한 대리점 운영 결과의 유사성과 대리점의 고객 관리능력을 기준으로 매장을 세분화한다. 분석 CRM시스템은 다양한 예측을 가능하게 해주고 있다. 구매 확률화 모델, 휴면 · 이탈 예측 모델, 주별 · 월별 매출 예측, 경기지표 추이 예측 등을 수행하고 있다.

세정은 올해 초부터 MA 솔루션 중 마케팅 캠페인 관리 부분을 고도화하는 프로젝트를 진행 중이며 이를 통해 차별화된 마케팅 전략을 펼쳐나간다는 계획이다.

안호천기자 hcan@etnews.co.kr



<표>세정 BI 프로젝트 개요

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