|
안녕하세요 ^^
지난 포스팅에서는 고객 프로파일링의 개요에 대해서 알아보았는데요.....
이번에는 고객 프로파일링을 위한 데이터의 유형에 대해서 알아보겠습니다.
먼저 현실적이고 실증적인 내용들을 먼저 살펴보고
나중에 심리학/사회학/경영학/통계학/컴퓨터공학 관점에서 알아보겠습니다.
고객 프로파일링을 위한 데이터는 어떤 것이 있을까요?
간단히 말하면 개개인의 특징/특성을 분류하기위해 적합한 데이터는 어떤 것이 있을까요?...
딱, 떠오르는 것이 있으시죠?!!! ^^
성별, 나이, 생년월일, 등등등...
이런 것은 Demographic Data라고하는데... 말 그대로 인구통계학 관점의 데이터 입니다.
요런거 말고는 무엇이 있을까요??? ^^
...
...
...
...
어떻게 해야할지 잘 모를땐......
먼저 다른 사람들이 어떻게 하는지를 알아보면 도움이 됩니다. ㅋㅋㅋ
그래서 외국의 사례를 보겠습니다.
액시엄 - ACXIOM (http://www.acxiom.com)
(출처: http://www.finviz.com/quote.ashx?t=ACXM) ACXM [NASD]
Acxiom Corporation
Technology | Information Technology Services | USA
financial highlights | statements
Index
-
P/E
5100.00
EPS (ttm)
0.01
Insider Own
3.10%
Shs Outstand
76.84M
Perf Week
-2.71%
Market Cap
1.96B
Forward P/E
34.23
EPS next Y
0.75
Insider Trans
-1.76%
Shs Float
76.29M
Perf Month
1.96%
Income
0.50M
PEG
408.00
EPS next Q
0.12
Inst Own
98.40%
Short Float
4.94%
Perf Quarter
16.54%
Sales
868.00M
P/S
2.26
EPS this Y
67.60%
Inst Trans
-0.17%
Short Ratio
9.72
Perf Half Y
21.54%
Book/sh
8.96
P/B
2.85
EPS next Y
27.79%
ROA
1.00%
Target Price
30.00
Perf Year
26.55%
Cash/sh
1.95
P/C
13.05
EPS next 5Y
12.50%
ROE
1.70%
52W Range
17.32 - 26.56
Perf YTD
21.89%
Dividend
-
P/FCF
54.73
EPS past 5Y
19.60%
ROI
-0.20%
52W High
-3.99%
Beta
1.26
Dividend %
-
Quick Ratio
1.90
Sales past 5Y
-5.30%
Gross Margin
43.10%
52W Low
47.23%
ATR
0.48
Employees
3475
Current Ratio
1.90
Sales Q/Q
9.10%
Oper. Margin
-0.20%
RSI (14)
54.06
Volatility
1.29% 1.54%
Optionable
Yes
Debt/Eq
0.26
EPS Q/Q
175.30%
Profit Margin
1.40%
Rel Volume
1.16
Prev Close
26.11
Shortable
Yes
LT Debt/Eq
0.22
Aug 04 AMC
Payout
0.00%
Avg Volume
387.71K
Price
25.50
Recom
1.20
SMA20
-0.76%
SMA50
6.11%
SMA200
17.11%
Volume
448,046
Change
-2.34%
액시엄은 데이터 수집/분석/사업에 대해서는 세계적인 회사지요..
데이터로 돈을 많이 벌고있으니까요..^^
(보이시죠? 시가총액이 2조가 넘고, 매출이 9,000억원...... 맞는거죠?!!!)
이들은 기업용 데이터와 분석 그리고 관련 소프트웨어를 판매하여 매출을 일으킵니다. 벌써 40년 전부터 데이터 사업을 실천해오고 있습니다.
이들이 판매하는 데이터는 채널별, 산업별, 관심영역별로 제공가능한 데이터 셋을 보유하고 있습니다.
채널/산업/관심영역에 따라 제공하는 항목은 다를 수 있지만 주요한 항목으로는
기본적인 성별, 연령대, 지역, 사용언어, 등 개인 프로파일 관련 정보와...
인터넷 쇼핑자, 해외여행자, 비디오 게임자, 플레이스테이션보유자, 크루즈 여행자 등 다양한 채널에서 확보한 정보와...
구매력, 가구 구성원 수, 수입수준, 신용도 수준 등의 분석 정보가 제공됩니다.
(뿐만 아니라 SlaesForce와 협력하여 Customer Insight라는 솔루션을 제공하고 있습니다.)
기타 액시엄과 관련된 내용은 다음에 자세히 다루어 보기로 하고요....
다시 고객 프로피일링으로 돌아와서..^^
이들은 어떻게 이러한 데이터를 확보하고 만들까요?
정말 신기하게도 이들은 이러한 데이터를 직접생산하는......
즉, 소스에 해당하는 사업을 하나도 하고 있지 않습니다.
다시말하면 데이터를 직접 하나도 생산하지 않으면서 데이터를 팔고 있는 것이지요.
그러면 데이터는 어디에서 확보할까요?
바로 바로 바로오오오오오오~~~
공공/오픈/설문 데이터 입니다.
이를 활용하여 아래와 같은 데이터를 수집/생성 합니다.
[개인 데이터]
관련 데이터 : 이름, 주소, 전화번호, 이메일 주소, 성별, 교육수준, 직업, 선호 정당, 인종, 사용언어, 나이, 생일 등
데이터 수집 : 인종 코드, 사용언어는 성이나 설문조사를 통해 유추. 생년월일은 생명보험 마케팅 같이 특별한 목적을 가진 경우에만 수집하고, 보통 나이나 태어난 연도 혹은 연월 정도만 수집
[가구의 인구통계학적 데이터]
관련 데이터: 어른의 나이 범위, 자녀들의 나이 범위, 어른 및 자녀들의 수, 결혼 상태
[가구의 관심 사항]
관련 데이터 : 독서, 음식/요리, 음악, 여향, 운동, 건강, 자기계발, 취미, 애완동물, 스포츠, 수집, 투자, 컴퓨터/전자제품, 집수리/개선, 게임, 사진 등
데이터 수집 : 설문조사, 가구원들이 관심을 표명하거나 구입한 물건, 서비스 등으로 유추. 한가구의 관심사는 여러가지일 수 있음
[가구 구매 행태]
관련 데이터 : 구매 빈도 및 종류 지표, 소매 및 우편 주문 구매 지표, 기부 지표, 지역사회 참여도, 미디어 채널 사용 지표, 구매 채널 선호도, 평균 우편 구매 금액 및 빈도 지표, 구매 점포 유형 지표(구매 종류 지표에는 옷, 집수리/개선, 책, 컴퓨터/전k제품, 소형 도구 등이 포함. 구매점포 유형에는 일반 소매점, 전문점, 고급 백화점 등이 있다.
[가구의 라이프 이벤트]
관련 데이터: 새로 부모가 된 사람들, 부모가 될 것으로 예상되는 사람들, 새로 운전면허를 취득한 십대, 대학 졸업자, 자녀는 떠나고 부부만 사는 사람들(Empy Nester), 이사한 사람들, 최근 주택 구입자, 최근 장기주택담보 대출자, 최근 결혼한 사람들, 이혼한 사람들, 독립한 자식들, 새 차를 구입한 사람들.
데이터 수집 : 설문조사나 공공 기록을 통해 수집
[가구 생애 단계(Life Stage)그룹(퍼소닉스에 따른 분류)]
관련 데이터: 액시업의 퍼소닉스(Personicx)는 가구의 종류를 구분하는 싯템으로, 미국의 가구들을 특정 고객이나 인구통계학적 특성에 따라 70개 그룹 중 하나로 분류. 이런 분류 그룹으로는 '꼭대기 거주자(Summit Estates)', '커리어 중시 싱글(Career-Centered Singles)', '농촌 선호(County Ways)', '어린아이와 장남감, 축구와 SUV, 도시 생활 즐기기, 애플파이 가족, 롤링스톤 등
[가구 재산 지표]
관련 데이터: 신용카드 유형 지표, 가구의 수입범위, 수익을 내는 자산 지표, 가능성 있는 투자자 상태(Likely Investor Status),순자산 범위.
데이터 수집 : 신용카드 유형 지표는 카드 종류(은행카드, 여행카드, 백화점카드 등)정보에 한정된다. 특정 신용카드 데이터를 보유하는 것은 아니다. 재산과 관련된 모든 지표는 구체적 수준이 아닌 요약된 범위(range)로 표현되며, 부의 구체적 수준을 드러내지 않는 데이터 소스로부터 도출된다.
[가구 부동산 데이터]
관련 데이터 : 주택 소유자/세임자, 거주 기간, 주택 구입연월, 주택 건축 연월, 주거 유형, 주거지의 넓이, 부동산의 특징, 주택 대출 규모, 주택의 시장가치 , 주택의 평가각치, 주택 대출액 대비 가치 비율.
데이터 수집 : 부동산 기록과 평가기관으로부터 수집된다.
[가구 차량 데이터]
관련 데이터 : 연식, 제조업체, 차량 가치, 차량 라이프 스타일 지표, 선호 모델 및 브랜드, 중고 자동차 선호도 지표.
데이터 수집 : 자동차 판매점, 자동차 서비스업체/수리점, 차량 보증 기간 연장 등에서 행한 설문조사로부터 수집된다.
[가구 건강 관심사]
관련 데이터; 알르레기, 장애 여부, 당뇨, 관절염, 거동 여부, 콜레스테롤, 동종요법(homeopathic) 정형외과 병력이나 고령에 따른 도움 필요 여부, 선호하는 우편 주문약, 브랜드 선호도, 질병이나 처방약에 대한 온라인 검색 경향.
데이터 수집 : 설문조사, 구매 데이터로부터 얻어진다.
[가구 소셜미디어 지표]
관련 데이터 : 고객의 소셜미디어에 대한 일반적인 관심과 이용 정도, 이용하는 사이트 소셜미디어 내에서의 활동성 수준.
데이터 수집 : 개인이 포스팅한 글의 내용이나 친구 목록, 기타 공공 정보가 아닌 것은 수집하지 않는다. 소셜미디어 정보는 데이터 수집이 허용된 소셜미디어 사이트의 공개된 정보에 한정된다.
대단하지요?!
공공/오픈 데이터(각종 공공 데이터, 인터넷브라우저의 쿠키 정보)와 설문조사 데이터를 활용해서 이처럼 많은 개인과 개인에서 파생된 정보를 만들수 있다니....!!!
(물론 미국이라는 특수성이 있기는 한것 같습니다. 조금 더 깊이 들어가면 개인정보활용에 대해 Opt-In, Opt-Out 제도가 있는데 미국은 우리와 반대의 제도(Opt-out)를 운영하고 있어서 수집/활용 데이터에서 차이가 크다 할 수 있습니다. - 요즘에는 우리나라도 개인정보 비식별 조치 가이드라인 등 데이터 활용을 활성화하기 위한 노력이 많아지고는 있는 것 같습니다.)
고객 프로파일링 관점에서 액시엄 Acxiom의 사례를 보면
오랜 시간동안 노력해온 것이 보이는 것 같습니다.
개인의 기본 Demographic 정보와 분석데이터를 사용하여
실제로 마케팅에 도움이 될 수있는 쇼핑과 자동차, 가구 정보에 해당하는 많은 데이터를 수집/분석/제공하고 있습니다.
이러한 데이터와 솔루션을 바탕으로 액시엄의 B2B 고객이 고객 세그멘테이션/타켓팅을 효과적으로 수행할 수 있도록 도움을 주고 있습니다.
주요 마케팅 데이터 카테고리는 아래와 같습니다.
개인성향, 집, 자동차, 경제, 쇼핑, 가족관심 데이터
문구에도 나와있는 것처럼 해당 영역에서 사용되는 개인데이터를 조회하고 수정하거나 마케팅에 활용되는 것을 거부할 수 있도록 aboutthedata.com 사이트를 통해서 운영하고 있습니다.
다시 요약하면 액시엄에서는 고객 프로파일링을 위해서
크게 3가지로 나누어 관리한다고 볼 수 있을 것 같습니다.
즉, 고객에 대한 기본적인 정보와 가구 정보, 경제활동 정보로 나눌 수 있을 것 같습니다.
다음에는 심리학/사회학/경제학 관점에서의 고객 프로파일을 위한 데이터에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
감사합니다.
'빅데이터_Big Data ' 카테고리의 다른 글
| 4 - 고객 프로파일링(Customer Profiling) - 데이터 분석 프레임 관점 (0) | 2017.01.07 |
|---|---|
| 3 - 고객 프로파일링(Customer Profiling) - 심리학 관점 (0) | 2017.01.07 |
| 1 - 고객 프로파일링(Customer Profiling) - 1 개요 :데이터 분석 (0) | 2017.01.07 |
| EDW 개념 아키텍처ㅡ빅데이터 아키텍처의 아버지 (1) | 2017.01.07 |
| Spark ML을 이용한 CF 분석 및 추천 예제 실습 (0) | 2016.12.29 |