CRM솔루션 통합의 키워드 ‘G-CRM’

진서용
유니보스 GIS사업부 차장

올해 CRM업계의 화두는 ‘CRM 솔루션 통합’이다. 이러한 통합 트렌드에서 새롭게 이슈로 대두되고 있는 G-CRM(Geographical Customer Relationship Management)은 향후 시장흐름 예측에 중요한 요소로 작용할 수 있다. 새롭게 등장한 G-CRM이 시장에 성공적으로 론칭하기 위한 요건들을 중심으로 최근 시장 동향을 리뷰해 봤다.

CRM은 지난 2000년 본격적인 도입기를 맞아 소위 국내를 대표하는 대부분의 많은 기업들이 관심과 투자를 아끼지 않았고 2001년 들어서는 급기야 ‘CRM 붐’이 일 정도로 절정을 맞이하게 됐다. 이에 금융권과 통신사를 중심으로 구축된 데이터웨어하우스(DW) 인프라를 활용하는 데이터마이닝 분석시스템 도입이 서서히 캠페인 관리, 마케팅 분석툴, 채널시스템 활용으로 자연스럽게 연결되면서 CRM 수요는 날이 갈수록 확대되기 시작했다. 이러한 시장환경에서 올해 가장 이슈화된 쟁점이 바로 CRM 제품 통합이다.

현재 고객 관리 수요가 양적, 질적으로 증가하면서 OLAP(OnLine Analytic Processing), 데이터마이닝, 캠페인관리, 영업자동화, 콜센터, eCRM 등으로 특화되었던 분야별 CRM 솔루션이 서로의 경계가 약해지면서 통합화가 가속되고 있다.

이런 통합화는 지금까지 CRM 시장을 이끌어온 통신과 제1·2금융권 중심의 CRM 솔루션 수요가 제조, 유통, 서비스, 공공 등으로 확산되면서 자연스럽게 이루어 지고있는 상황이다.

<그림1>을 보면 현재 제시되는 CRM 솔루션 아키텍처는 CRM 솔루션 접근 전략에 대한 기존의 스위트와 베스트 오브 브리드(Best Of Breeds) 논쟁에서 각 부분별로 적합한 솔루션을 합쳐서 접근하는 베스트 오브 브리드 개념이 아닌 솔루션 전체에 대한 패키지화된 통합 솔루션을 제공하는 스위트의 개념에 상응하는 것을 알 수 있다.

시장의 요구에 의해 태동하는 G-CRM

CRM 시장에서 CRM과 GIS 결합에 대한 요구는 잠재적으로 많은 비즈니스에서 있어왔다. 하지만 GIS 관련 시스템을 도입할 때 초기 투자비용, 전자지도 관련 표준화 문제, 방대한 양의 지도 데이터를 다루는 응용프로그램의 복잡성, 늦은 응답성 등으로 인해 많은 기업들이 과감하게 도입하기 어려운 상태였다.

하지만 고객의 다양한 요구를 심층적으로 분석할 필요성이 대두되고 각종 GIS 관련 인프라가 발전되고 안정화되면서 좀더 효과적인 분석과 보다 직관적이고 통합적인 인터페이스가 가능한 GIS 시스템이 CRM과 결합을 서두르고 있다.

G-CRM이란 GIS를 활용한 고객관계관리 시스템으로 기업의 영업 등 각종 운영정보와 공간정보를 통합한 공간데이터웨어하우스 기반에서 통계적·지리학적인 각종 데이터마이닝 기법, 지리정보시스템(GIS) 기반의 효율적이고 익숙한 사용자 운영환경을 제공하는 GIS 인터페이스를 활용하는 마케팅 분석시스템·캠페인 관리·각종 채널시스템 연동을 포함하는 한단계 발전된 형태의 통합 고객관리 솔루션이다.

이 G-CRM 솔루션은 <그림3>에서 알 수 있듯이 통합 CRM 솔루션의 다양하고 많은 부분에서 G(Geographical)-요소를 적용해 기존의 CRM 솔루션과 차별된다. 통합 CRM 솔루션 아키텍처에 적용된 G-요소를 성격에 따라서 크게 3가지정도로 분류할 수 있다.

<그림1> 통합CRM 솔류션 아키텍처

<그림2> G-CRM 도입의 가속화 환경 요소와 장애 환경 요소

사용자 인터페이스로서 G-요소

전반적인 GIS 시장 침체 속에서도 GIS가 계속 기술 선도적인 아이템으로 자리잡고 있는 가장 중요한 이유 중 하나는 GIS라는 인터페이스가 GIS 도입 전 기존 IT환경의 인터페이스보다 통합적이고 직관적이며 현실세계를 잘 투영할 수 있는 인터페이스를 제공한다는 것이다.

사용자는 GIS 인터페이스를 통해 좀더 잘 정리된 정보를 현실감 있게 받아들일 수 있다. 예를 들어 어떤 지역적 매출 현황을 분석할 때 사용자는 잘 정리된 테이블과 차트를 분석할 때보다 전자지도 상의 컨투어맵(Contour Map), 지역 컬러링(Area Coloring) 등을 통하여 분석할 때 자료를 보다 시각적, 감각적으로 느끼면서 유연하게 분석할 수 있다. 이런 사용자 시스템 환경으로서의 G-요소는 영업자동화(SFA), 캠페인 관리, 웹메일 채널, 모바일 채널 등에 활용될 수 있다.

공간분석기법으로서 G-요소

공간분석(Spatial Mining)은 기존의 데이터마이닝에 대한 분석 차원의 확장과 새로운 알고리듬의 적용으로 기존 분석시스템을 한단계 업그레이드시킬 수 있는 기반을 제공한다. 실제로 최근 한 언론에 소개된 기사 중 한 대목은 공간분석의 중요성을 충분히 시사한다. 한국에 진출해 있는 어느 외국계 CRM업체 임원이 S기업의 캠페인 프로젝트를 진행하면서 고객의 위치를 파악해 근접상권의 영업점을 대상으로 한 이벤트 정보를 발송한 결과 예상외의 매출을 보인 사례를 인터뷰한 내용이었다.

이 사례접근의 근간은 바로 공간분석을 기반으로 한 CRM 실행 전략으로 고객의 근접상권을 산정하는 것은 기초적인 공간분석의 결과물이다. 기존에도 주소의 우편번호, 행정구역 등을 활용하는 마이닝 방법이나 마케팅 분석 방법은 존재했다.

하지만 G-요소를 도입하면서 이 분석방법은 정보의 단위가 분류코드에서 측정 가능한 실제 값으로 세분화되면서 한단계 업그레이드된다. 가령 지난해 CRM 시장에서 성공적이었던 캠페인 관리 진행과정에서 기회탐색을 위한 고객군 추출에 대해 기존의 DB에서 얻을 수 있는 자료가 ‘영업점이 존재한 강남구에 살고 있는’이라는 조건에 의한 추출이 가능했다면 G-요소를 사용하여서는 ‘영업점 주위 10Km이내에 살고있는’ 또는 ‘영업점을 15분 내에 대중교통수단을 이용하여 방문 가능한’이라는 좀더 세분화되고 현실에 적합한 조건으로 만들 수 있다. 실제로 어떤 고객은 어떤 영업점과 다른 행정구역에 살고 있더라도 영업점과 동일한 행정구역내의 다른 고객보다 그 영업점에 대한 접근이 훨씬 좋은 경우가 많다.

출처 : 경영과 컴퓨터 2002년 6월호