LG 화재 DW/CRM 구축 사례 발표

LG 화재 DW/CRM 구축 사레

LG 화재 DW/CRM 구축 사례 발표

Acquisition

Retention

Added value


[ 목 차 ]

1. LG 화재 DW 구축

2. LG 화재 CRM 추진

(1) LG 화재 DW 구축 목적

(2) LG 화재 DW 구축 진행 프로세스

(3) LG 화재 DW 활용모듈 구성

(1) LG 화재 CRM 추진 전략

(2) LG 화재 CRM 추진 경과

(3) LG 화재 데이터 마이닝 수행

3. 결론 및 향후 진행과제


1. LG 화재 DW 구축

(1) LG 화재 DW 구축 목적

(2) LG 화재 DW 구축 진행 프로세스

(3) LG 화재 DW 구축 효과


LG 화재 DW 활용

기존 분석업무의 효율화

새로운 고객중심 마케팅 전략

대용량 데이터의 다양한 분석가능빠른 데이터 추출로 의사결정 신속화데이터 통합을 통한 일관된 데이터 추출현장 및 스텝의 일반 분석가 수준에서 분석가능

기존 상품 , 조직 중심에서 고객중심으로CRM 을 위한 분석 환경 조성One to One Marketing맞춤 상품 및 서비스 가능

DW 의효과적 활용DW 의

효과적 활용

1. LG 화재 DW 구축 – (1) LG 화재 DW 구축 목적


바람직한 DW 구축의 방식

전략적 정보요건 도출

업무적 정보요건 도출

환경 변화 고객 욕구 변화

- 경쟁 격화 , 시장 개방

- 새로운 경쟁 패러다임 등장 ( 요율 자율화 등 )

- 보험 Needs 의 개성화

- 차별화된 상품 ·서비스 Needs 증대

DW 활용 전략 (DW Master

Plan)수립

선진 사례

- 선진 보험사 및 기타 금융 기관의 DW 활용 사례

Data 수요 조사

- CSR 분석 , 장표 분석 등을 통해 기존의 Data 분석 욕구를 파악

기존 정보 분석 List up

DW 활용 Module Design 및 필요

Data 결정

- 현업의 Data 분석에 대한 Needs를 비즈니스 프로세스 분석 , 인터뷰 , 설문 조사 등을 통해 파악

이러한 요건(Requirement) 을 바탕으로 물리적으로 DW 를 구축함 .

일반적인 DW 구축 프로젝트에서 흔히 간과되는 부분임 .

1. LG 화재 DW 구축 – (2) LG 화재 DW 구축 진행 프로세스


LG 화재 DW 활용 모델

교차 판매 Model

고객 이탈 방지 Model

우량 고객 관리 Model

KPI 목표관리 Model

KPI 성과관리 Model

우량 영업원 발굴 / 육성 Model

이탈 예상 영업원 관리 Model

CRM(DBM)

KPI Management

조직 관리



LG 화재 단위 업무별 DW 구축 진행 프로세스

DW 1단계 구축 추진 경과DW 1단계 구축 추진 경과

마스터플랜수 립마스터플랜수 립

- 당사 DW구축 Image 수립- 현행 업무 및 향후 발생 가능 업무에 대한 Biz Process정리- DW환경 하에서의 정보 시스템 구축을 위한 추진과제 선정- 구축모델 및 우선순위 선정- H/W 및 S/W 선정

- 당사 DW구축 Image 수립- 현행 업무 및 향후 발생 가능 업무에 대한 Biz Process정리- DW환경 하에서의 정보 시스템 구축을 위한 추진과제 선정- 구축모델 및 우선순위 선정- H/W 및 S/W 선정

분석 및 설계분석 및 설계

구 축구 축

실 행실 행

- 비즈니스 프로세스에 따른 업무분석작업 실시- DW 적재 Data 정의 및 수집 /보정 방안 수립- W/S 을 통한 분석결과 검토 및 구축 Scope 조정- 프로토타입 후 분석 /설계 결과 Rework

- 비즈니스 프로세스에 따른 업무분석작업 실시- DW 적재 Data 정의 및 수집 /보정 방안 수립- W/S 을 통한 분석결과 검토 및 구축 Scope 조정- 프로토타입 후 분석 /설계 결과 Rework

- Data 추출 PGM 작성 및 DB 구축- Data 적재 (5 년치 )- Data 검증 및 수정- DW Performance Test 및 System. Tuning

- Data 추출 PGM 작성 및 DB 구축- Data 적재 (5 년치 )- Data 검증 및 수정- DW Performance Test 및 System. Tuning

- DW 분석환경 Open- 사용자 교육 (파워유저 /일반유저 )- 현장 Test 진행과 병행 하여 사용자 요구사항 Feed-back 및 System 유지 /보수

- DW 분석환경 Open- 사용자 교육 (파워유저 /일반유저 )- 현장 Test 진행과 병행 하여 사용자 요구사항 Feed-back 및 System 유지 /보수



DW 구축 진행 일정


2001.1

설계설계 구축구축 TestTest 3 차 DW 구축 ( 확장 )3 차 DW 구축 ( 확장 )

2002.12001.6

정의 / 분석정의 / 분석CRM

Module Plan

2001.4

전사 전사 DW OpenDW Open & & 시범 운영시범 운영

(( 사용자 교육 사용자 교육 & & 활성화활성화 ))

CRM CRM 시스템 시스템 (( 우량고객우량고객 // 추천상품추천상품 ))

1 차 DW 영역 Feedback& 수정 / 확대

22 차 차 DW OpenDW Open

Data Mining Data Mining 프로젝트 진행 프로젝트 진행

1999.9 2000.1 8.31

설계설계 구축구축 TestTest 2 차 DW 구축 ( 확장 )2 차 DW 구축 ( 확장 )

EAS EAS 구축구축

2001.110.316.30

정의 / 분석정의 / 분석

5.31

초기 Plan프로토타입프로토타입

KPIKPI 구축구축 전사 전사 DW1DW1 차 차 OpenOpenKPI (ⅡKPI (Ⅱ 법인법인 ))

DBM/CRM DBM/CRM 모듈 개발모듈 개발

1 차

2 차


H/W : Enterprise 10000 (Sun OS 2.7) , Hitachi Disk DBMS : Sybase 사의 Sybase IQ 12.4.2, ASE 12 (Repository 용 )Modeling : Power Designer 6.1ETT : Ardent 사의 DataStage 3.6ROLAP : Sagent Technology 의 Sagent 4.2MOLAP : Essbase Server 5.02, Decision 2.4Mining : Clementine 5.2

[DW Architecture]



• DSS (Decision Support System) • 일반 , 장기 , 자동차의 업무를 지원해 주는 정형화된 장표 조회• Web 상에서 데이터조회 가능• Power user 들에 의해 분석장표 작성• 업무 내용 변경에 따른 수정 , 보완이 자유로움

• DSS (Decision Support System) • 일반 , 장기 , 자동차의 업무를 지원해 주는 정형화된 장표 조회• Web 상에서 데이터조회 가능• Power user 들에 의해 분석장표 작성• 업무 내용 변경에 따른 수정 , 보완이 자유로움

DSS 시스템DSS

시스템

• CRM(Customer Relationship Management) • 추천상품 / 자동차 갱신예측 시스템 : 기존의 운영계 시스템에서 운영되는 영업원용• 고객분석 / 상품분석 : OLAP 으로 만든 View 형식의 정형화면 (Web)

• CRM(Customer Relationship Management) • 추천상품 / 자동차 갱신예측 시스템 : 기존의 운영계 시스템에서 운영되는 영업원용• 고객분석 / 상품분석 : OLAP 으로 만든 View 형식의 정형화면 (Web)

CRM 시스템CRM

시스템

• ROLAP : Sagent• DW 에서 조회할 수 있는 정형화되지 않은 장표분석• Power User 는 ROLAP 을 통해 DSS 에 정형장표를 만들어 줄 수 있음 .

• ROLAP : Sagent• DW 에서 조회할 수 있는 정형화되지 않은 장표분석• Power User 는 ROLAP 을 통해 DSS 에 정형장표를 만들어 줄 수 있음 .

DW 상세정보

DW 상세정보

LG 화재 DW 시스템 구성

1. LG 화재 DW 구축 – (3) LG 화재 DW 활용 모듈 구성


2. LG 화재 CRM 추진

(1) LG 화재 CRM 추진 전략

(2) LG 화재 CRM 추진 경과

(3) LG 화재 데이터 마이닝 수행


CRM 개념 및 활동적 측면

CRM은 고객에 대한 광범위하고 심층적인 지식을 바탕으로 고객 개개인에 적합한 차별적 제품 /서비스를 제공함으로써 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가며 , 이로 인해 발생된 지식을 바탕으로 기존사업의 성과를 향상시키고 신규사업 진출 시 유리한 고지를 점령하기 위한 일련의 경영혁신 활동임

CRMCRM

신규고객획득

고객가치증진

고객가치평가

이탈고객재확보

휴면고객활성화

고객 이탈방지

우수고객유지 관리

2. LG 화재 CRM 추진 – (1) LG 화재 CRM 추진 전략


LG 화재 중장기 CRM 전략

단기적으로는 고객접점 중심의 Micro CRM 에 우선순위를 두어야 하지만 , 궁극적으로는 Macro CRM 중심의 종합적 고객관리로 전환시 CRM 실행의 최종 목표인 수익의 극대화를 달성할 수 있을 것임

社

직원

영업원 고객

Cross-sell /Up-sell Re-sell /Demarketing 이탈방지 / 우량고객 신규고객유치

상품추천 / 갱신예측

고객불만반응처리 ( 보상 / 만기 / 해약 )

우량 영업원 발굴육성 / 우량 영업원 이탈방지

캠페인 관리 / 영업관

리 /SFA/RFM

BSC(KPI)

SFA : Sales Forces Automation

KPI : Key Performance Indicator

CRM 관련 Module Framework

Macro-CRM

Micro-CRM



CRM 활동 단계별 주요분석 유형

• 고객세분화• 가입성향분석• 채널선호도 분석

• 이탈고객 특성분석• 고객 만족 / 불만족 요인 분석

• 불량고객 특성분석• 우수고객 특성분석• 우수점포 / 영업직원 특성분석

• 가망고객 추출• 추천상품 추출

고객 획득 고객 이탈방지 / 유지 고객 가치 증대

DataMining

OLAP(RolapMolap)

MktgModels

DB 정비(DW)

• DM/TM 의 ResponseTime 분석

• 가망고객 자료• 영업직원 보유정보• 이벤트를 통한 자료• 설문조사자료등

• 이탈고객 Scoring/ Detection( 조기경보 시스템 )• 이탈 영업직원 Detection• 요율차별화• 이탈시기 예측모형• Draw & Cannibalization

• Market Basket Analysis (Cross-selling)• Abusive Behavior Detection• EVA(Profitability Analysis)

• 계약거래내역정보• 사고정보• 거래고객 인구통계정보

• 구매패턴정보• 고객성향정보



DW 시스템 구조도 (CRM 중심 )

OLAP서버

Mining서버

WEB서버

일반

장기

자동차

재무

투자

보상

손사

융자

기간계

.

.

.( 신정보 )

고객

상 품

조 직

가입현황

손해현황

외 부데이터

지 표

요 율

Data Warehouse

정보계

설계사대리점 콜센터

D/M인터넷

고 객

고객분석교차판매이탈예측

：：

분석 / 활용모듈



LG 화재 CRM 추진

DBM 모듈 개발DBM 모듈 개발

CRM 시스템 개발CRM 시스템 개발

Data Mining 추진Data Mining 추진

• DW 프로젝트의 일환으로 시작

• LG 경제연구원 /LG 화재 /LG EDS

• 1999 년 9 월 ~ 2000 년 12 월

• 우량고객 / 추천상품 / 우량 영업원 / 사고자 분석 /Survey 등• 2000 년 12 월 ~ 2001 년 4 월

• 우량고객 / 추천상품 시스템 개발 : 현장화면

• 시스템 구축 모듈을 기반으로 한 CRM Mart 구축

• 현장적용 테스트 / 전사 OPEN

• LG 화재 DW 추진팀 /LG EDS

• 2000 년 11 월 ~ 2001 년 8 월 : Pilot/Main Project 진행

• 자동차 갱신예측 모형을 중심으로

• 자동차 갱신예측 시스템 개발 /TEST/OPEN : 현장화면

• 장기 유예 방지 모형 / 자동차 재가입 모형 /

자동차 장기 연계 판매 모형

향후 진행향후 진행 • 캠페인 시스템 개발

• Re-Modeling/ 기타 모듈 완성

2. LG 화재 CRM 추진 – (2) LG 화재 CRM 추진 경과


로열티

수익성

위험성

S 등급

F 등급

• 일반 / 장기 / 자동차 별 고객등급을 각기 산출하여

보종별 가중치 합에 의해 통합 우량성 등급을 산출 .

일반우량성 등급

+장기

우량성 등급+

자동차우량성 등급

||통합

우량성 등급

일반우량성 등급

+장기

우량성 등급+

자동차우량성 등급

||통합

우량성 등급


장기 우량고객 / 추천상품 모듈우량고객


• 장기 상품 중분류별 추천상품

• 장기 가입자에 한한 장기 추천상품이 아닌 LG 화재 보유고객 전체에 대한 상품 추천

자동차 가입자에 대한 장기상품 추천 .

• 고객 등급과 연계한 추천상품 판매

고객 등급이 우량할 수록 미래의 가치창출 극대화 .

Ex> 상해 상품에 대한 캠페인을 실행할 경우 고객등급이 S 등급이고 ,

최종 추천상품이 상해 상품인 고객들을 추출하여 영업활동 .

• 추천상품의 기본 Logic 은 해당 상품군을 가입하고 있지 않은 고객에게 판매 .

추천상품


장기 우량고객 / 추천상품 모듈


고객 접점 시스템

DM

CTI ( 콜센터 )

인터넷

영업원

C

U

S

T

O

M

E

R

추천상품 시스템

DSS 시스템

ROLAP

DW( 우량고객 / 추천상품

로직 산출 , 적재 )

추천상품 DB( 시스템 운영을

위한 데이터 )

기간계

정보계

장기 우량고객 / 추천상품 모듈 – 우량고객 / 추천상품 모듈의 활용



LG 화재 Data Mining 프로젝트 추진

Pilot Project 진행

• 기간 : 2000 년 11 월 1 일 ~ 2001 년 1 월 12 일

• 목적 : 마이닝 프로세스의 이해 및 가능성 타진 .

• 주제 : 개인용 자동차 이탈 예측 모형 .

Main Project 진행

• 기간 : 2001 년 2 월 15 일 ~ 2001 년 8 월 22 일• 목적 : 실제 마케팅 활동에 도움을 줄 수 있는 모형 개발 , 활용 .

• 주제 : 자동차 이탈 예측 모형 , 장기 이탈 예측 모형 , Re-Sell 모형

2. LG 화재 CRM 추진 – (3) LG 화재 데이터 마이닝 추진


Main Project 개발과제

• 자동차 보험 갱신예측 모형

표준손해율과 예상갱신점수가 고려된 고객 Segmentation

현장화면 개발 / 운영 / 유지보수 , Pilot Test, 모형검증

• 장기 유지율 제고 모형

유예할 가능성이 높은 고객을 선별 관리

장기 상품군 중 운전자 상품에 대해서만 개발

• 자동차 보험 재가입 유도 모형

재가입 가능성이 높은 이탈고객 대상으로 재가입 CM

• 자동차 - 장기 연계판매 모형

장기 상품을 신규가입할 가능성이 높은 자동차 고객 추출



[1] 자동차 보험 갱신 예측 모형

자동차 보험 갱신이란 ?

- 당사에 가입중인 고객이 만기에 가까운 일정기간 안에 당사에 재가입함으로써 계속 당사에

가입하는 것을 뜻함 .

-이전 계약과 동일한 차량번호에 동일한 피보험자가 동일한 계약내용으로 재가입하는 계약을

기본으로 각 회사별로 다소 차이가 있는 갱신 로직을 가지고 있음 .

- 회사별 평균 갱신율 : 65~75%자동차 보험 갱신 예측 목적-만기가 다가오는 계약의 만기에 가까운 시점에서의 계약 특성 및 고객 특성을 이용하여

해당 계약의 만기 후 갱신여부를 예측하는 Scoring

- 현재 자동차 보험 시장은 포화상태 이므로 더더욱 갱신 관리가 중요

갱신 측정 기간

만기

Scoring

만기 도래 계약갱신



갱신예측 시스템의 활용1 차

모델적용2 차

모델적용

1차갱신율

2차갱신율

영업원 활동 시작 (2 개 월전 ) 사고 / 배서 등 변하는 데이터 반영

갱신 체크를 통해 성과 분석

만기 2 개월전 만기 1 개월전 만기 월

V VI IX

II

I

III VII

IV VIII

예상갱신율

수익

성 지

수

0

I ~ IV Group : 수익성이 낮고 갱신확률도 낮은 집단

소극적 이탈 유도V, VI Group : 수익성 높고 갱신확률이 낮은 집단

갱신율 향상을 위한 마케팅 활동VII, VIII Group : 수익성이 낮고 갱신확률이 높은 집단

적극적 이탈 유도 IX Group : 수익성이 높고 갱신확률도 높은 집단

우대 인센티브 제시

예상 갱신율과 수익성 지수를 통한 고객 그룹 차별화된 마케팅 전략

[1] 자동차 보험 갱신 예측 모형



목적이탈했던 고객들의 재가입 행태를 설명하는 모형 개발 ( 피보험자 기준 )

가입가입 자사 재가입자사 재가입이탈 ( 타사가입 / 미가입 )이탈 ( 타사가입 / 미가입 )

1998년

1999년

2000년

피보험자 id 로 Check( 대상추출 )

기간계 갱신 Logic 으로 Check(Target 변수 생성 )

Campaign Management

만기가 다가오는 이탈 고객 중 재가입 확률이 높은 고객을 Targeting 하여 Campaign Management 를 실행 .

[2] 자동차 보험 재가입 예측 모형 (Resell 모형 )



목적LG 화재 자동차보험 가입고객의 장기상품의 신규가입을 설명하는 모형 개발자동차 갱신율 제고 및 장기 상품 추가 판매

입력변수자동차 보험 계약건에 대한 보험 시기 / 종기 기준의 고객 속성정보 및 거래 정보

자동차보험 단독 가입자 자동차보험 단독 가입자 자동차 / 장기 중복 가입자자동차 / 장기 중복 가입자

+

[2] 자동차 보험 자동차 - 장기 연계 판매



목적

현재 정상인 고객이 1 달 후 유예될 점수를 도출 하는 모형 개발 장기 상품 중 “운전자 상품”에 한함

입력변수 유예계약 - 유예월 1 개월 전 시점의 고객 속성정보 및 거래 정보 정상계약 - 특정시점 기준의 고객 속성정보 및 거래 정보

계약 정상 정상 정상 유예 실효

보험료 1 회 미납 보험료 2 회 미납

[3] 장기 보험 유예 방지 모형



모형의 통합 활용 앞서 구축한 여러 모형들과 연계하여 고객의 통합적 관리 .

고객의 계약패턴을 추적하여 장기적이고 지속적인 고객 관리 .

LG 화재 고객의 Life Time Value 극대화 .

전사적 관점에서의 고객의 통합 관리

자동차 단독 가입자자동차 단독 가입자 자동차 + 장기교차 가입자

자동차 + 장기교차 가입자 장기 단독가입자장기 단독가입자 장기 + 자동차

교차 가입자장기 + 자동차

교차 가입자

자동차 _ 장기 연계판매

자동차 Re-Sell 모형

자동차 갱신예측 모형

자동차 가입자 중 장기보험을 추가 가입한 고객이

자동차보험을 재갱신 할 확률이 높다 .

자동차 보험을 가입했다가 이탈한 고객 중 장기보험

가입자의 경우 자동차 보험을 재가입할 확률이 높다 .

장기 추천상품 모형



3. 결론 및 향후 진행 과제


기간계와 정보계를 통합하여 활용할 수 있는 2 세대 DW 의 필요

고객의 정확한 수익성 측정을 통한 회사의 수익성 창출

현재 운영되는 정보계 (DW) 와 기간계 ( 운영계 ) 는 상호 호환이 쉽지 않음 .

현재 사용되고 있는 1 세대 DW 는 Read 의 기능만을 가지고 있음 .

CRM 을 통한 고객의 Response 적재를 위해서는 DW 에 Write 기능이 필요

회사단위에서 고객을 통합적인 개념으로 분석할 필요가 있음 .

현재는 단위업무별로 고객의 가치를 파악하고 있음 .

고객의 수익성을 정확히 파악할 수 있는 기준이 필요 .

고객의 수익성이 회사의 수익성으로 연결 고객관련 KPI 도출

3. 결론 및 향후 진행 과제

Documents

LG 화재 DW/CRM 구축 사례 발표