고객 세분화 에 대한 이해 와 활용 방안 - ITDaily 
 고객 세분화 에 대한 이해 와 활용 방안 고객 관리 부문 과 유기 적 으로 연결 돼야 
 ▲ 전용준 xyxonxyxon @ empal . com 리비 젼 컨설팅 대표 / 경영학 박사 
 고객 세분화 ( customer segmentation ) 라는 용어 는 이제 는 특별히 심각 한 학술 세미나 에서 가 아니 라도 쉽 게 들 을 수 있 다 . 마케팅 이나 고객 관리 와 관련 된 업무 를 담당 하 는 사람 들 이 일상 업무 에 도 흔히 사용 하 고 있 다 . 그러나 그 처럼 보편 화 되 었 다는 것 과 정확 한 이해 와 활용 이 이루어진다는 것 과 는 별개 의 문제 인 듯 하 다 . 꽤 나 많 은 사람 들 이 그 개념 에 대해 오해 를 가지 고 있 기 때문 이 다 . 먼저 대표 적 인 오해 들 을 몇 가지 짚 어 보 고 나 서 그 에 대한 여러 측면 을 살펴보 고 활용 도 를 높이 기 위한 방안 까지 알아본다 . 
 고객 세분화 와 관련 된 오해 들 
 RFM 분석 은 고객 세분화 의 대표 적 인 방법 이 다 
 본래 통신 판매 에서 시작 되 었 다고 하 는 RFM ( recency , frequency and monetary ) 에 대해서 는 특히 오해 가 많 다 . 기본 적 으로 RFM 은 알고리즘 에 의한 통계 적 내지 는 수학 적 모델링 을 하 는 것 이 아니 다 . 테스트 캠페인 을 통해 얻 어 진 반응 율 을 셀 별 로 할당 하 고 그 결과 를 각 셀 의 반응 예상 치 로 간주 하 는 모델링 이 다 . 물론 , 어떠 한 방법 을 사용 해서 든 예측 점수 가 나오 게 된다면 그 수치 에 의해 고객 이 세분 화 될 수 는 있 겠 지만 이 경우 라면 세분화 의 기준 은 만들 어 진 오직 하나 의 수치 가 될 것 이 다 . 
 R , F , M 각각 이 별도 의 고객 세분화 기준 이 되 는 것 이 아니 다 . RFM 분석 의 본래 취지 를 보 면 그렇 다 . 하지만 그러 한 본래 의 의미 와 무관 하 게 R , F , M 세 가지 각각 의 기준 을 축 으로 고객 세분화 를 하 겠 다고 주장 한다고 해서 맞 다 틀렸 다 이야기 하 기 는 불 가능 하 다 . 실제로 많 은 이 들 이 이러 한 방법 을 사용 하 고 있 지만 문제 는 왜 RFM 을 고객 세분화 용 으로 사용 하 는 가 에 관해서 는 이 방식 안 에서 는 충분 한 논리 적 근거 를 대기 가 어려울 것 이 다 . 
 한발 더 나아가 서 RFM 항목 별 점수 에 가중치 를 주 어서 합산 한 후 이 를 고객 등급 내지 는 고객 가치 등급 으로 규정 하 는 경우 도 있 다 . 앞서 와 마찬가지 로 RFM 이 본래 캠페인 의 타게팅 을 위해 나온 것 이 니 만큼 고객 등급 과 는 별개 의 문제 이 다 . 고객 등급 을 나타내 기 위한 어떤 근거 도 가지 고 있 지 않 은 것 이 다 . 
 고객 집단 을 잘 게 나눌수록 고도 화 된 것 이 다 
 근래 의 한 신문 기사 에서 는 어느 은행 이 여러 가지 변수 를 사용 하 여 극단 적 으로 는 천만 가지 조합 으로 고객 을 나눌 수 있 는 세분화 를 실시 했 고 그 에 따라 고객 세분화 가 고도 화 되 었 으며 높 은 성과 가 기대 된다는 내용 이 다루 어 졌 다 . 과연 의미 가 있 는 이야기 일까 ? 
 그렇 다면 천만 의 조합 이 나올 정도 로 세분 화 해서 한 고객 이 거의 한 집단 에 속하 게 된다면 그것 은 의미 가 있 는 것 일까 ? 고객 세분 화 는 처음 부터 한 사람 한 사람 인 고객 들 을 집단 으로 묶 어 주 는 데 서 의미 를 찾 을 수 가 있 는 것 이 다 . 그 결과 로 수십만 수백만 의 고객 들 을 관리 하 기 위해 개개인 을 각각 으로 보 고 모두 다른 대응 을 하 는 것 이 아니 라 열 개 든 삼 십 개 든 관리 가능 한 ( manageable ) 수준 의 소수 의 집단 으로 나누 어 고객 관리 를 단순 화 해야 고객 세분화 를 통해 어떤 효과 를 얻 을 수 가 있 는 것 이 다 . 
 실제로 천 만종 의 고객 집단 이 있 다고 해서 천 만종 의 다이렉트 메일 을 제작 해 고객 에게 발송 할 수 있 겠 는가 ? 종류 가 다양 한 만큼 비용 도 , 시간 도 , 노력 도 지나치 게 많이 소요 될 수 밖 에 없 을 것 이 다 . 하지만 그것 이 30 여종 이 라면 쉽 게 관리 할 수 있 으며 비용 도 줄일 수 있 다 . 고객 세분화 의 의미 는 바로 여기 에 있 는 것 이 라는 점 을 이해 해야 한다 . 
 고객 세분 화 는 고정 할 필요 가 없 으며 필요 할 때 마다 그 때 그 때 하 면 된다 . 
 원론 적 으로 고객 을 세분 화 하 는 것 은 누구 나 할 수 있 는 일 이 다 . 그저 하 고 싶 은 대로 기준 을 정해 나누 어 주 면 고객 은 구분 된다 . 홈 쇼핑 회사 에서 카탈로그 를 보내 어 구매 가 일어난 고객 을 한 집단 으로 기타 모든 고객 을 또 한 집단 으로 나눈다면 그것 역시 도 세분화 라 할 수 있 다 . 어떤 이 는 최근 세 번 의 카탈로그 발송 에서 한 번 이라도 구매 가 일어난 고객 을 기준 으로 할 수 있 을 것 이 고 또 다른 어떤 이 는 직전 딱 한 번 의 카탈로그 발송 을 기준 으로 할 수 도 있 을 것 이 다 . 나누 는 방법 은 무제한 이 다 . 
 어떤 조치 를 해야 하 는가 벌어지 는 상황 에 따라 이렇게 도 나누 었 다가 저렇 게 도 나눌 수 있 다 . 문제 는 그래서 좋 아 지 는 점 이 무엇 인가 이 다 . 구태여 우리 가 고객 세분 화 라는 단어 를 사용 해 가 면서 고객 을 나누 는 기준 을 정한다는 것 은 고객 을 보 는 관점 을 회사 전체 내지 는 적어도 어느 부문 내부 에서 는 통일 시켜 고객 을 구분 하 는 기준 을 설정 하 고 설정 된 기준 에 해당 하 는 고객 들 에 대해서 는 적어도 일정 기간 동안 일관 성 있 는 방향 으로 활동 을 실시 하 고자 하 는 것 이 다 . 
 고객 세분 화 는 한동안 안정 적 으로 기준 이 적용 되 어야 하 며 ( 안정 성 ) 그 결과 로 조직 내 의 여러 사람 들 이 기준 을 공유 할 수 있 어야 한다 . 오늘 이 특정 한 업무 에 만 사용 하 기 위해 어떠 한 임시 기준 을 사용 해서 백만 의 고객 에서 십 오 만 의 고객 을 구별 해 내 었 다면 그것 은 고객 세분화 라고 부르 기 보 다는 일회성 의 리스트 추출 이 라고 부르 는 것 이 적절 한 표현 일 것 이 다 . 
 고객 세분화 와 시장 세분화 의 차이 
 고객 세분 화 는 소비자 가 아닌 고객 의 집단 을 세분 화 하 는 것 이 라는 점 에서 시장 세분화 와 근본 적 인 차이 가 있 다 . 이 에 대해 좀 더 구체 적 으로 이해 하 기 위해서 는 고객 , 소비자 , 시장 의 개념 적 인 차이 를 살펴볼 필요 가 있 다 . 우리 가 통상 시장 이 라고 부르 는 것 은 학문 적 으로 는 소비자 의 집단 으로 규정 된다 . 소비자 는 어떤 제품 을 구매 할 수 있 는 능력 과 구매 에 대한 의사 를 모두 가진 사람 이 다 . 
 하지만 여기 서 실제로 구매 를 실행 했 는지 의 여부 는 소비자 가 되 는데 조건 이 되 지 않 는다 . 또 소비자 는 ' 제품 ( 또는 서비스 ) ' 이 라는 기준점 에서 출발 한다 . 자동차 를 아무리 많이 사 는 사람 이 라도 그 사람 이 디지털 카메라 를 살 생각 이 없 다면 디지털 카메라 를 기준 으로 보 았 을 때 는 소비자 가 아니 다 . 이러 한 소비자 의 특성 과 는 달리 고객 은 구매 를 했 던 또는 구매 가 확실히 예상 되 는 사람 이 다 . 
 이 때 구매 하 는 대상 이 되 는 제품 은 어느 한 가지 제품 이 아니 라 어느 기업 이 제공 하 는 모든 제품 중 무엇 이 라도 상관 이 없 을 수 있 다 . 기업 이 신상품 을 출시 하 거나 새로운 상품 라인 을 추가 한다면 그것 을 구매 하 는 사람 이 모두 고객 의 범위 에 속할 수 있 는 것 이 다 . 시장 세분 화 는 구매 와 관련 된 의사 와 능력 이 기준 이 되 다 보 니 소비자 라는 기업 과 직접 적 이 고 가시 적 인 정보 교환 이 일어나 지 않 았 던 사람 들 을 구분 하 는 작업 이 된다 . 
 소비자 개개인 에 대해 일련 번호 라는 것 도 부여 되 지 않 으며 , 모든 소비자 와 직접 접촉 하 는 것 이 가능 하 지 도 않 다 . 그 때문 에 전체 가 아닌 그 중 일부 에 대한 의향 조사 를 통해 그 동향 을 파악 하 고 , 파악 된 특성 이 유사 한 사람 들 의 집단 을 찾아내 는 방식 을 가지 게 된다 . 반면 고객 에 대해서 는 거래 를 한 내역 이 있 고 일련 번호 도 있 고 통상 연락처 도 가지 고 있 다 . 그러므로 각 고객 의 특성 이나 취향 중 적어도 얼마간 은 알 고 있 는 것 이 다 . 전체 고객 에 대해 기록 을 가지 고 있 으므로 시장 세분화 의 경우 에서 처럼 조사 를 통한 정보 수집 이 필수 적 이 지 않 다 . 
 왜 시장 세분 화 가 아닌 고객 세분화 가 이슈 가 되 는가 
 아직 까지 도 시장 세분화 와 고객 세분화 를 구별 하 지 못하 는 이 가 많 기 는 하 지만 , 십 여 년 전 대학 에서 는 고객 세분 화 가 아니 라 오직 시장 세분 화 만 을 가르치 고 있 었 다 . 그 조차 도 당시 에 는 새로운 방식 이 었 으며 실행 하 고 있 는 기업 들 이 많 지 않 았 기 때문 이 다 . 그러나 상황 은 급하 게 변해왔 다 . 이미 이제 는 시장 이 아니 라 고객 베이스 가 기업 성장 의 발판 이 되 고 있 다 . 
 한 제품 의 수명 은 수십 년 에서 수년 으로 까지 극단 적 으로 짧아지 고 회사 가 속하 는 시장 에 대한 정의 가 극단 적 으로 는 매일 매일 을 단위 로 해서 도 달라지 기 때문 에 회사 가 열 고자 하 는 고객 지갑 의 크기 는 매일 매일 조차 도 변할 수 있 는 것 이 다 . 
 이제 는 새로운 시장 에 진입 하 는 것 이 아니 라 내 고객 이 원 하 는 상품 을 제공 하 는 방향 으로 기업 의 성장 이 진행 된다 . 이 와 관련 해 잘 알려진 대표 적 인 예 가 바로 아마존 일 것 이 다 . 아마존 은 사업 초기 에 유일 한 ' 제품 ' 이라고 할 수 있 었 던 ' 책 ' 을 그 들 의 ' 시장 ' 을 규정 하 는 기준 으로 삼 지 않 았 다 . 그 들 은 책 의 인터넷 을 통한 판매 를 통해 만나 는 ' 고객 ' 들 의 요구 를 그 들 의 사업 분야 로 삼 은 것 이 다 . 인터넷 을 통해 물건 을 사 는 이 들 이 책 이외 에 인터넷 으로 사 고자 하 는 것 을 점차 판매 하 는 ' 제품 ' 에 추가 시켜 나갔 다 . 
 CD , DVD 를 거쳐 의류 에서 더 나아가 서 는 액세서리 , 신발 , 그리고 최근 에 는 소위 ' 명품 ' 까지 도 포함 되 었 다 . 오늘날 에 는 백화점 조차 도 아마존 을 통해 만나 게 되 었 다 . 아마존 이 만일 시장 을 기준 으로 사업 의 범위 를 파악 했 다면 가능 하 지 않 았 던 일 일 것 이 다 . 아마존 의 이 와 같 은 행보 는 고착 화 된 ' 시장 주의자 ' 내지 는 ' 시장 세분화 주의자 ' 들 에게 있 어서 는 이해 할 수 없 는 것 이 었 다 . 그 들 의 머리 속 에서 는 책 에서 출발 한 아마존 이 갈 수 있 는 길 은 문구 류 , 독서 안경 따위 의 직접 관련 제품 뿐 이 었 을 것 이 기 때문 이 다 . 그 들 의 생각 을 기준 으로 본다면 아마존 은 완벽 하 게 ' 비 관련 다각화 ' 를 추구 한 것 으로 해석 되 었 을 것 이 다 . 
 왜 고객 세분화 를 해야 하 는가 , 고객 세분 화 는 어떤 도움 을 주 는가 ? 
 고객 을 세분 화 한다는 것 은 기본 적 으로 고객 을 이해 한다는 것 과 연결 된다 . 그런데 개별 고객 이해 에 는 비용 과 노력 , 시간 이 많이 소요 된다 . 이 를 줄이 기 위해서 필요 한 것 이 바로 고객 세분화 이 다 . 개별 고객 한 사람 한 사람 을 단위 로 해서 는 마케팅 또는 서비스 활동 을 효율 적 으로 할 수 없 기에 세분화 가 필요 한 것 이 다 . 
 세분화 가 필요 한 가장 근본 적 인 원인 은 효율 을 높이 고자 하 는 것 이 다 . 수십만 에서 수천만 에 이르 는 고객 개개인 에 대해 각각 이해 하 고 각각 대응 하 는 것 은 효율 적 이 지 않 기 때문 이 다 . 이론 적 으로 야 모든 개인 의 요구 에 맞추 어 적합 한 커뮤니케이션 을 하 고 상품 이나 서비스 를 제공 하 겠 다는 이야기 를 할 수 있 다 . 그러나 현실 에서 는 그 것 이 가능 할 수 있 는 기술 이나 업무 프로세스 가 존재 하 기 어렵 다 . 사람 과 기술 등 많 은 부분 에 실제로 는 시간 과 비용 이 소요 된다 . 그렇 다고 개개인 단위 로 아무것 도 할 수 없 다는 것 이 모든 고객 을 오직 하나 의 ' 전체 ' 라는 집단 으로 보 는 것 이 되 어서 는 곤란 하 다 . 
 하나 의 TV 광고 로 모든 고객 을 만족 시킬 수 없 다 . 수천만 종류 의 버전 을 만들 수 는 없 다고 하 더라도 효율 성 이 허락 하 는 한 몇 가지 정도 의 서로 다른 버전 의 광고 를 만들 수 있 다면 그것 은 더 큰 효과 로 기업 에 돌아오 게 될 것 이 다 . 여기 서 효율 성 이 라는 것 은 얻 을 수 있 는 효과 에 비해 돈 을 절약 해 준다는 의미 이 다 . 동일 한 금액 의 예산 을 통해 더 큰 매출 을 얻 거나 동일 한 수준 의 매출 을 더 적 은 자금 을 투자 해 얻 도록 해 준다는 것 이 다 . 
 효율 성 과 동시 에 생각 할 수 있 는 세분화 의 효과 는 단순 화 이 다 . 한 보험 설계사 가 관리 하 는 고객 이 300 명 이 라고 했 을 때 이 고객 은 300 명 모두 를 머리 속 에 넣 고 매일 매일 의 업무 방식 을 적절 한 방향 으로 조절 해 가 기 어렵 다 . 매일 그 300 명 중 어느 한 사람 한 사람 이 어떻게 달라졌 는가 를 각각 파악 하 고 대응 하 기 어렵 다 . 그러나 만 일 이 300 명 의 고객 이 열 개 집단 으로 구분 되 어 있 다면 보험 설계사 는 점차 중요 해 지 는 또는 이번 주 에 특별히 신경 을 써야 할 한두 집단 으로 초점 을 좁히 는 과정 을 통해 고객 관리 나 영업 업무 를 단순 화 해서 처리 할 수 있 게 된다 . 기업 이 수행 하 는 많 은 활동 들 중 상당수 가 그다지 복잡 한 정보 를 처리 하 지 못하 는 ' 인간 ' 에 의해 처리 되 는 것 이 다 보 니 정보 의 단순 화 는 매우 강력 한 무기 가 된다 . 
 고객 세분화 방법 의 종류 
 고객 세분 화 는 나누 는 기준 에 따라 여러 가지 측면 에서 분류 가 가능 하 다 . 방법 상 의 측면 에서 본다면 그리드 ( grid ) 방식 , 군집 화 방식 , 그리고 의사 결정 나무 ( decision tree ) 를 사용 하 는 방법 정도 가 대표 적 이 다 . 그리드 방식 과 군집 화 방식 은 데이터 마이닝 이나 기계 학습 ( machine learning ) 에서 부르 는 용어 로 본다면 기술 적 ( descriptive ) 분석 에 해당 하 고 의사 결정 나무 를 사용 하 는 방식 은 예측 적 ( predictive ) 분석 에 속한다 . 예측 적 분석 이 라 함 은 분류 에 기준 으로 사용 할 값 이 미리 정해져 ( 알려져 ) 있 다는 것 을 의미 한다 . 은 3 가지 방법 에 대한 간략 한 비교 를 보여준다 . 
 ▲ 고객 세분화 방법 비교 
 그리드 방식 : 소수 의 미리 설정 된 분류 기준 을 사용 하 여 각 기준 의 일정 값 에 해당 하 는 고객 들 을 동일 한 집단 으로 구분 하 는 방식 이 다 . 대표 적 인 예 가 에서 와 같이 고객 로열티 와 고객 가치 를 사용 해 2 x 2 또는 3 x 3 매트릭스 를 구성 하 고 각 셀 에 속하 는 고객 을 해당 집단 의 구성원 으로 여기 는 것 이 다 . 극단 적 으로 한 가지 의 항목 , 예 를 들 면 고객 의 구매 액 만 을 사용 해서 구매 액 이 많 은 집단 과 적 은 집단 두 집단 으로 분류 하 는 것 도 크 게 보 면 그리드 방식 의 고객 세분화 에 속한다 . 
 ▲ 그리드 방식 의 고객 세분화 예시 
 그리드 방식 은 매우 간단 하 고 직관 적 이 라는 장점 을 가지 고 있 으나 조합 중 의 일부 가 소속 되 는 고객 이 없 는 공란 ( empty cell ) 이 될 수 도 있 으며 집단 구성원 의 수 가 각 집단 마다 크 게 달라질 수 있 다는 문제점 을 가지 고 있 다 . 이 와 같 은 현상 들 은 R , F , M 세 변수 를 조합 한 그리드 방식 의 세분화 에서 라면 쉽 게 목격 할 수 있 다 . 또 세분화 에 사용 하 는 차원 이 늘어나 면 기하급수 적 으로 집단 의 수 가 증가 하 므로 두세 가지 를 넘 는 수 의 차원 을 한 번 에 사용 하 기 가 곤란 하 다 . 
 군집 화 방식 : k - Means 또는 Konene / SOM ( Self Organizing Map ) 등 의 거리 또는 유사 성 을 계산 하 는 통계 적 알고리즘 을 활용 하 여 집단 을 구분 해 내 는 방식 이 다 . 에서 는 4 x 3 의 Kohonen 네트워크 를 사용 하 여 전체 고객 을 군집 화 한 것 이 다 . 지정 된 대로 최대 12 개 의 집단 으로 고객 이 나누 어 지 며 서로 다른 수 의 고객 들 이 각 집단 에 포함 된다 . 
 ▲ 군집 화 방식 의 고객 세분화 예시 
 이렇게 구분 된 집단 이 가지 는 의미 는 어떤 고객 들 의 집합 인가 에 따라 정해 지 므로 통상 데이터 마이닝 을 위한 도구 들 은 나누 어 진 집단 이 어떤 특성 을 가지 고 있 는가 를 집단 을 구분 하 기 위해 사용 한 기준 변수 또는 다른 변수 들 을 사용 하 여 프로파일링 할 수 있 도록 하 는 기능 을 제공 한다 . 
 ▲ 군집 에 대한 특성 확인 예시 
 에서 는 구분 된 집단 중 가장 많 은 고객 이 포함 된 집단 에서 구분 에 사용 했 던 변수 중 자동차 보유 여부 ( Car ) 가 다른 집단 과 는 달리 어떠 한 분포 를 가지 고 있 는가 를 확인 하 는 모습 을 볼 수 있 다 . 군집 화 방식 은 비교 적 객관 적 인 과정 을 통해 고객 세분화 를 실행 할 수 있 다는 큰 장점 이 있 으나 몇 개 의 집단 을 나누 는 것 이 적절 할 것 인지 그리고 어떤 집단 들 이 만들 어 져야 할 것 인지 등 에 관해서 사전 에 어떤 기준 을 세워 적용 하 는 것 이 아니 라는 문제 가 존재 한다 . 또 한 번 에 많 은 변수 를 사용 하 더라도 그 들 을 종합 적 으로 고려 해서 집단 을 구분 하 기 때문 에 문제 가 되 지 않 으나 군집 화 결과 로 생성 되 는 집단 이 많 아 지 면 해석 하 는 과정 이 복잡 해질 수 있 다 . 
 의사 결정 나무 를 사용 하 는 방식 : 의사 결정 나무 는 고객 세분화 보 다는 통상 예측 이나 분류 를 위해 사용 된다 . 군집 을 만드 는 것 과 는 달리 목표 가 되 는 값 을 알 수 없 는 고객 들 에 대해 목표 값 을 예상 하 고자 할 때 사용 한다 . 하지만 의사 결정 나무 를 구성 하 는 각 집단 을 목표 값 을 예측 하 기 위한 용도 가 아니 라 유사 한 고객 의 집단 으로 간주 하 기 위해 사용 하 는 것 도 가능 하 다 . 
 ▲ 의사 결정 나무 를 활용 한 고객 세분화 방법 예시 
 예 를 들 어 고객 들 의 내년 구매 가능 성 을 예측 하 기 위한 의사 결정 나무 를 생성 하 는 과정 에서 구분 된 십 여 개 의 집단 ( 노드 ) 이 존재 한다면 이 각각 의 집단 을 유사 한 특성 을 가진 집단 이 라고 판단 하 는 방식 이 다 . 의 예 는 고객 들 의 특정 상품 ( pep ) 의 구매 여부 를 예측 하 기 위한 의사 결정 나무 이 다 . 여기 서 전체 고객 을 구분 하 는 첫 번 째 기준 이 되 는 것 은 결혼 여부 ( married ) 였 다 . 기혼자 집단 의 경우 는 다시 자녀 수 ( children ) 에 따라 구분 된다 . 
 예측 모델링 에서 는 이 와 같 은 구분 을 통해 한 상품 의 구매 가능 성 을 판정 하 는 데 초점 을 두 지만 , 고객 세분 화 라는 관점 을 취하 는 경우 에 는 그 보다 는 미혼자 , 자녀 가 많 은 기혼자 , 자녀 가 없 는 기혼자 라는 집단 간 의 특성 차이 에 관심 을 집중 하 게 된다 . 예 를 들 어 의사 결정 나무 가 열 개 의 집단 ( 노드 ) 으로 구분 해 내 었 고 그 중 구매 가능 성 이 일정 수준 이상 인 네 개 집단 에 대해 다이렉트 메일 을 보내 기 로 했 다면 미혼자 집단 과 기혼자 집단 에 대해 보내 야 할 우편물 을 서로 다르 게 설계 하 는 것 이 가능 할 것 이 다 . 
 의사 결정 나무 를 사용 한 고객 세분 화 는 목표 값 을 정확히 예측 하 는 것 을 목표 로 집단 을 구분 한 것 이 다 보 니 노드 내 의 구성원 간 의 여러 가지 측면 에서 의 유사 성 보 다는 목표 값 과 의 관련 성 이 우선 적 인 기준 이 된다는 것 이 문제 가 된다 . 또 목표 값 으로 여러 가지 를 동시 에 고려 하 기 위한 방법 이 아니 므로 각각 에 대해 의사 결정 나무 를 만든다면 이 들 을 종합 해 사용 하 기 에 어려움 이 있 을 수 있 다 . 하지만 군집 화 에서 는 기대 할 수 없 는 또 다른 측면 을 직관 적 으로 보여 준다는 점 은 장점 이 된다 . 
 어떤 방법 을 우선 적 으로 사용 해야 할 것 인가 
 방법 측면 에서 만 도 앞서 설명 한 바 와 같이 여러 가지 가 존재 한다면 우선 적 으로 어떤 방법 을 사용 하 는 것 이 바람직 할 것 인지 를 따져야 할 필요 가 있 을 것 이 다 . 물론 상식 적 으로 고객 세분화 의 방향 이나 상황 에 따라 다른 방법 이 필요 하 다고 할 수 있 겠 지만 , 만일 처음 고객 세분화 를 시도 하 는 상황 이 라고 한다면 가장 간단 한 그리드 방식 을 먼저 실행 해 볼 것 을 권장 하 고자 한다 . 그리드 방식 의 경우 간단 하 기 에 쉽 게 적용 할 수 있 기 때문 이 다 . 
 하지만 , 어느 정도 의 경험 이 쌓인 상황 이 라면 군집 화 방식 의 활용 을 시도 해 보 는 것 이 필요 하 다 . 의사 결정 나무 방식 은 목표 값 으로 사용 하 기 에 적합 한 몇 가지 의 업무 적 으로 중요 한 변수 들 이 명확 하 게 존재 하 는 경우 보조 적 으로 활용 하 기 를 권장 하 고자 한다 . 그리드 방식 의 적용 에서 특별히 주의 할 점 은 두 가지 또는 세 가지 정도 의 극히 소수 의 핵심 변수 만 을 차원 으로 사용 하 는 것 이 므로 처음 부터 차원 의 선정 에 신중 해야 한다는 것 이 다 . 
 두 가지 차원 만 을 사용 하 기 로 했 는데 두 차원 간 의 상관 성 이 높 다면 ( 말 을 바꾼다면 , 두 차원 이 거의 유사 한 개념 을 나타내 는 것 이 라면 ) 두 가지 차원 을 사용 한 효과 를 크 게 누리 지 못하 게 될 수 있 다 . 또 수많 은 독립 적 인 그리드 를 만들 어 내 게 된다면 궁극 적 으로 는 고객 세분화 에 의해 고객 을 보 는 관점 을 단순 화 시키 겠 다는 본래 의 취지 가 약해질 수 있 다는 점 도 조심 해야 할 것 이 다 . 
 어떤 데이터 를 사용 해서 고객 을 세분 화 할 것 인가 
 시장 세분화 의 경우 에서 는 소비자 개개인 에 대한 자료 가 없 으므로 조사 를 통해 획득 한 소수 의 표본 이 자료 로 사용 된다 . 반면 고객 세분화 에서 는 이미 알 고 있 는 고객 들 전체 에 대한 데이터 가 존재 하 므로 이 데이터 가 주로 사용 된다 . 그 중 에 는 내부 데이터베이스 로부터 얻 어 지 는 데이터 와 그 데이터 를 가공 즉 , 예측 이나 추정 을 해서 얻 어 지 는 데이터 , 조사 데이터 와 외부 로부터 획득 한 데이터 등 이 포함 된다 . 
 내부 데이터 를 사용 한 고객 세분화 
 내부 데이터 란 개별 고객 에 대해 기업 의 데이터베이스 에 저장 해 둔 데이터 를 의미 한다 . 그 안 에 는 고객 의 인구 통계 적 특성 ( 성별 , 연령 등 ) , 연락처 ( 주소 , 전화 번호 등 ) , 그리고 거래 활동 내역 등 이 포함 된다 . 성별 , 연령 등 의 항목 을 별도 로 획득 하 지 않 았 다고 하 더라도 만일 주민 등록 번호 를 확보 하 고 있 는 경우 라면 그 로부터 성별 과 연령 은 자동 적 으로 추출 이 가능 하 다 . 연락처 에 관한 항목 들 은 거주 지역 을 유추 할 수 있 게 해 준다 . 
 다만 연락처 의 경우 사무실 의 연락처 인지 자택 의 연락처 인지 등 에 대한 확인 이 어려운 경우 도 있 다는 점 은 주의 할 필요 가 있 다 . 
 고객 의 구매 즉 기업 과 의 거래 의 과정 과 결과 들 은 매우 가치 있 는 정보 이 다 . 이 들 을 통해 과거 에 얼마 를 어떤 형식 으로 구매 했으며 향후 어떤 품목 을 얼마나 구매 할지 를 예상 할 수 있 는 단서 가 나올 수 있 기 때문 이 다 . 이 와 같이 거래 와 관련 된 항목 들 을 사용 해서 고객 을 구분 하 는 것 은 특별히 행동 ( behavioral ) 세분화 라고 부른다 . 다만 거래 로부터 고객 세분화 기준 을 만들 어 내 는 과정 에서 는 소위 파생 ( derivation ) 이 라는 작업 이 필수 적 인데 이 과정 에서 주의 가 필요 하 다 . 
 파생 과정 을 통해 어떤 형식 과 의미 의 변수 를 만들 어 내 는가 에 따라 고객 세분화 의 결과 는 얼마 든지 달라질 수 있 으며 , 대안 이 될 수 있 는 후보 파생 변수 의 종류 로 계산 방법 에 따라 무제한 이 될 수 있 기 때문 이 다 . 예 를 들 어 구매 수준 을 파생 변수 로 생성 하 고 싶 다고 했 을 때 최근 2 개월 , 3 개월 , 1 년 중 어느 값 을 사용 한다고 하 더라도 구매 수준 을 나타내 게 된다 . 가능 한 무제한 의 대안 중 적절 한 기간 한 가지 를 선택 해야 하 는 문제 를 만나 는 것 이 다 . 
 예측 / 추정 정보 를 결합 한 고객 세분화 
 내부 데이터 를 활용 하 기 위한 추가 적 인 노력 의 하나 가 정보 를 종합 해서 새로운 추가 적 항목 을 만들 어 사용 하 는 것 이 다 . 그 일환 으로 내부 데이터 들 을 활용 한 추정 이나 예측 을 한 후 그 결과 를 고객 세분화 에 기준 차원 으로 사용 하 는 방법 도 많이 사용 한다 . 
 예 를 들 면 각 고객 의 다양 한 데이터 항목 값 을 바탕 으로 고객 의 다음 해 동안 의 유지 가능 성 이나 수익 성 을 예상 한 후 이 들 을 사용 해 고객 을 세분 화 할 수 있 다 . 여기 서 유지 가능 성 과 수익 성 은 각각 별도 의 예측 모델 을 만들 어 그 값 을 구하 게 된다 . 이 두 가지 값 은 앞서 에서 살펴보 았 던 그리드 방식 의 고객 세분화 를 위한 축 으로 사용 될 수 있 다 . 물론 , 두 가지 값 을 축 으로 사용 한다고 해도 반드시 그리드 방식 만 사용 할 수 있 는 것 은 아니 며 군집 화 를 적용 할 수 도 있 다 . 
 또 고객 별 상품 별 구매 가능 성 을 각각 모델 에 의해 산출 한 후 이 들 을 기준 으로 상품 선호 에 따른 고객 세분화 를 실시 할 수 도 있 다 . 예 를 들 어 다섯 가지 상품 군 각각 에 대해 구매 가능 성 을 모델 에 의해 예상 한 후 다섯 가지 변수 를 군집 화 방식 에 적용 해 일련 의 군집 을 만드 는 방식 으로 고객 세분화 를 할 수 도 있 을 것 이 다 . 
 조사 데이터 를 활용 한 고객 세분화 
 고객 에 관해 알 고 싶 은 것 은 무제한 이 며 많이 알 수 있 을수록 더 좋 은 활동 계획 을 세울 수 있 을 것 이 다 . 하지만 내부 에 가지 고 있 는 데이터 들 즉 인구 통계 와 거래 관련 항목 들 만 으로 는 고객 의 태도 ( attitude ) , 이익 ( benefit ) 등 을 직접 적 으로 파악 할 방법 은 없 다 . 이 때문 에 고객 에 대한 표본 조사 를 실시 한 후 그 결과 를 내부 데이터 와 결합 해 각 고객 에 대한 이해 를 보충 하 기 도 한다 . 다만 , 조사 에 는 비용 과 시간 이 소요 되 기 때문 에 모든 고객 에 대해 매주 매월 조사 를 실시 한다는 것 은 불 가능 하 다는 제약 을 염두 에 두 고 조사 를 통해서라도 수집 해야 할 필수 적 인 데이터 를 잘 선택 하 는 것 이 필요 하 다 . 
 외부 데이터 를 결합 한 고객 세분화 
 조사 를 통해 부족 한 데이터 를 채워 넣 는 방법 이외 에 외부 의 기관 이 보유 하 고 있 는 데이터 를 구매 또는 대여 해 내부 의 데이터 와 결합 해서 분석 을 하 는 방법 도 종종 사용 된다 . 국내 에서 는 이 와 같 은 방식 으로 사용 할 수 있 도록 제공 되 는 데이터베이스 가 극히 제한 적 이 기 는 하지만 신용 정보 등 과 같 은 제한 적 인 영역 에서 는 존재 하 는 경우 도 있 다 . 
 국내 와 는 달리 미국 과 같 은 다른 나라 들 에서 는 기업 마케팅 용 으로 가공 된 많 은 상업 용 데이터베이스 가 존재 하 며 실제로 이 를 내부 데이터 와 결합 해 사용 하 는 예 가 많 다고 알려져 있 다 . 외부 데이터 의 경우 개별 고객 단위 로 구성 된 데이터 가 아니 라 가 구 또는 우편번호 단위 로 구성 된 데이터 도 내부 데이터 와 결합 되 면 유용 할 수 있 다 . 이 경우 에 는 고객 단위 로 구성 된 데이터 를 보충 하 는 의미 로 간접 적 인 추정 치 의 역할 을 하 게 된다 . 예 를 들 면 30 세 남성 고객 이 거주 하 는 지역 은 분당 인데 그 고객 이 사 는 정확 한 동의 특성 중 하나 가 의류 에 대한 소비 수준 이 높 다는 것 이 라면 그 특성 은 30 세 남성 인 해당 고객 의 특성 의 하나 로 간주 되 는 것 이 다 . 
 좋 은 고객 세분화 의 평가 기준 은 무엇 인가 
 고객 세분화 가 필요 로 하 는 가장 중요 한 특성 은 어떠 한 방법 에 의해서든 구분 된 집단 이 집단 내 에서 구성원 간 에 동질 적 인가 ( 쉽 게 말 하 면 서로 유사 한가 ) 이 다 . 물론 서로 다른 집단 에 속한 고객 들 끼리 는 이질 적 일 필요 가 있 을 것 이 다 . 집단 내 에서 유사 성 이 높 지 않 은 집단 이 라면 고객 세분화 의 의미 가 없 기 때문 에 당연 한 일 이 다 . 집단 내 동질 성 은 고객 세분화 경우 든 시장 세분화 경우 든 모두 중요 한 요인 이 된다 . 
 한편 시장 세분화 의 경우 에 는 발견 된 집단 이 접근 가능 한가 ( reachability ) 가 중요 한 요인 의 하나 이 다 . 구분 해 내 어도 접촉 이 불 가능 할 수 있 기 때문 이 다 . 하지만 고객 세분화 의 경우 이미 접촉 이 있 는 고객 을 대상 으로 하 다 보 니 이 점 은 그다지 중요 한 요건 이 되 지 않 는다 . 또 한 가지 고객 세분화 에서 중요 한 요건 은 그 수이 다 . 
 세분 화 된 고객 집단 의 수 가 지나치 게 많 다면 관리 가능 ( manageable ) 하 지 못할 수 있 기 에 적정 한 수 가 되 어야 한다는 것 이 다 . 그 수 에 관해 어느 경우 에 나 적용 될 수 있 는 지침 은 존재 하 지 않 으나 통상 관리 가능 하 려면 최대 수 십 개 집단 을 넘 어 가지 는 않 아야 한다는 정도 의 생각 ( rule of thumb ) 을 해 볼 수 있 을 듯 하 다 . 30 개 로 만 고객 이 나누 어 진다고 보 아도 300 만 에 달하 는 제법 큰 규모 의 고객 집단 이 평균 10 만 명 규모 의 작 은 집단 들 로 나누 어 지 는 것 이 기 때문 이 다 . 
 고객 세분화 프로세스 
 ▲ 고객 세분화 프로세스 
 고객 세분화 를 해 나가 는 과정 은 에 보여 지 는 것 과 같 은 여섯 가지 정도 로 진행 된다고 할 수 있 다 . 고객 세분화 기준 을 결정 하 고 적용 하 는 단계 가 전체 과정 에서 실질 적 으로 고객 이 구분 되 는 단계 임 에 도 불구 하 고 실제로 그 이전 과 이후 에 여러 단계 를 필요 로 한다 . 목적 의 설정 이나 데이터 확보 , 기준 에 따라 나누 어 진 집단 들 의 특성 을 확인 하 는 등 의 단계 가 모두 필요 하 다 . 집단 별 특성 확인 과정 을 거친 후 에 는 통상 세분화 기준 을 조정 하 는 작업 이 필요 하 게 되 므로 만족 스러운 결과 를 얻 을 때 까지 일련 의 단계 를 반복 적 으로 수행 하 는 방식 이 된다 . 
 전체 프로세스 에서 가장 중요 한 것 은 목적 을 설정 하 는 단계 라고 생각 된다 . 이후 의 모든 작업 들 이 어떤 목적 에서 출발 하 였 는가 에 따라 결정 되 는 것 이 기 때문 이 다 . 그러나 많 은 경우 에 목적 설정 에 많 은 노력 을 기울이 지 않 은 채 고객 세분화 를 수행 하 고 만족 스럽 지 않 은 결과 를 얻 고 만 다 . 
 목적 설정 단계 에서 는 고객 세분화 결과 를 어떤 정보 를 얻 는데 활용 하 고자 하 는 것 인지 또 어떤 활동 에 대한 계획 을 세우 기 위해 활용 하 고자 하 는 것 인지 를 구체 화 하 게 된다 . 고객 세분화 의 성공 여부 에 대한 평가 기준 을 미리 세우 는 것 도 이 단계 에서 이루어져야 할 일 이 다 . 또 고객 세분화 가 전략 적 세분 화 또는 전술 적 세분화 중 어느 쪽 의 성격 에서 이루어져야 하 는지 도 규정 하 게 된다 . 전략 적 세분 화 란 통상 고객 세분화 결과물 이 전사 적 이 고 , 장기 적 인 활동 계획 내지 는 정책 을 수립 하 기 위해 수행 하 는 것 이 다 . 
 거시 적 ( macro ) 세분 화 라는 이름 으로 도 부른다 . 반 대로 전술 적 세분화 란 주로 특정 한 캠페인 과 같 은 구체 적 마케팅 활동 ( 예 : 고객 이 탈 방지 , 교차 판매 등 ) 의 대상 을 선별 하 고 선별 된 집단 중 일부 의 특성 을 구분 해서 활동 을 전개 하 기 위한 것 이 다 . 미시 적 ( micro ) 세분화 라고 도 부른다 . 
 어떤 업종 에서 고객 세분화 가 중요 시 되 는가 ? 
 오늘날 에 는 업종 과 무관 하 게 대부분 의 기업 이 고객 데이터베이스 를 보유 하 고 있 다 . 심지어 는 정부 기관 , 도서관 , 학교 등 과 같 은 공공 부문 에서 조차 도 고객 데이터베이스 를 가지 고 있 으며 이 를 세분 화 해 정교 한 맞춤 형 마케팅 과 서비스 를 제공 하 고자 노력 하 고 있 다 . 영국 에서 는 공공 기관 들 의 고객 세분화 에 의한 맞춤 형 고객 관리 를 위해 이미 수년전 부터 표준 적 인 지침 을 만들 어 보급 하 는 노력 을 기울이 기 까지 하 고 있 다 . 
 다양 한 업종 의 고객 세분화 와 관련 된 사례 의 하나 로 미국 의 한 자동차 렌탈 회사 의 고객 세분화 사례 를 살펴보 자 . 이 회사 는 보다 수익 성 있 는 고객 을 확보 하 기 위해 100 만 명 이상 에 달하 는 내부 고객 데이터베이스 에 포함 된 고객 을 세분 화 하 는 작업 을 실시 하 였 다 . 내부 데이터베이스 가 가진 한계 를 염두 에 두 고 상용 으로 제공 되 는 외부 데이터베이스 를 함께 활용 하 였 다 . 세분화 에 고려 된 항목 은 크 게 인구 통계 항목 별 자동차 렌탈 행동 정보 , 렌 탈시 활용 하 는 채널 , 수익 가치 등 으로 구성 했 다 . 
 각 항목 내 에 는 다수 의 세부 적 인 데이터 항목 이 세분화 를 위해 사용 될 수 있 도록 포함 되 었 다 . 이 와 같이 확보 된 데이터 를 분석 한 결과 이 회사 는 8 개 의 고객 집단 으로 전체 고객 을 구분 할 수 있 었 다 . 외부 데이터 와 의 연계 의 일환 으로 고객 들 의 경쟁사 에서 의 구매 행동 도 파악 할 수 있 었 다 . 일단 이 와 같이 고객 이 구분 된 이후 에 는 활용 을 위한 방안 이 모색 되 었 다 . 우선 고객 세분화 결과 는 직원 들 에게 ' 모든 고객 이 동일 하 지 않 음 ' 을 교육 시키 는 용도 로 도 사용 되 었 다 . 
 이 과정 에서 각 세 분 집단 의 인구 통계 , 라이프 스타일 , 구매 행동 을 나타낸 포스터 를 제작 해 직원 들 이 쉽 게 각 집단 의 특성 을 이해 하 고 숙지 할 수 있 도록 하 기 도 했 다 . 또 집단 별 특성 을 반영 해 가치 가 큰 집단 에 초점 을 맞춘 타 겟 광고 캠페인 도 시행 되 었 다 . 그 밖 에 도 네 명 의 고객 세분 집단 별 관리자 로 고객 개발 팀 을 구성 하 고 각 관리자 당 두 개 씩 의 세 분 집단 에 대한 마케팅 프로그램 을 전담 하 도록 조직 을 변경 했 다 . 고객 세분화 를 바탕 으로 한 통합 적 타 겟 마케팅 을 실시 한 것 이 다 . 고객 세분화 를 통한 이 와 같 은 활동 은 렌탈 예약 20 % 증가 라는 가시 적 인 성과 와 연결 되 었 다 . 
 한편 고객 세분화 가 반드시 개인 고객 을 상대 하 는 소위 B 2 C 업종 에서 만 활용 되 는 것 도 아니 다 . 또 매우 복잡 하 고 다양 한 정보 를 필요 로 하 는 것 만 도 아니 다 . 한 예 를 살펴보 면 미국 의 한 곡물 관련 화학제품 회사 에서 는 기존 고객 과 잠재 고객 에 대한 데이터베이스 를 조사 를 통해 확보 한 후 맞춤 형 의 정보 제공 을 실시 하 였 다 . 
 기존 에 보유 한 데이터베이스 가 고객 별 요구 를 담 고 있 지 못하 다는 결정 적 인 문제 를 해결 하 기 위해 외부 리스트 를 구매 해 곡물 을 키우 는 자영업 자 ( 농장 주인 등 사업가 성격 의 고객 들 ) 들 의 리스트 를 확보 한 후 그 전체 에 대해 고객 요구 를 규명 할 수 있 는 열 가지 중요 한 질문 을 선별 해 만들 어 진 매우 간단 한 설문 을 발송 했 다 . 
 응답 하 면 2 달러 의 현금 으로 교환 할 수 있 는 수표 를 담 은 이 간단 한 설문 은 40 % 이상 의 응답 을 얻 었 고 , 이 를 통해 얻 어 진 데이터 를 분류 해 이후 부터 는 고객 요구 에 맞 는 정보 제공 이 가능 해 졌 다고 한다 . 이 와 같이 고객 세분 화 는 어떤 업종 에 속하 는가 가 문제 가 아니 라 어떤 방법 으로 활용 할 것 인가 에 대한 아이디어 에 따라서 큰 성과 를 낼 수 있 는 것 이 다 . 
 고객 세분화 활용 의 극대 화 
 여기 까지 고객 세분화 에 대한 개념 과 방법 에 대해 다양 하 게 살펴보 았 으나 고객 세분화 를 위한 모든 것 을 담 기 에 는 크 게 부족 했 다고 생각 한다 . 고객 세분 화 는 일견 쉽 게 보 면 매우 쉬운 일 일 수 도 있 으나 한편 으로 는 매우 정교 한 작업 과 세심 한 주의 를 요구 하 는 것 이 기 도 하 기 때문 이 다 . 하지만 더 중요 한 것 은 실제로 활용 되 는가 하 는 것 이 다 . 
 책상 위 의 컴퓨터 스프레드시트 안 에 또는 데이터베이스 안 에 만 존재 하 는 고객 세분 화 는 실질 적 으로 회사 에 아무런 기여 를 하 지 않 는다 . 활용 이 이루어지 게 하 려면 고객 세분화 를 담당 하 는 부문 과 실제로 고객 을 관리 하 는 부문 이 유기 적 으로 연결 되 어 움직여야 한다 . 그 때문 에 고객 세분 화 는 조직 전체 가 감당 할 수 없 는 정도 의 수준 까지 고도 화 되 는 것 도 그다지 적절 하 지 않 다 . 이해 가 가 지 않 는다면 사용 하 기 어렵 기 때문 이 다 . 
 한두 명 의 분석가 들 의 욕심 만 으로 는 고객 세분화 가 실제로 업무 에 적용 되 고 성과 로 연결 되 는 결과 가 얻 어 지 는 것 을 보장 할 수 가 없 다 . 고객 세분화 가 이루 어 졌 다면 그 활용 에 대한 매우 구체 적 인 방법 이 전파 되 어야 한다 . 매뉴얼 도 필요 할 수 있 으며 교육 내지 는 훈련 프로그램 도 필요 하 다 . 구체 적 인 방법 의 일환 으로 앞서 살펴보 았 던 자동차 렌탈 회사 사례 에서 처럼 고객 세분 집단 별 담당자 를 두 는 조직 측 ? 면 의 변화 가 필요 할 수 도 있 다 . 또 경우 에 따라서 는 업무 프로세스 의 부분 적 또는 상당 한 변화 가 필요 할 수 도 있 다 . 
 다행히 일단 고객 세분화 가 업무 에 적용 되 고 긍정 적 인 결과 를 얻 기 시작 한다면 다음 단계 에 대한 고민 도 미리 해 두 어야 할 것 이 다 . 고객 세분 화 는 통상 특정 한 시점 에서 의 고객 상태 , 그리고 고객 전체 집단 의 상태 를 기준 으로 이루어진 것 이 다 보 니 시간 이 지나 게 되 면 변화 한 상황 과 괴리 가 생겨날 수 있 다 . 적어도 분기 단위 로 는 적용 하 고 있 는 고객 세분화 의 적합 성 을 재 평가 하 는 작업 이 수반 되 어야 한다 . 주기 적 으로 평가 하 지 않 으면 고객 세분화 의 노후화 여부 를 빠르 게 발견 해 내 는 것 이 가능 하 지 않 을 수 있 기 때문 이 다 . 
 고객 세분화 를 수행 하 고 그 결과 를 업무 에 적용 하 는 과정 에서 한 번 에 만족 스러운 성과 가 나오 지 않 을 수 도 있 다 . 때로 는 필요 한 데이터 가 내부 에 존재 하 지 않 을 수 도 있 다 . 외부 에서 도 쉽 게 확보 하 기 어려울 수 도 있 다 . 그러나 그러 한 문제 들 에 대해서 는 나름 대로 의 답 을 찾아가 는 것 이 가능 할 것 이 라고 생각 된다 . 다만 , 경험 과 노력 과 시간 이 필요 할 수 도 있 다 . 일단 바른 방향 으로 진행 하 고 있 다고 판단 된다면 그 때 부터 는 의지 의 문제 일 뿐 일 것 이 다 . 
 필자 : 전용준 
 리비 젼 컨설팅 대표 / 경영학 박사 
 케이 엔 티 컨설팅 그룹 , 이씨 마이너 , 엑 설루 션 컨설팅 등 을 거쳐 현재 는 고객 전략 과 고객 분석 에 대한 전문 컨설팅 을 제공 하 는 리비 젼 컨설팅 의 대표 로 일 하 고 있 다 . 경영학 박사 로 백화점 , 홈 쇼핑 , 캐피탈 , 교육 서비스 , 제조 유통 등 다양 한 업종 의 CRM 고객 전략 과 분석 CRM 에 관한 컨설팅 실무 를 수행 해 왔으며 여러 전문 기관 들 에서 CRM 전략 , eCRM , 고객 데이터 분석 등 에 관해 강의 하 고 있 다 . 
 2007 년 09 월 28 일 ( 금 ) 00 : 56 : 00 전용준 xyxonxyxon @ empal . com 메일 보내 기 ㅣ 기자 의 다른 기사 보 기