◆ 문제점
1. 고객 행태 변화에 대응할 수 있는 고객 세그먼트 필요

2. 기존의 정량적 세그먼트에 웹로그 행동 정보를 활용한 정성적 관점의 고객 세그먼트 추가 필요

◆ 수행결과

1. 금융서비스를 이용하는 고객의 상황적 변수(생애 이벤트, 투자패턴 등)와 실제 이용행태(정보인지 중요도, 선택 중요도 등)를 고려하여 기존 고객 세그먼트를 세분화

2. 웹로그 데이터에서 의미있는 변수를 추출하여 20개의 세그먼트로 세분화

3. 상품 가입이나 상품 조회를 바탕으로 고객 세그먼트별로 선호하는 금융상품을 분석

4. 스마트금융센터, 스마트상담센터, 모바일오피스, 전사CRM과 같은 모든 채널에서 일관성 있는 상품을 추천

5. 웹로그 데이터를 이용하여 행동 기반 세그먼트 특성 구분
 - 사용성선호군, 자기주도군, 추천의존군, 금리민감군, 상담의존군 등의 세그먼트 특성 구분

6. 개인화된 맞춤 캠페인이 가능한 체계 구축
 - 상황적 변수에 따른 세그먼트와 행동기반 세그먼트의 조합으로 Micro Segment를 정의

◆ 도입효과

1. 전문 상담컨텍센터에서 고객의 관심 사항을 실시간으로 파악하여 맞춤 상담 진행 가능

2. 고객 중심의 정보 통합 및 다양한 컨택 포인트에 일관된 추천 메시지 전달

3. E-마케팅 영역을 클릭한 고객 대상으로 가입 실적을 확인하여 추천 효과 검증 가능

4. 고객 세그머트별 이용패턴을 분석하여 상품기획 및 판매전략 수립