Personalization of e-CRM : a case study of KB internet banking

Abstract

기술이 급속도로 발전함에 따라 시장은 전례 없는 다양한 제품과 서비스 상품들로 넘쳐나게 되었다. 이에, 넓은 선택의 폭을 향유하게 된 소비자 가 바로 가장 큰 수혜자로 등장하였고, 기업은 다양해진 소비자의 구미에 맞는 상품들을 선보이기 위해 소비자의 심리와 행태변화에 더욱 주목하게 되었다. 따라서 통합고객관리(Customer Relationship Management) 체제가 마케팅의 큰 화두로 등장하였다. 여기에, 21세기 인터넷 혁신이 일어남에 따라, 기존의 CRM 형태에 온라인 요소가 가미된 e-CRM이 기존의 CRM 모델에서 진화, 발생하게 되었다. 특히 e-CRM 수행의 가장 궁극적인 목적으로서 고객의 욕구를 이해하고 충족시키기 위해서, 고객을 개인화 하는 작업은 가장 선행되는 중요한 과제이다. 더욱이 실시간, 다채널 접근 경로가 공개되어있는 e-CRM에서는 더욱더 정교하고 섬세한 개인화 작업이 CRM에서 보다 더욱더 요구된다. 고객가치와 고객의 욕구간의 상관관계를 따져보았을 때 개인화에도 여러 단계가 존재하며 e-CRM에서의 개인화는 바로 Mass Customization 형태로 나타났다. e-CRM의 개인화는 다시 상품의 변경여부와 고객에 대한 제공형태의 여부에 따라 고객 적응형 맞춤(Adaptive Customization) , 화장형 맞춤(Cosmetic Customization) , 투명형 맞춤(Transparent Customization) , 공동 여과형 맞춤 (Collaborative Customization) 으로 구분된다. 구체적으로 개인화는 고객에 대한 인적특성, 구매시점의 특성 등을 기반으로 고객의 총체적 특성을 파악한 후, 개인별 특성에 대한 규칙을 결정하고 이것을 근거로 개인별로 차별화 된 웹컨텐츠 제공하고, 적합한 상품 및 서비스를 제시해 주는 과정을 거친다. 또한 특히 e-CRM상에서의 개인화 작업을 위해서는 온라인 개인화 기술들이 필요한데, 여기에는 검색엔진 , 체크박스 , 연계성분석 개인화(collaborative filtering system) , 규칙기반 개인화(rule-based contents matching system) , 신경망처리 개인화(neural network system) 등이 있다. 이러한 e-CRM 개인화 에 대한 고찰은 실제로 주택은행과 합병이전의 국민은행의 인터넷 뱅킹 사례에서 적용될 수 있다. 국민은행의 인터넷 뱅킹은 앞에서 제시한 4가지 개인화 유형 중 화장형 맞춤 , 투명형 맞춤 , 공동여과형 맞춤 등 3개지 개인화 유형형태를 보여주었고, 특히 온라인 개인화 기술 중 검색엔진 , 체크박스 그리고 규칙기반 개인화 을 사용하였다. 특히 규칙기반 개인화 기법에서는 총 182가지의 규칙을 정의하였다. 국민은행의 인터넷뱅킹 개인화 노력은 꽤 성공적인 것으로 여론조사결과 평가되었으나, 고객에게 접근의 용이성을 제공하는 데는 미흡하였으며, 규칙기반 개인화 방법을 사용하여 시시각각 변화하는 상황에 대응하지 못했으며, 고객의 클릭스트림에 근거한 추천서비스를 수행하지 못하였다. 다른 개인화 사례들과 비교하자면, 국민은행은 Wells Fargo 은행과 같이 통합된 즐겨찾기 사이트의 편의성을 제공하지 못했고, 삼성카드와 같이 다른 웹사이트와 연계하여 보다 높은 수익성을 창출할 수 있는 가능성을 모색하지 않았다. 또한 신세계의 사례에서처럼 자발적인 커뮤터니 가입보다는 스스로 커뮤너티를 지정해 줌으로써 고객의 참여도를 낮췄다는 한계점을 가진다. 또한 e-CRM 개인화는 언제나 사적 정보 보호를 고려하면서 시도되어져야 하고, 진정한 개인화는 e-CRM이라는 큰 개념 속에서 다른 요소들과의 통합에 의해 성취될 수 있다. ; As technologies have been rapidly developed and innovated, markets became overloaded with unprecedentedly various goods and services. Here, customers , who got to enjoy the wider range of choices on goods and services, came to be the very beneficiaries in this trend, and enterprises had to pay more attention to changes of customers minds and behaviors to display the right products which could meet the tastes of customers. Accordingly, Customer Relationship Management (CRM) emerged as a main issue. And the appearance of the Internet in the 21st century encouraged the evolvement of the very e-CRM from the established CRM. To grasp the real needs of customers and meet the needs, the ultimate goal of e-CRM implementation, personalization work is the most essential. Especially because e-CRM is based on the Web which enables multi-channels and real-time services, e-CRM needs more elaborate and detailed personalization processes than CRM. There are several levels in personalization when the correlation between the degree of customer needs and that of lifetime customer value (LCV) is taken into account, and the personalization of e-CRM occurred in the form of Mass Customization among the levels. The personalization of e-CRM has four types of customization , according to the correlation of Representation Style (or Packaging Style) and Product Style , such as adaptive customization , cosmetic customization , transparent customization and collaborative customization . Besides online personalization tools are necessary so as to realize personalization in e-CRM, such as text search engine , check box , collaborative filtering system , rule-based contents matching system and neural network system . These descriptions on personalization of e-CRM could be applied to the real case of Kookmin Bank (KB) Internet Banking prior to the M&A with H&CB. KB Internet banking showed the three types of e-CRM personalization such as cosmetic, transparent and collaborative customization out of the four types of customizations. And KB used rule-Based online personalization system with 182 rules in total. The KB personalization effort was turned out to be relatively successful according to the earlier suggested surveys. However, it showed some limits in providing easier access routes, in instantly upgrading personalization rules, and in providing more appropriate recommendations based on customers unconscious preferences. When compared with other cases, KB needed to arrange for customers an integrated one-look page like Wells Fargo Bank, strategic plans to connect the website with other industries like the case of Samsung Card Corporation. And customers voluntary membership in communities should have more activated their participation in those community activities like the case of Shinsegue Department Store.