알고보면 쓸모있는 마케팅 사전-CRM 시스템

[핀포인트뉴스=임지혜 기자] DB(data base)

일련의 데이터가 체계적으로 정리/저장된 시스템으로 그 내용에 따라 고객 DB, 상품 DB, 물류 DB 등으로 분류되며, CRM을 전문적으로 시행하는 기업의 경우 고객 DB는 기타 운영 DB와는 별도의 물리적 위치에 관리한다.

DW(data base)

DB의 경우 변동성(update, delete, insert 등)이 강한 정보가 저장되고 대부분 현재 시점 기준의 데이터를 갖게 된다. 이에 따라 별도의 물리적/논리적 영역을 만들어 시간과 저장공간의 제한없이 모든 데이터를 저장하여 분석 및 연계 시스템과의 인터페이스의 효율을 높이기 위해 만든 대용량 저장장치. DW에서 더 확장된, 고도화된 구조를 BW(Business Warehouse)라고 부른다

OLAP(OnLine Analytical Processing)

온라인 기반의 분석 시스템을 일컫는 용어로, 일반적으로 DW와 인터페이스하여 사용자가 원하는 리포트를 실시간으로 분석하여 결과값을 얻어내는 시스템

- 메트릭(metric) : 구하고자 하는 값(예-매출액/고객수/휴면율/구매주기 등)

- 속성(attribute) : 구하고자 하는 값이 가진 인자의 속성(예-성/연령/지역/등급 등)

- 차원(dimension) : 구하고자 하는 값을 표현하는 방식(예- [성별*연령별*등급별] 객단가)으로 속성과 유사한 의미로 쓰이기도 한다

- 필터(filter) : 구하고자 하는 값을 제한하는 인자(예-특정기간/특정지역/특정매장/특정 상품 이용자 등 필터 조건)

* OLAP에서 더 확장된, 고도화된 구조를 BI(Business Intelligence)라고 부른다

정형리포트

올랩에서 사용자가 원하는 내용의 리포트를 사전에 정의하여, 필수 질의값(메트릭,속성,필터)만을 입력하여 결과값을 얻을 수 있는 리포트

정형리포트

사용자가 필요시점 마다 다양한 분석 요건을 정의하여 분석하는 리포트로, 때에 따라서는 SQL을 직접 활용하여 분석하기도 한다

데이터 마이닝(data mining)

대용량의 데이터에 함축되어 있는 논리/연관성/확율을 계산하여 비즈니스 인사이트를 만들어 내는 과정으로, 우리가 흔히 아는 "기저귀 구매고객은 맥주를 구매할 확율이 높다" 라는 말이 바로 데이터 마이닝을 통해 분석된 결과이다. 데이터 마이닝으로 부터 읽혀진 인사이트는 마케팅/영업의 의사결정에 활용되거나 혹은 CRM캠페인의 모델링에 활용되기도 한다.