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SAS ‘고객분석’ 성공사례③ | 여행사 Expedia
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승인 2011.04.28  
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Expedia, 비즈니스 여행자 대상 타깃 마케팅으로 매출 상승 

 

고객분석은 기업이 수익을 올리고, 자사의 마케팅을 극대화하는데 있어서 중요한 경쟁요소로 떠오르고 있다. 축적된 고객 데이터를 통해 가망고객을 대상으로 맞춤형 캠페인을 전개하며, 고객의 행동을 추적하고, 판매를 예측하며, 새로운 판매기회를 획득함으로써 경쟁력 있는 기업으로 거듭나고 있는 것이다. SAS 성공적인 해외 고객분석 사례를 3회에 걸쳐 연재로 제시한다. 국내에서는 BI(Business Intelligence) 많이 알려져 있는 고객분석 사례를 통해 효과적인 고객 분석 마케팅 전략과 가치에 대해 알아보는 자리를 마련했다<편집자주> 

 

SAS 고객분석 성공사례①/ "높은 고객 충성도와 강력한 마케팅 전략의 대명사, Staples"

SAS 고객분석 성공사례②/ SAS® 통해 유행에 민감한 고객을 공략한 Macys

SAS 고객분석 성공사례③/ Expedia, 비즈니스 여행자 대상 타깃 마케팅으로 매출 상승

 

기관명: Expedia

업종: 여행사

해결 과제: Expedia 고객들에게 저렴한 가격으로 서비스를 제공하고 동시에 기업의 수익을 증대시키기 위해 애쓰고 있다.

솔루션: SAS 예측 분석을 통해 Expedia 분석가들은 방대한 데이터를 이용하여 실시간으로 실행되는 모델을 구축할 있다.

이점: 3 또는 4주간의 SAS 프로젝트가 판매를 최대 10%까지 증대시켜줄 있으며 가치는 수천만 달러에 이른다.

 

세계 선두의 온라인 여행사는 SAS 예측 분석을 이용해 부정행위를 차단하고, 수익을 높이며 고객 로열티를 구축하고 있다. Expedia 비즈니스의 특정 부문을 대상으로 3 또는 4 간의 SAS 프로젝트는 판매를 최대 10%까지 증대시킬 있으며, 가치는 수만 달러에 이른다.

워싱턴주 Bellevue 본사가 있는 여행사는 온라인상에서 호텔, 항공 렌터카를 예약해주는 사업 부문의 선두 주자이다. 고객의 요구를 더욱 정확하게 이해하기 위한 노력을 기울이면서 Expedia 수익을 증대시킬 있는 혁신적인 방법도 알게 됐다. 회사는 SAS 소프트웨어를 이용해 10 간의 트래픽 연간 여행과 관련된 180 달러 규모의 거래로부터 수집해온 데이터를 마이닝 분석하고 있다.

Expedia 전략 고객 통찰력 부문 책임자인 Dan Lynn SAS 우리 사이트를 방문하는 수백만 고객들을 정확하게 파악할 있도록 도와준다. 개인화되고, 행동을 기준으로 기획된 서비스는 온라인 여행사업에 있어서 매우 중요하다. 방대한 분량의 선호도 변수 분류들을 대용량 데이터베이스 분석에 통합시키려면 SAS만이 제공하고 있는 엄청난 리프팅 기능이 요구된다. 이제는 우리 고객들에게 우수한 계약 조건을 훨씬 신속하게 제시할 있게 되었으며 이로써 우리가 누리는 ROI 대폭 증대됐다”고 말했다.

Expedia 가지 방식으로 SAS 적용하고 있다.

 

1. 인벤터리 선택 최적화

SAS 특별히 훌륭한 가치가 있는 계약 조건으로써 표시한 목록들을 호텔이 Expedia에게 제공하면, Expedia 사이트는 목록을 부각되도록 표시한다. 통계 선임 모델 제작자이자 개발자인 Sandipan Ganguly “고객에게 있어서 훌륭한 거래 조건은 결국 우리에게도 좋은 거래 조건이 된다”고 말했다.

 

2. 웹 사이트 디자인

Expedia 사이트에 우리를 머물게 만드는 요인은 무엇일까? 무엇이 우리로 하여금 사이트를 클릭하도록 유도하고 결국에는 항공, 호텔 또는 렌터카까지 예약하도록 만드는 것일까? Expedia 정기적으로 여러 사이트 레이아웃을 비교하고 수익을 창출하는데 가장 효과적인 콘텐트와 그래픽 이미지의 조합을 연구한다. Ganguly “우리는 특정 서비스 또는 디스플레이가 고객의 관심을 전환시킬 있는지 여부를 확인하기 위해 테스트를 한다”고  말했다.

 

3. 부정 행위 감소

Expedia 구매를 즉시 승인할 것인지 혹은 재고해볼 것인지를 결정하기 위해 모든 신용 카드 거래를 매우 신속하게 “평가”해야 한다. 이후, 거래가 부정행위로 판명날 경우, 신용 평가 시스템은 이러한 실수를 통해 “학습”을 하며 SAS 데이터 마이닝 모델은 자동으로 “재교육”되어 향후 거래에서 이와 유사한 행위에 대해 표시를 한다. 선임 통계 모델 제작자이자 개발자인 Santhosh Shanmugam SAS 덕분에 환불액이 줄어들고 있다. 우리의 예측 모델이 새로운 정보를 이용해 더욱 정확한 결과를 즉각적으로 산출해내기 때문이다. 이는 마치 실시간 자동 의사 결정과도 같다”고 말했다.

 

 

마케터들이 정기적으로 고객들을 그룹으로 세분화하므로 이들은 이에 따라 광고 캠페인과 홍보 행사를 타게팅 있다. 인구 통계학을 기반으로 사전 정의된 그룹만 한정적으로 사용하는 대신, SAS Expedia 전적으로 고객의 구매활동을 기반으로 하는 고객 세분화 그룹을 찾아낼 있도록 해준다.

가지 놀라운 사실은 여행자들 많은 이들이 비즈니스를 위한 여행자들인 것으로 나타났다. 그룹의 여행 빈도와 이들이 여행한 날짜 시간은 이미 생성되어 있던 “비즈니스 여행자 그룹”과 일치율이 높았다. 세부 분석에서 이러한 고객 세그먼트는 여가를 위한 여행자들에 비해 훨씬 민감하며 이들의 시간적 요구 사항에 맞는 모든 옵션들을 꼼꼼하게 살펴보는 것으로 나타났다. 따라서 Expedia 새롭게 찾아낸 고객들의 관심을 유도하기 위해 특별하게 맞춤 제작된 화면과 마케팅을 개발할 있었다.

SAS 예측 분석이 도움이 되었던 다른 분야는 호텔이 여행자나 지역 시장 관리자들로부터 좋은 평판을 받았을 원인을 조사하기 위해 선호도 세부 사항을 수집 추적하는 작업이었다. Lynn “우리는 이듬해 호텔의 영업 수익이 5~10% 향상된 것을 있었다.  이로써 고객 중심의 프로그램이 우리 파트너들에게 제공하는 가치가 입증됐다”고 말했다.

모든 자동화된 프로그램과 분석에는 다른 업체의 제품에서 관리되는 데이터베이스의 대용량 데이터들이 사용된다. Shanmugam “다른 제품들은 정교한 예측 모델링을 하기에 너무 느리며, SAS처럼 대용량 데이터를 제대로 처리할 없다”고 말했다. Shanmugam Ganguly 이룩한 업적은 높은 평가를 받고 있다.

Expedia 데이터 중심의 방식으로 성공을 이끌어내고 있으며 SAS 통해 얻은 예측은 정확하고 신뢰할 만한 것임을 우리는 알고 있다. 우리 경영진은 SAS 통해 발견된 통찰력 덕분에 비즈니스 감각이 향상된 것을 감사하게 생각하고 있다.

<데일리그리드>

 

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