eCRM의 도구와 용어

eCRM에서의 소프트웨어/시스템/방법/용어

eCRM을 위한, 넓게는 Business Intelligence를 위한 다양한 소프트웨어와 방법론 및 이론들이 존재한다.

eCRM에서 언급되는 소프트웨어/시스템/방법/용어들 중에서 자주 사용되는 항목들에 대해 정리하였다.

Data Warehouse (DW)

경영 전반적 관리와 의사결정을 위해 전사적으로 다양한 데이터를 수집하여 저장하여 놓은 데이터베이스의 집합을 의미한다..

조직의 운영시스템에서 속도저하 없이 원하는 데이터를 조회할 수 있도록 구성하는 것이 특징으로서,

Data Warehouse는 다음과 같은 특징이 있다고 한다. (Bill Inmon이 정의)

• Subject-oriented : 주제별 조직화된 데이터 – 업무 및 기능중심이 아니라 데이터 중심으로 디자인되어 조직화된 데이터베이스이다. 모든 데이터는 서로 연계되고 참조될 수 있도록 구성한다.


• Time Variance : 추세 데이터 보관 – 시간흐름에 따른 변화를 추적할 수 있도록, 현재상태의 데이터 뿐만 아니라 과거의 데이터에 대해서도 기존 값을 모두 보관한다.


• Integrated : 통합, 기업의 모든 데이터가 통합 – 데이터 항목들의 명명규칙, 단위, 코드등이 일관되게 구성되어 저장되어 있으며, 항상성을 유지한다.


• Non-volatile : 비휘발성 – 데이터는 초기 데이터 적재와 이후 접근 및 사용만 이루어지며, 읽기전용으로 데이터가 유지된다.

ETL( Extract, Transform, Load)

Data warehouse에 데이터가 최종 적재되기까지의 단계를 표현한 단어이다. 외부데이터 소스로부터 데이터를 추출/분리해내고(Extract), 비즈니스목적에 맞게끔 데이터를 연계/가공하거나 불필요한 데이터를 제거하여 데이터 품질을 맞추고(Transform), 최종 Database에 데이터를 적재(Load)하는 단계를 나타낸다.

Data Mart (DM)

Data Warehouse가 전사적 데이터의 통합적, 정적 보관 및 데이터 제공이라면, Data Mart는 동일한 현업을 수행하거나 목적이 동일한 단위 조직에서 자주 사용되는 데이터들을 별도 분리 및 취합하여 구성하는 전문적이고 가벼운 Data warehouse라고 보면 되겠다.

Data warehouse 한곳에서 전사조직 구성원이 접근할 때 발생하는 부하를 분산하기 위해 시작되었지만, 최근에는 Data warehouse보다 우선적으로 Data mart가 구성되는 경우도 많다고 한다.

Data mart는 Data warehouse보다 비용 및 규모면에서 단순하므로 빠르고 간단하게 구축 및 운영이 가능하다.

Entity Relationship Modeling / Multi Dimensional Modeling

DW또는 DM을 구성하기 위해서는 현실 세계에서 얻어진 데이터가 Database화 되어야 한다. 이를 위해 Database내에 각 구성요소 결정하고 연관관계를 구성하는 설계행위이다.

객체관계형 모델링과 다차원모델링 등이 있다.

OLAP (On-Line Analytical Processing)

DW/DM등에 저장된 데이터에 대화식으로 질의(Query)를 보내고 그 결과를 얻는 행위를 말한다. OLAP은 최종 데이터 사용자가 다차원으로 여러 조건을 부여하여 데이터를 다각도로 살펴보고 결과를 얻으며, 정보를 분석하는 과정이라고 볼 수 있다.

가정한 결과를 다양한 실험을 통해 입증해 나가는 방법에 가까우며, 데이터 속에서 미지의 지식을 발견하는 데이터마이닝과는 반대되는 접근방식이다.

OLAP은 아래의 장점과 단점을 갖고 있다.

• 
  
  장점
  
  
  
  
  • 대화식분석을 통해 원하는 분석결과로 쉽게 접근할 수 있다. (SQL은 단방향)
  
  
  • 다차원적인 조회를 통해, 실질적으로 현업에서 유용한 데이터에 접근할 수 있다.
  
  
  • 별도 애플리케이션 구현에 필요한 자원을 절감할 수 있다.
  
  
  • 필요에 따라 원하는 리포트를 구현할 수 있다.


• 
  
  단점
  
  
  
  
  • OLAP툴이 상당히 고가이다.
  
  
  • 현업의 일부 복잡한 장표형식 등의 지원은 불가능하다

OLAP은 MOLAP(Multidimensional), ROLAP(Relational), HOLAP(Hybrid), WOLAP(Web-based), DOLAP(Desktop), RTOLAP(Real-Time) 등으로 분류된다.

OLTP (On-Line Transaction Processing)

온라인을 통해 금융결제 업무를 중앙 집중형으로 처리하여 지원하는 방법. 은행, 항공, 슈퍼마켓, 인터넷뱅킹, 전자상거래등 많은 곳에서 이용되며, 다양한 거래데이터의 원시정보가 생성되고 기록되는 시스템으로 볼 수 있다.

OLTP에 의해 대규모의 상거래 및 고객데이터의 생산이 가능해 졌고, 많은 데이터의 보관을 위해 Data warehouse가 대두되게끔 하는 배경이 되었다.

SQL (Structured Query Language)

Database의 데이터를 정의/생성/변경/조회 하기 위해 사용되는 컴퓨터 언어.

Data Mining

방대한 데이터 속에서 사전에 인지하지 못하였던, 미지의 지식을 발견해나가는 프로세스이다.

다양한 분석기법 및 기술 – Classification, Clustering, Decision Tree, Neural Network – 등을 이용하여 의미있는 상관관계, 패턴, 동향, 추세등을 찾아내는 과정으로서 B2C분야에서 가장 많이 활용된다.

OLAP과는 반대의 분석접근 방식이다.

Personalization (개인화)

개인화는 각종 Data분석을 통해 고객에게 개인화된 컨텐츠(상품/마케팅메시지 등) 및 서비스를 제공하는 방법이다. 개인화된 컨텐츠의 선정은 Rule-based, Case-based, Collaborative filtering, Neural network 등의 방법을 이용하여 접근한다. 온라인광고, 상품추천, 상품진열, 지역/개인선호에 따른 DM발송등 다양한 분야에서 응용가능하다.

특히, eCRM에서 웹사이트 컨텐츠의 개인화 부분은 실시간으로 적용하는 것이 가능해짐에 따라 Marketing Automation의 도구로서 개인화가 관심을 끌고 있다.

MIS(Marketing Information System)

다양한 기업 내 정보를 취합하고 분석하여, 마케팅 의사결정을 위해 다양한 자료를 제공하는 시스템이다. 경영정보시스템 또는 마케팅정보시스템이라고 불려지는 MIS는 eCRM에 개념 속에서 크게 확장되었다. MIS에서 자주 사용되는 표현방법으로는 Dashboard, KPI, Alarm 등이 있으며 상태모니터링을 위한 방법으로 이용되고 있다.

Database Marketing

eCRM의 이전단계 개념으로서 생각할 수 있다. 고객 Database를 바탕으로 다양한 마케팅활동을 위한 근거자료를 수집/분석하여 과학적인 마케팅을 하기 위해 발전해왔다. Data warehouse 또는 Data mart를 근간으로 타겟마케팅, 1:1(one to one)마케팅, 개인화(Personalization), 고객 등급관리(Customer Scoring/Segmentation), LTV(고객생애가치, Life Time Value) 관리 등을 수행하는 것이 이에 해당한다.

One to One Marketing / Target Marketing 도 유사한 접근방법이다.

웹분석 (Web Analytics)

온라인상에서 발생하는 다양한 마케팅활동과 방문자의 활동(컨텐츠조회/주문 등)과 그로 인해 발생하는 결과(매출/회원가입 등) 데이터를 수집하고 리포팅하는 역할을 수행한다.

수집된 데이터는 DW(Data Warehouse)등에 적재되어 분석CRM에서 활용하게 된다.

메일발송 솔루션

타겟고객층을 대상으로 대량의 메일 또는 SMS메시지를 신속히 발송하기 위해 이용되는 시스템이다. 운영자에 의해 발송되기도 하지만, 사전에 정의된 Rule에 따라 요건이 충족되는 고객에게 자동발송 되도록 하여 운영되기도 한다.

일반적으로 온라인 쇼핑몰에서 주문 시 받는 메일들과 이벤트 안내메일 등이 본 시스템에 의해 발송된 것이다.

CTI (Computer-Telephony Intergration)

컴퓨터와 전화통화를 통합한 것으로서, 단어의미 자체는 외부에서 걸려온 전화를 전산화된 교환서비스를 통해 운영하는 것이지만, 현재의 CTI는 고객의 전화를 가장 적절하게 배분하고, 녹취하고, 고객지원의 품질을 평가하고, Back-Office 데이터를 실시간으로 제공하여 고객지원의 업무효율성을 높이는 등에 주로 활용하고 있다.

IVR (Interactive Voice Response)

음성전화를 통해 음성/번호입력등을 통해 서비스를 제공하는 시스템과 상호대화형으로 응답을 제공하는 솔루션이다. 일반적으로 IVR은 데이터베이스 및 운영시스템등과 연계되어 은행계좌이체, 여론조사, 콜센터와의 연계, 전화 자동주문 등에 사용된다.

Churn Management (이탈고객 관리)

분석을 통해 이탈예상 고객을 예측하고 적합한 마케팅 메시지를 전달하는 등 이탈고객을 줄이고, 신규고객을 확보한 후 충성도를 높이기 위한 전반적인 행위.

통신사업자를 자주 바꾸는 소비자가 많은 통신시장에서 유래된 단어이다.

Marketing Dashboard

Marketing Dashboard는 현재 운영상황을 직관적으로 파악하기 위해 사용된 Reporting 방법중의 하나이지만, 지금의 Dashboard는 다양한 분야에서 응용되어 활용되고 있다. KPI항목들이 주로 Marketing Dashboard에 사용되어 진다.

KPI (Key Performance Indicator)

‘핵심성과지표’이며 기업에서 성과를 평가하기 위해 이용되는 다양한 측정지표들 중 핵심적인 항목들을 뜻 함. 일종의 사업상황모니터(Business Activity Monitoring)로서 주요 KPI관리를 통해서 사업의 흐름을 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.

KPI의 측정지표는 ‘SMART’의 속성을 가져야 한다고 한다.

• Specific (특정 상태를 표현할 수 있어야 한다)


• Measurable (측정 가능해야 한다)


• Achievable (달성 가능해야 한다)


• Result-oriented / Relevant (해당항목과 관련된 중요 결과값이어야 한다)


• Time-bound (기간내 측정된 결과값)

KPI의 지표들은 값의 속성에 따라 나뉘어 질 수 있다.

• 숫자로 표현될 수 있는 값 (Quantitative Indicators)


• 실제(실용)적인 값 (Practical Indicators)


• 방향성 있는 지표 (Directional Indicators) : 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지와 같은 진행방향


• 실행 방안을 세울 수 있는 지표 (Actionable Indicators)

CSF (Critical Success Factor)

주요 성공요인으로 풀이할 수 있다. 사업목표를 달성하기 위해 거쳐야할 단계 중 성공에 크게 영향을 미치는 단계 행동을 의미한다. 예를 들면 제품개발 후 ‘제품발표’와 같은 경우가 해당된다.

CSF와 KPI, 그리고 목표수준 값(Target)이 결합되어 목표(Objective)가 이루어질 수 있다는 설명도 있다.

2002-2008 © BizSpring, Inc.

웹분석과 ASP/SaaS

몇 해전 ‘웹분석이야말로 ASP(Application Service Provider)사업모델에 가장 적합한 사업분야이다’ 라는 글을 어느 해외 웹사이트에서 읽었던 기억이 있다. 이는 Page Tagging(Script Embedding)방식의 웹분석이 점차 선호되면서 ASP모델을 통해 웹분석사업이 크게 확장되던 2002년 이후에 언급되었던 내용이다.

지금은 ASP보다 SaaS(Software as a service)라는 용어를 통해 좀더 확장된 개념으로서의 ASP서비스가 관심을 받고 있는 상황이고, 이 중에서 eCRM분야의 성장율이 가장 높은 상황이다.

웹분석이 eCRM에서 분석CRM영역으로서 한 부분을 차지하고 있는 상황에서, 웹분석과 ASP/SaaS 시장의 흐름을 살펴보는 것이 의미가 있겠다 .

ASP와 SaaS

ASP(Application Service Provider)는 ‘소프트웨어 임대 서비스 공급자’ 또는 이와 같은 소프트웨어 제공방법을 의미한다. 하지만 ISP(Internet Service Provider, 인터넷 서비스 공급자, KT메가패스/하나로텔레콤 하나포스 등)와 같은 용어처럼, 과거에는 소프트웨어의 제공방법보다 소프트웨어를 임대형태로 공급하는 회사라는 의미가 좀더 강한 용어였다.

지금은 ASP형태의 서비스가 상당히 다양화되고 발전한 까닭에, 소프트웨어를 제공하는 방법에서도 좀더 세분화가 필요하게 되었고, SaaS(Software As A Service)라는 용어가 대두되게 되었다.

SaaS는 ASP의 용어에서 느껴지는 ‘공급자’ 라는 부분이 배제되고, 의미의 중심이 ‘소프트웨어’에 집중되어 표현된 용어이다. 하지만 두 용어의 명확한 선을 구분하는 것이 ASP용어의 의미확장으로 인해 어려운 상황이며, ASP와 SaaS 모두 ‘온라인을 통한 소프트웨어/애플리케이션 제공’이라는 의미로 사용되고 있다.

한국정보사회진흥원(NIA)의 ’2007 ASP/SaaS 백서’에서 ASP와 SaaS를 구별하여 설명한 표를 살펴보면 다음과 같다.

( 출처 : 한국정보사회진흥원 2007 ASP/SaaS 백서 P174 )

ASP의 서비스방식은 위에 언급된 사항은 물론, 소프트웨어를 고객사에 설치하고 제공하는 ‘임대’형식의 서비스도 있으나, 최근의 ASP는 모두 온라인을 통해 제공되는 추세에 따라 ‘공통점’ 항목으로 묶은 것으로 보인다.

‘ASP’라는 용어를 두고 ‘SaaS’ 라는 용어가 등장한 배경에는 ‘Software’ 라는 것에 중점을 두었다는 것도 있겠지만, OpenAPI, RIA를 위한 기술(AJAX/FLEX 등), REST(Representational State Transfer)들이 적극적으로 도입되어 ‘플랫폼’화가 가능한 환경을 갖추었느냐가 가장 큰 차이 요소로 생각된다.

쉽게 생각하면 “SaaS가 ASP보다 WEB 2.0스럽다.” 라고 해도 무리가 없을 듯 하다.

ASP/SaaS의 기술적 흐름

On-Demand Software 라고도 불려지는 ASP/SaaS 시장에서, 효과적으로 1대 다(多)서비스를 안정적으로 제공하고, 플랫폼으로서의 인터넷을 이용하여 각 서비스가 마치 하나의 소프트웨어 API처럼 작동하기 위해서 여러 기술들이 활용되고 있다.

ASP/SaaS의 가장 큰 기술적 특징은 OS(운영체제)에 대해 독립적인 점이라 하겠다. 인터넷상의 소프트웨어 서비스가 컴퓨터의 역할을 수행하고, 웹브라우저가 이에 접속하여 애플리케이션을 이용하는 터미널 역할을 한다고 보면 되겠다.

또한 각각 소프트웨어를 하나의 프로그래밍 라이브러리로 보고, 각 서비스의 제공기능을 한곳에 합쳐 새로운 서비스를 구현하기도 한다. 이는 Mash Up이라고 불려지는데 WEB 2.0 시대에서 보여지는 새로운 소프트웨어 개발방법이라고 볼 수도 있겠다. 이를 위해 Open API, REST 등이 활용되고 있다.

데이터처리 능력은 ASP/SaaS에 의해 제공되고, 일반적으로 웹브라우저에 의해 ‘서비스로서의 소프트웨어’를 사용하기 위해 풍부한 사용자인터페이스(UI)와 빠른 응답처리를 구현해야 할 필요성이 나타났다.

초기에는 Active-X 또는 Java Applet 등이 사용되었으나, 현재에는 좀더 가볍고 OS/브라우저 종속성을 탈피하기 위하여 자바스크립트를 이용한 AJAX와 ADOBE의 FLEX등을 많이 이용하는 추세이다.

과거의 소프트웨어 개발방법과 ASP/SaaS를 비교한다면 다음과 같이 비교해 볼 수 있을것이다.

SLA( Service Level Agreement )

온라인을 통한 소프트웨어 제공에서는 소프트웨어의 불법적인 복제와 유통을 예방하기 위한 라이선스 계약보다는 전체 제공하는 소프트웨어의 범위와 수준에 대한 계약이 더욱 중요하게 되었다.

ASP/SaaS에서 SLA(Serivce Level Agreement)는 다음과 같은 항목들이 포함되는 것이 일반적이다.

• 비밀유지 : 고객정보 및 Application 사용에 의해 생성된 데이터에 대한 비밀유지
  
• 보안유지 : 서비스를 제공하는 시스템에 대한 내부/외부 침입에 대한 보안수준 유지
  
• 사고복구 : 시스템장애등에 의해 서비스의 장애가 발생하거나, 데이터의 손실이 있을 경우 복구수준과 보상정책
  
• 소유권 : 서비스를 제공하는 소프트웨어의 소유권과 생성된 데이터에 대한 소유권
  
• 책임 : 각종 사고 및 ID등의 유출상황별 책임

eCRM(웹분석)과 ASP/SaaS

eCRM 및 웹분석은 IT를 기반으로 하고, 온라인상의 e-Business를 위한 Tool/Application이 주를 이룬다는 점에서, ASP/SaaS 형태로 제공되기에 적합한 분야라 할 수 있다.

2005년 전 세계 SaaS시장은 50억 달러를 이뤘고, 2010년 155억 달러로 예상되는 시장에서 CRM분야가 가장 큰 점유율을 차지하고 있다. Operational CRM의 주요 분야라고 할 수 있는 Sales Automation 에서는 ASP/SaaS를 주력보델로 하고 있는 Salesforce.com 이 5년연속 60% 이상의 매출성장세를 이어가고 있다고 한다.

주요 분야별 CRM 애플리케이션 매출 추세는 아래와 같다.

단위: 100만달러 , 출처: IDC 2007.6

주요 업체들의 점유율은 다음과 같다.

단위: 100만달러 , 출처: IDC 2007.6

이중 ASP/SaaS를 주요 사업모델로 하는 Saleforce.com 의 성장이 두드러지며, 웹분석을 기반으로 eCRM에 진입하는 Omniture의 성장이 돋보인다.

Omniture는 웹분석 ASP서비스를 주요 사업모델로 하여 성장해 왔으며, 2007년 Behavioral Targeting 솔루션 업체인 Touch Clarity, 개인화추천 Offermatica 및 웹분석경쟁사인 Visual Sciences 와 WebsideStory를 인수하여 사업규모와 범위가 크게 확장되었다.

현재는 Marketing Automation 업체로 IDC는 분류하고 있다.

앞으로는 웹분석이 분석CRM의 기본을형성하기 위한 Data Source로서의 역할이 커지고 있는 만큼, Platform화를 통해 웹분석에서 eCRM으로의 확장이 더욱 커질것으로 예상된다.

이때 ASP/SaaS의 발전과 더불어 웹분석의 방향을 가늠해 볼 수 있겠다.

웹분석(Web Analytics)과 eCRM

웹분석의 정의

현재의 웹분석은 과거 ‘웹로그분석’에서 발전되어 온 용어라고 보기에는, 그 의미가 크게 확장되었다.

‘웹로그분석’이 ‘웹서버가 생성하는 로그파일을 분석하는 행위’로 정의되었다면, ‘웹분석’의 정의는 아래와 같이 확장되어 정의될 수 있다.

‘웹로그분석’에서 ‘분석’의 의미가 IT기술에 의해 로그파일이 분석되는 행위인 것에 반해, ‘웹분석’에 있어서 ‘분석’의 의미는 여러 측정결과를 바탕으로 원인과 결과를 분석하는, 총체적인 분석활동을 의미한다.

쉽게 표현하면 ‘웹로그분석’은 웹로그분석 솔루션이 핵심이었다면, ‘웹분석’은 분석을 위한 방법과 분석을 수행하는 사람이 핵심이라고 할 수 있겠다 .

이와 같이 ‘웹분석’의 의미가 넓어짐에 따라, eCRM의 일부분으로서 웹분석이 수행되고 있으며 서로 그 분석업무의 범위가 넘나들기도 한다.

더욱 자세히 웹분석을 이해하기 위해, CRM 및 eCRM등과 어떤 관계를 갖고 있는지 간략히 살펴보도록 한다. 웹분석이 eCRM에 포함되겠지만, 웹분석을 eCRM이라고 확언하여 정의하기에는 몇 가지 차이들이 있다.

‘도1′ 에서와 같이 전체적인 구조는 웹분석(Web Analytics)이 eCRM 및 Analytical CRM에 포함되는 형태이다. 자세한 내용은 이어지는 설명에서 확인해보도록 한다.

(도1 : 웹분석의 eCRM/CRM내에서 위치 )

CRM과 eCRM

CRM의 정의

고객을 획득하고(Acquisition) 확보된 고객을 개발하고(Cultivation) 확보된 고객을 어떻게 오래 개발 유지하여(Retention) 고객생애가치(LTV:Life Time Value)를 제고할 것인가에 대한 모든 과정을 고객과 기업간의 Networking을 통하여 상호 경험과 지식을 공유하여 고객 개개인에 적합하고 차별화된 제품 및 서비스를 제공함으로써 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 마케팅 및 경영혁신 활동을 전개해 나가는 것

CRM의 분류

CRM은 크게 아래와 같은 분류로 세분화 될 수 있다.

Operational CRM ( 운영/영업 CRM – 마케팅/세일즈/서비스 등 )

Analytical CRM ( 분석 CRM – 데이터분석/마이닝 등)

Collaborative CRM ( 협업 CRM – 개인화/콜센터자동화 등 )

CRM과 eCRM의 차이

eCRM은 CRM의 개념이 좀더 e-Business에 맞추어 구체화된 협의의 의미를 갖는다.

그 차이는 ‘도2′과 같이 정리될 수 있다.

( 도2 : CRM과 eCRM의 차이점 )

eCRM과 웹분석(Web Analytics)

웹분석(Web Analytics)의 발전

웹분석(Web Analytics)은 초기 웹로그분석(Weblog Analytics) – 웹서버가 생성하는 로그파일을 분석하여 서버의 상태, 처리량, 웹페이지의 사용빈도 등을 분석하는 것 – 에서 출발하여, 웹사이트에 발생하는 모든 요소를 다양한 방법으로 수집하고, 목적에 맞추어 분석하는 ‘웹분석’ 으로 발전하였다. (도3)

그리고 현재의 웹분석은 기본적 웹(로그)분석 지표(Metric)인 ‘Hit’에서 부터, eCRM을 위한 데이터로 활용 될 수있는 ‘고객’정보를 구분/포함 할 수 있는 UUID( Unique User ID – 고유한 회원구분 정보 )를 수집 및 분석하는 단계까지 발전하였다.

이러한 까닭에 ‘분석CRM(Analytical CRM) 관점 ‘에서 본다면, 현재의 웹분석 과 eCRM을 쉽게 구분하기 는 어려운 상황이다.

( 도3 : 웹분석에서 수집/분석하는 측정지표의 고도화 단계 )

웹분석(Web Analytics)의 범위

CRM과 웹분석을 분석CRM관점에서 봤을때 데이터의 수준으로 구분하여 단계적으로 표현이 가능하다 (도4)

( 도4 : 카운터 –웹로그분석 –웹분석 –VRM –CRM 에 이르는 데이터의 고도화 수준 )

한때, 점차 발전하는 웹분석을 기존 웹로그분석과의 차별화를 위해 방문자 관계관리( VRM, Visitor Relationship Management ) 용어가 제기되었으나 많이 사용되지는 않았으며, 현재는 eCRM 및 웹분석의 범주에 모두 포함되고 있다.

현재의 웹분석은 회원ID(UUID)를 포함하여 분석을 수행하기도 하므로 ‘도3′에 표현된 회원연동분석, 고객분석, 타겟마케팅을 위한 데이터 분석은 넓은 의미에서는 모두 웹분석이라 정의 할 수 있겠다.

이와 같은 배경에는 웹분석의 대상이 웹사이트로 제한적이지만, 과거의 웹사이트와 달리 현재의 웹사이트에서는 모든 고객과의 접점이 이루어지고 있기 때문이며, 웹분석에서도 회원분석과 회원정보의 연동분석이 따로 분리되어 이루어지기 힘들어진것으로 생각된다.

‘웹분석’의 용어가 회원정보를 포함하지 않는 분석수준을 의미하는 용어이기에, 과도기적 상황을 고려하여 ‘도3′에서는 CRM으로 구분되어 표현되었다.

웹분석(Web Analytics)과 eCRM의 비교

웹분석이 비록 고객에 대한 상세한 분석을 수행한다고 하더라도, CRM의 정의와 기타 여러 이유로 인해 eCRM으로 불려지기 어렵다.

• 
  
  분석대상 및 방법의 차이
  
  
  
  
  • 웹분석 : e-Business 중 특히 웹사이트의 분석을 근간으로 데이터를 수집.
    
  • eCRM : 고객과의 접점을 이루는 모든곳에서 데이터를 수집.

• 
  
  주요 분석이슈의 차이
  
  
  
  
  • 웹분석 : 마케팅캠페인의 효과분석, 가장 효과적인 타겟고객층 리포팅등 결과론적 데이터가 주.
    
  • eCRM : 회원정보와 연계된 수집된 데이터에 대해, Data Mining, Customer Scoring, Churn Management( 이탈 예상 고객 관리) 등 다양한 지식의 발굴과 예측분석이 주된 관심사.

• 
  
  시스템 구축의 관점의 차이
  
  
  
  
  • 웹분석 : 웹사이트를 운영하는 서버(또는 웹사이트의 컨텐츠를 표현하는 웹페이지)에 근접하여 시스템을 구축한 후 추가적으로 회원정보를 연동.
    
  • eCRM : 회원정보를 근간으로 시스템을 구축한 후 관련된 정보를 연동하는 것으로 접근.

• 
  
  구현/구축 절차의 차이
  
  
  
  
  • 웹분석 : 사전 구현된(정의된) 솔루션의 웹분석 기능 및 리포트를 바탕으로 추가적인 커스터마이징을 통해 구현되는 것이 일반적.
    
  • eCRM은 고객의 e-Business에 대한 정의와 요구사항 정의로부터 수집/분석할 데이터를 정의하고 지속적인 컨설팅과정을 통해 구현.

• 
  
  기본 목표의 차이
  
  
  
  
  • 웹분석 : 분석 CRM 영역내에 집중하여 데이터의 수집 및 분석하는 것에 목표를 갖는다.
    
  • eCRM : 협업CRM, 운영/영업CRM, 분석CRM등 전반적인 분야에 대해 통합적인 목표를 갖는다.

• 
  
  프로세스의 차이 (도5)
  
  
  
  
  • 웹분석은 측정/분석/평가 프로세스에 국한되어 집중되어 있다.
    
  • eCRM(CRM)이 계획/실행/측정/분석/평가의 전 비즈니스 사이클 대해 관여 되어 있다.

( 도5 : 일반적인 비즈니스 프로세스/사이클에 대한 도식 )

고객을 획득(Acquisition)하고, Loyalty를 유지하여 LTV(Life Time Value)를 높이고자 하는 목표는 항목상으로는 유사해 보이지만, eCRM이 개인화(Personalization), Direct Mail, Call Center 등 다양한 실행을 위한 데이터를 직접적으로 획득/분석/실행 하는것에 반해, 웹분석은 ‘실행’의 이전단계 까지를 포함한다는 것에서 차이가 있다. (도6)

( 도6 : 웹분석에서 분석대상으로 하는 e-Business 단계별 도식)

그래서…

현재의 웹분석은 다양한 측정지표의 확장과, 회원분석의 연계를 통해 넓은 의미로는 eCRM이라 불려질 만큼 확장되었으나, 분석의 대상과 활용관점 그리고 분석 이후의 Action의 수행에 대해 포괄적으로 추진되지 않는다는 점에서 eCRM과는 확연히 구분될 수 있다.

웹분석은 웹사이트의 상태와 방문자의 유입과 방문자의 행동양식을 정형화 하여 분석하고, 그 패턴에 해당하는 회원을 추출하여 eCRM의 분석 외 단계인 Collaborative CRM 및 Operational CRM에 활용될 수 있는 데이터를 제공하는 것이 현재 웹분석이라고 정의될 수 있는 범위이다.

꾸준히 웹분석의 측정지표가 고도화되고, 리포팅기술이 발전되고 있습니다만, 위에 언급한 특성을 넘어 범위가 확장된다면, 이는 웹분석이 아니라 eCRM이라고 불려지는 것이 맞겠다.