[2016 디지털뱅킹 전략] "고객도 까다롭게 진화한다"…금융 빅데이터 전략 방향은?

실시간
뉴스

금융IT

[2016 디지털뱅킹 전략] "고객도 까다롭게 진화한다"…금융 빅데이터 전략 방향은?

디지털데일리 발행일 2016-07-20 02:30:16

이상일

URL복사

[디지털데일리 이상일기자] 스마트폰 등 디지털 디바이스의 보급으로 금융 고객의 행동 패턴이 변화하면서 금융사들은 고객의 행동을 이해하는데 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 빅데이터 기반의 디지털뱅킹 전략을 통해 금융권의 의사 결정 오류를 줄이는 행동이 필요할 것으로 보인다.

금융권은 노트북, 태블릿, 모바일 등 개인기기의 확산으로 고객관리 접점 채널의 폭발적 증가에 놓여있다. 또 문의, 신규가입, 추가상품 구매 과정에서 온라인과 오프라인을 자유롭게 이동하는 O2O 관점의 고객행동이 늘어나고 있는 상황이다.

이에 따라 그동안의 고객 분석으로는 대응할 수 없는 시대가 금융권에 도래했다. 금융고객이 온라인과 오프라인 구분없는 금융 소비 행태를 보이는 시대가 온 만큼 금융사들은 온, 오프라인 마케팅의 개별적인 실행으로 운영 비용은 증대되고 있는 반면 고객의 행동을 예측하는데 어려움을 겪고 있다.

이에 따라 빅데이터 전략의 중요성이 제기되고 있다. 부분적인 고객 행동의 이해에서 야기되는 의사결정의 오류를 해소하고 고객 행동 관점의 전사 채널관리가 중요해지기 때문이다.

<디지털데일리>가 19일 대한상공회의소(남대문) 국제회의실에서 개최한 ‘디지털 뱅킹 트랜스포메이션 전략 세미나’에서 발표자로 나온 한국테라데이타 이흥섭 상무(사진)는 “고객의 거래 행동은 더 이상 일직선이 아니다. 탐색과 구매과정이 제대로 통합, 관리되지 않으면 과거에 비해 고객 불만은 더욱 커진다”고 강조했다.

이 상무는 “고객의 의도를 문맥적으로 이해하기 위해서는 온라인과 오프라인 모든 채널에서 일어나는 고객 행동 이벤트를 통합적으로 이해할 수 있어야 한다”고 주문했다.

옴니채널 고객경험 관리는 특정 시점별로 고객의 ‘마이크로 모먼츠(Micro-moments)’ 즉, 고객의 반사적인 스마트폰 행동 패턴을 문맥적으로 이해하고 관리하는 역량이 필요하다. 이를 위해 빅데이터 기반의 플랫폼을 통해 모든 접점 채널에서의 고객 행동에 대한 예측이 필요하다.

이흥섭 상무는 “테라데이타는 고객 접점의 모든 인터랙션 데이터를 통합, 분석해 마케팅, 고객경험, 금융사기, 위험관리, 운영효율화 등 금융업무 전반에 걸쳐 빅데이터 사례를 보유하고 있다”고 밝혔다.

빅데이터 시대에 금융사는 고객경험 관점의 비즈니스 프로세스 설계는 물론 마케팅, 스마트 금융, 콜센터 등의 유기적인 협력이 필요하다. 이를 위해선 고객경험 데이터 현황의 분석과 이해, 그리고 데이터 수집 활용을 위한 로드맵 설계가 필요하다.

이 상무에 따르면, 웰스파고(Wells Fargo)은행은 테라데이타와 함께 ‘CSI(Customer Service Interaction) 360’이라는 프로젝트를 통해 모든 채널의 데이터를 빅데이터 분석에 이용했다. CSI 360 데이터는 고객과 은행 시스템 간에 연결된 모든 채널의 데이터를 포괄 구성했다.

이를 기반으로 고객 이탈에 대한 분석을 진행했다. 약 100여개의 데이터가 포함된 고객행동데이터 분석을 통해 고객 이탈 경로가 계좌 해지 이전에 온라인에서 상품 및 금리 조회를 하고 콜센터에서 수수료 반환 요청을 한 후 지점에서 자금이체를 하는 것으로 나타났다.

HSBC는 테라데이타와 비정형 데이터를 중심으로 비즈니스 가치 창출에 나섰다. 기존 정형화된 구매 예측 모델에 디지털 데이터를 추가해 고객 상품구매 예측 모델의 정확도를 증가시켰다.

또, 고객들이 고객상담센터에 전화를 걸기 전 고객접점 채널의 고객행동 이해를 통해 콜센터 생산성 및 고객만족도를 높였다. 여기에 매월 4만여 콜에 대한 근본원인을 분석해 웹사이트 정보를 개선하고 프로세스를 재구축 할 수 있었다.

이흥섭 상무는 “빅데이터는 디지털 시대 기업 전략의 핵심인 고객 경험을 재설계하고 실질적인 고객가치를 창출하는데 경쟁우위를 제공할 수 있을 것”이라고 강조했다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr