본문영역
빅데이터로
맞춤형 금융을 제시하다
빅데이터를 활용한 고객행동 기반 개인화 마케팅
금융 측면에서도 실시간으로 고객행동정보를 통해 금융 니즈를 파악하고 맞춤형 서비스를 제공하는 기술이 점점 더 강조되고 있다. 다소 방대하게 풀어져 있는 정보들이 하나의 데이터베이스화를 통해마케팅의 수단으로 활용되는 것이다. 때문에 관련한 변화와 새로운 움직임은 각 금융기관들의 필수 과제가 되었고, 특히 은행권에서도 ‘디지털’이 강조되며 앞다투어 혁신을 준비하고 있다. 그렇다면, 지난 1월 우리은행에서 발표한 ‘빅데이터’를 활용한 고객행동 기반 개인화 마케팅’은 어떤 모습을 갖추고 있을까?
정리. 브랜드ESG그룹 박해철 과장 자료 제공. 빅데이터 사업부, 디지털 사업부
고객에게 최적의 상품을, 빠르게!
‘빅데이터’를 활용한 고객행동 기반 개인화 마케팅’(이하 개인화 마케팅 시스템)은 기존에 활용했던 고객 인적정보와 거래정보 등 정형데이터와 상담내역(음성), 입출금내역(텍스트), 인터넷/스마트뱅킹 이용내역(로그) 등 모든 채널의 비정형 고객행동정보를 인공지능(AI)으로 분석해 개인별 최적화된 맞춤형 상품을 추천하는 방식이다. 형태나 구조가 복잡하여 정형화되지 않은 비정형 데이터는 그 성격상 기존에는 마케팅 활용성이 떨어졌다. 때문에 방대한 정보의 양에 비해 사용도가 높지 않았는데, 이번에 비정형 데이터의 정비가 가능할 수 있게 구축되면서 그 풍부한 데이터베이스를 토대로 최적의 상품을 빠르게 추천할 수 있게 된 것이다.
85%까지 개선된 음성인식률
이번 ‘개인화 마케팅 시스템’은 특히 차별화된 특징을 몇 가지 지니고 있는데, 가장 먼저 주목할 만한 점은 바로 ‘개선된 음성인식률’이다. AI 스피커 등을 통해 보다 우리에게 친숙한 개념인 음성인식률은 데이터의 신뢰성 측면에서 상당히 중요한 부분이라고 할 수 있다. 고객의 음성을 문자(텍스트)로 자동 전환해야 하며, 이 과정이 정확해야만 데이터의 품질이 더 높아지기 때문이다. 기존 국내 은행권에서 활용되던 음성인식률은 약 70~75% 수준이었는데, 이번에 우리은행의 구축 시스템은 약 80~85% 이상으로 높아지면서 상당히 높은 수준의 데이터를 도출해낼 수 있게 되었다. 때문에 이번에 구축한 자체 음성 데이터 분석시스템과 연계하여 개인 마케팅을 위한 자료로 활용시킬 수 있게 되었다.
데이터양의 증가는 고객 마케팅 활용 범위도 넓어진다는 것
비정형 데이터의 범위가 크게 넓어지면서 고객 마케팅에 활용 가능한 추출 데이터의 양이 방대해진 점도 특징으로 꼽을 수 있다. 상기했듯이, 기존의 정형데이터들과 비정형데이터가 함께 AI 기반으로 분석하게 되어 최적화된 상품 제공이 가능해진 것이다.
통합 마케팅 체계 구축, “고객 맞춤형 서비스로 발전 기대”
이번 개인화 마케팅은 개발기간이 1년 정도 소요됐으며, 그 기간 중에서도 70% 이상을 데이터 정비에 쏟아 부을 만큼 데이터 분석에 자원과 역량이 투입되었다. 비정형 데이터의 정비와 동시에 기존의 정형 데이터와 결합하는 통합 데이터베이스구축, AI 마케팅 모델을 마케팅 시스템과 연계하여 실적 집계, 모델 성능평가, 모델 재훈련까지 자동으로 진행하는 통합 마케팅 체계를 구축했다. ‘빅데이터’의 논리 속에서 이와 같이 지속적으로 쌓여가는 데이터들은 실행과 축적을 반복하며 분석을 거치게 되고 꾸준한 마케팅 시스템의 강화를 이끌어낼 수 있을 것으로 보인다. 점점 발전해가는 고객 맞춤형 서비스를 기대할 수 있는 가장 큰 부분이 아닐 수 없다. 