로그인 | 회원가입 | 장바구니 | 고객센터

대학레포트

마이페이지

충전하기

장바구니 0

레포트 > 경제경영계열

[인터넷마케팅] 아마존 Amazon의 CRM 사례 연구

※ 미리보기 이미지는 최대 20페이지까지만 지원합니다.

분야
등록일
페이지/형식
구매가격
적립금

레포트 > 경제경영계열
2010.02.11
24페이지 / docx
1,800원
54원 (구매자료 3% 적립)

자료 다운로드 네이버 로그인

추천자료

빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가 독후감

[성공전략분석]아마존닷컴 인터넷서점의 성공요인분석

[인터넷마케팅] Amazon.com(아마존닷컴)의 CRM 사례 연구

[경영정보시스템] 아마존의 CRM(고객마케팅 전략)성공요인

[경영시스템 MIS] 교보문고 경영분석 - 환경분석, MIS구축사례, 마케팅 4P SWP SWOT 6C 분석(PPT)

[창업론] SOHO 창업

[경영 마케팅] 코카콜라는 어떻게 산타에게 빨간 옷을 입혔는가

e비즈니스 창업에 있어 성공과 실패사례를 찾아 정리해보고 배우게 된 교훈을 정리하시오 (경영정보시스템)

[웹기획]웹사이트 기획 총정리

[마케팅]아마존의 성공전략

소개글

[인터넷마케팅] 아마존 Amazon의 CRM 사례 연구에 대한 자료입니다.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 아마존 CRM의 성공요인

1. 구매 전․후 , 고객추천 서비스
2. 구매 시, 고객편리성 서비스
3. 고객의 고객 : 협력업체와의 관계

Ⅲ. 문제점

Ⅳ. 결론

본문내용

1. 구매 전․후, 고객추천 서비스

아마존의 고객 감동 서비스, 개인화 기술 중에 '콜레버레이티브 필터링(collaborative filtering)'이라는 것이 있다. 물론 다른 기업들 또한 고객D/B을 사용하여 고객들에게 차별화된 서비스를 하고 있지만 다른 기업들이 고객들에게 제공하는 가치(정보)는 단순구매유도를 위한다면, 아마존은 ‘고객구분전략’을 사용하여 고객들이 정말로 원하는 가치를 전달하려고 노력하고 있다. ‘고객구분전략’은 고객의 성(sex), 나이, 재산정도, 직업 등 구매와 관련된 모든 기준을 바탕으로 어떠한 환경의 고객이 ‘어떤 물건에 관심을 많이 가지고 있는지’ 또는 ‘어떤 물건을 많이 사는지’, ‘현재의 트랜드가 고객에게 맞는지’를 분석한 결과를 바탕으로 해당 고객에게 맞는 ‘판매전략’을 세우는 것이다. 고객에게 가치 있는 정보를 전달하기 위해서는 고객에 대한 이해가 바탕이 되어야 하기 때문에 아마존은 D/B 구축에 큰 힘을 쏟았다.

아마존은 초창기부터 책과(현재는 여러 가지 제품) 사용자에 대한 D/B를 구축했다. 사람들이 어떠한 책에 대해 어떤 생각과 의견을 가지고 있는지 또 어떠한 평가를 내리는지 등을 알기 위해 노력하였을 뿐만 아니라, 어떠한 사람들이 그 책을 보는지에 대해 분석하였다. 그 뿐만 아니라 책에 대한 D/B를 쌓는 과정에 고객들의 참여가 이루어졌다. 고객들이 자발적으로 어느 한 책에 대한 의견을 개진함과 동시에 평점을 남기고, 이렇게 남겨진 독자의 의견은 다른 독자에 의해 재평가 된다. 이는 한 독자가 남긴 의견에 대해 다른 독자들은 어떻게 생각하는지를 알 수 있게 하였고, 평가에 대한 신뢰도를 확보할 수 있게 되었다. 이처럼 고객들의 신뢰성을 보장받은 평가는 다른 독자들이 그 책을 구입하도록 유도하였다. 간단하고 단순한 참여를 통해 기업 내부의 역량을 쏟아 붓지 않고도 수많은 독자의 힘을 빌려 양질의 콘텐츠를 얻었다는 점에서 획기적인 혁신이었다. 또한 구매가 이루어지는 과정에서는 사람에 대한 D/B를 쌓았다. 책에 대한 D/B가 구축되어 있는 상태였기 때문에 어떤 사람이 어떤 책을 좋아하는지 분석할 수 있게 되었고, 이를 통해 추천 기능을 성공적으로 이끌 수 있었다.

하지만 고객에 대한 D/B를 많이 수집했다고 해서 그 자체로 의미 있는 정보가 되지 않는다. 많은 D/B를 바탕으로 고객에게 추천기능을 성공적으로 수행할 수 있었던 이유는 협력적 필터링이라고도 하는 콜레버레이티브 필터링(collaborative filtering)기술에 있다. 전자 상거래에서 비슷한 관심, 선호도로 상품을 브라우징 하는 고객들을 자동으로 필터링하는 기법이다. 이것은 개인 고객 한 사람 한 사람 단위의 표적 마케팅을 시도하는 단계를 바로 적용하기 이전에 고객세분화 작업을 통해 전체 고객집단(customer base)에 대한 체계적으로 구분된 관리 방향의 틀을 구성한다. 이렇게 유사한 특성을 가진 고객들만을 모아 만들어진 집단은 각 집단마다 각각 상당히 공통된 특성들을 가지고 있다. 이 때문에 콜레버레이티브 필터링은 비슷한 취향을 가진 고객들에게 상품을 추천하는데 유용하다.

이러한 추천의 방법에는 Alex Iskold가 3가지로 분류하였다. 첫째, 개인화된 추천으로서 개개인의 과거의 행동에 기반을 둔 추천이다. 개개의 고객의 행동에 초점을 맞춰 고객이 과거 구매가 많았던 제품들을 추천해주는 방법이다. 둘째, 사회적 추천으로서 비슷한 사용자의 과거의 행동에 기반을 둔 추천이다. 셋째, 아이템 자체에 기반을 둔 아이템 추천이 있다. 예를 들어 고객이 카메라를 샀다면 카메라 집이나 삼각대 등 아이템과 관련된 다른 아이템들을 추천해주는 방식이다. 구매한 상품과 관련된 다른 상품의 추가구매를 이끄는 전략으로 이를 교차판매(Cross-selling)라고 한다. 대부분의 인터넷 회사들은 추천의 특정한 방식에 집중하려는 경향을 보인다. 판도라의 경우 아이템에 대한 심도 있는 분석 ("유전자" 이론을 이용해서), Strands는 지구에서 가장 뛰어난 social 추천 시스템의 제공자가 되기 위해 노력하고 있다. 또 Aggregate Knowledge의 경우 조금 더 고객 행동에 기반을 둔 접근 방식을 사용하고 있다.

이에 반해 아마존은 세 가지의 방법을 모두 결합하여 소비자들에게 추천을 해주고 있다. 고객이 아마존에 로그인을 하게 되면 이전에 구입했던 제품 정보 또는 최근에 클릭했었던 제품을 바탕으로 새로운 추천을 해주는 화면을 보여준다. 추천 리스트 중 하나의 제품을 클릭하게 되면, 제품에 대한 기본정보가 나오고 “Customer who bought This item also bought"란 정보가 나온다. 즉, 이 책을 구입했던 사람들이 구매했던 제품 리스트들을 보여준다. 아마존의 기본적인 추천 방법은 아이템- 아이템 협력적 필터링 방법이라고들 많이 말하지만, 결국은 개인의 과거 구매행동에 초점을 맞춰 아이템을 추천해주면서, 연관된 다른 아이템도 추천해주고, 다른 사람들의 구매행동은 어떤지도 보여준다. 고로 아마존은 세 가지 방법 모두들 결합하여 사용하고 있다고 말할 수 있다. Alex는 아마존의 시스템은 매우 복잡하지만 그 추천 방식의 핵심은 "개개인의 행동, 아이템 자체나 아마존의 다른 사람들의 행동에 기반 한다"고 분석했다. 아마존은 세 가지 방식 모두를 결합하는 방식을 선택하고 있지만, 그 중에서도 가장 집중을 하는 방식을 고른 다면, 아이템 추천방식이 될 것이다. 왜냐하면 아마존은 추천 기능을 제공할 때, 고객정보와 상품정보 모두를 결합하여 추천을 하게 되는데, 아마존이 가진 상품정보가 고객정보보다 더 많기 때문이라고 할 수 있다.

다른 회사들도 특정의 방식에 집중하기보다는 아마존처럼 세 가지를 결합하는 방식을 택하여 고객에게 가치 있는 정보를 제공해주면 된다고 쉽게 생각 할 수 도 있다. 하지만 세 가지를 모두 결합하는 방식은 기술적으로 복잡할뿐더러 고유한 역사적 상황이나 인과적 모호성이나 사회적 복잡성과도 관련되어있다. 아마존은 ‘추천 기능’ 서비스에서 선도 기업으로써 많은 양의 D/B를 가지고 있어서 다른 기업들이 아마존만큼의 유용한 정보를 가지기 위해서는 상당한 시간이 걸릴 것이다. 또한 아마존의 ‘추천 기능’에서의 우위가 소수의 자원(예를 들어 단순히 D/B수집, D/B분류)에 의해 창출되는 것이 아니라 수천 개의 자원들이 집단적으로 작용하는 것에 의해 창출 되었다. 즉, 경쟁 우위를 창출하는 자원이나 능력들이 개인이나 집단, 그리고 기술적으로 복잡한 네트워크를 이루고 있어 모방하기란 어렵다.

이렇듯 아마존은 단순히 판매에만 목적을 두는 것이 아니라 개인에게 맞는 개인화된 정보를 제공하면서 고객에게 필요로 할 만한 정보를 제공하고, 관련된 다른 정보를 찾는 시간과 노력을 절약하게 한다. 이로써 아마존은 고객의 만족과 수익을 얻게 된다. 더 이상 단순히 몇 개로 나뉜 고객의 등급을 관리하거나 고객의 이탈을 방지하는 정도의 노력을 기울이는 것이 아니라 고객에 대한 고도화된 개인화 전략을 이용하는 방향으로 전환하였기 때문에 다른 기업들과의 차별화를 이룰 수 있었고 고객들의 충성도를 높일 수 있었던 것이다.

2. 구매 시, 고객편리성 서비스

협력적 필터링(collaborative filtering)을 잘해서 고객에게 정말로 가치 있는 정보를 주는 것만으로는 고객의 지속적인 구매를 유도하기에는 부족하다. 아마존은 구매하려는 시점에 고객들의 마음을 움직이는 다양한 가격 할인과 특정 서비스를 제공함으로써 고객들을 끌어들이고 유지한다.

참고문헌

http://www.amazon.com
http://www.newscham.net/news/view.php?board=news&nid=12517
http://funnyshopper.com/phpBB2/viewtopic.php?t=502&sid=d595999616239fb50aa56846ee54ffb0
http://www.etnews.co.kr/news/detail.html?id=200910070046
http://www.marketinghan.com
http://www.encyber.com
http://enamublog.com/130046266207
http://www.zdnet.co.kr/ArticleView.asp?artice_id=00000039167032
http://www.bloter.net/archives/3963
http://www.seelotus.com/gojeon/bi-munhak/kuk-eo-ja-lyo/lifemaxim/amajon.htm
http://www.readwriteweb.com/
http://blog.naver.com/bc229?Redirect=Log&logNo=40006396741
http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=030&aid=0002044156
레베카 손더스(1999), “아마존의 성공비밀”, 리드북
김병도(2007), “코카콜라는 어떻게 산타에게 빨간 옷을 입혔는가,” 21세기북스
이동현(2007), ”경영의 교양을 읽는다,” 더난출판사

#고객 #아마존 #추천 #아이템

오늘 본 자료

오늘 본 자료가 없습니다.

이 분야 인기자료

이 분야 신규자료