Loyalty
Cube
고객사 중 HP와 Microsoft 가
에덴레드에게 지속적인 서비스를 의뢰하는 이유 중 한가지는 수집된 정보를 로열티/관계 마케팅 전문가 입장에서 분석하고 지식을
도출하는 것이라 생각합니다. 프로그램 운영을 통해 수집된 자료는 이러한 다면 분석을 통해서만 차기 전략을 수립할 수 있으며
이는 미래 예측 모델을 도출하는 자료로 활용됩니다.
에덴레드의 로열티 큐브 방법론은 고객 충성도의 측정 도구로 사용될 뿐 아니라 예측 모델을 제시합니다.
 고객사의
회원이 남기는 자료 중 반응 시간, 반응 주기, 반응 형태 등의 다면적 정보를 유기적으로 조합하여 분석함으로 인해서 고객
충성도 현 상태를 파악할 수 있습니다. 이 외에도 분석에 필요한 정보를 추가하여 각각의 가중치를 가변적으로 부여하는
에덴레드의 독특한 분석 기법인 것입니다. 고객의 구매 행위를 분석하기 위한 방법론 중 하나인 LTV나 RFM 기법에
추가하여 이러한 방법론을 구사하여 현재 프로그램의 성과 측정은 물론 예측 모델을 제시하게 됩니다. 웹사이트 방문과 같은
반응 형태 뿐 아니라 대리점 방문, DM 열람 등을 추가로 접촉 자료로 활용하여 다면 분석하는 것은 정확한 충성도 단계를
진단하는데 있어 매우 중요한 단계라고 많은 프로그램에서 입증되어 왔습니다. 이러한 고객사의 주요 고객 발자취를 추적하는
방법론이 구사되어 고객사의 수익성 고객에게 올바른 보상 프로그램이 적용 되어 예산이 낭비되지 않도록 에덴레드는 돕고
있습니다. 또한 판매 정보 연관성 검토를 통해 추가판매나 연관판매 방법을 제시하여 드리기도 합니다. 영업의 단기적 활성화는
대부분 이러한 분석 기법을 통해 추진하게 되며 성과 또한 측정이 가능하여 근간 화두가 되고 있는 ROI 지표를 보여 드릴
수 있게 됩니다.
누적되어 왔던 판매 금액만이 고객 충성도를 측정하는 도구가 아님은 이제 자명한 사실입니다. 이제 에덴레드와 상의하셔서
올바른 고객 충성도 측정을 하셔야 합니다. 고객의 현재 Share Of Wallet (SOW)을 파악하고 이에 따른 시장
점유율을 높이시고 싶다면 늦지 않았습니다. 에덴레드의 로열티 큐브 방법론이 지름길을 알려 드릴 것입니다.
자세한 정보나 문의 사항은 info-kr@Edenred.com
로 이메일을 보내 주시기 바랍니다.
|
