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'빅 데이터'로 대출고객 발굴한다…"점주권→디지털"
김현동 기자
2019.05.07 08:17:00
Performance by TBWA '가입고객 예측모델' 개발…"디지털 마케팅 활성화 도구"

[딜사이트 김현동 기자] "점주권 중심의 고객 발굴 시대는 끝났다. '가입고객 예측 모델'은 디지털 금융 시대 디지털 마케팅 활성화의 도구가 될 것이다."

빅데이터를 활용해 금융회사에 적합한 대출고객을 찾을 수 있는 모델이 나왔다. 빅데이터 광고회사 Performance by TBWA는 최근 A금융그룹의 고객정보를 기초로 빅데이터를 생성하고, 이를 통해 디지털광고와 금융상품 가입여부에 대한 검증을 마쳤다. 점주권 영업 방식 대신 빅데이터 분석으로 고객을 찾아낸 디지털 금융 혁신이다.


사진 왼쪽부터 김형태 Performance by TBWA 대표이사, 이선형 박사(Marketing Tech본부 Data팀장).

Performance by TBWA의 '가입고객 예측 모델' 개발을 주도한 데이터 과학자 이선형 박사는 "A금융그룹의 고객정보 중에서 포털 사이트 검색어, 방문시간, 사이트 방문 유지 시간 등 상품 가입에 결정적인 정보를 머신러닝을 통해 추출하고, 이런 빅 데이터에 5단계의 스코어링(scoring) 작업을 했다"면서 "스코어링 결과를 디지털광고에 적용해서 실제 고객들이 금융상품에 가입하는지 여부에 대한 검증도 마쳤다"고 말했다.



검증 결과는 대성공이었다. 여신상품 가입률이 가장 낮을 것으로 예측한 5등급 고객에 비해 1~4등급 고객의 금융상품 가입의향은 7.5배가 높았다. A금융그룹은 검증 결과를 기반으로 불특정 다수를 대상으로 한 광고가 아니라 특정 고객만을 대상으로 한 맞춤 마케팅을 진행할 수 있었다.

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이 박사는 "금융 데이터에 머신러닝을 적용하는 기존 사례는 방대한 자료를 분류하거나 대출심사를 위한 점수부여에 집중되어 있었다"면서 "불특정 고객의 패턴을 가져와서 타깃 마케팅을 한 사례는 없다"고 모델 개발의 배경을 설명했다.


현재 금융회사의 대출 마케팅은 학력이나 소득 등의 개인정보를 기초로 한 영업점 마케팅 내지 불특정 다수 고객을 대상으로 하는 브랜드 마케팅 위주로 이뤄진다. 광범위한 지역에 다수의 영업점을 개설하고, 대규모 비용을 수반하는 브랜드 마케팅을 펼쳐야 하는 이유다.


김형태 Performance by TBWA 대표는 "점주권 영업 방식의 시대는 끝났고, 금융업 마케팅도 빅데이터가 대세"라면서 "모든 금융회사가 디지털 트랜스포메이션을 기치로 내걸고 있는데, 빅데이터를 활용한 금융 가입고객 예측 모델은 점주권 영업방식에서 벗어나 디지털 마케팅 활성화의 도구가 될 것"이라고 강조했다.


Performance by TBWA는 이번 금융고객을 대상으로 한 빅데이터 활용 머신러닝 스코어링을 향후 쇼핑몰, 게임사, 여행업 등 디지털을 활용하고 있는 모든 비즈니스로 확장한다는 계획이다.

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