CRM 활용한 FP ‘월수입 더 많다’

CRM(고객관계관리)을 적극적으로 활용하는 보험사 FP(Financial Planner)는 그렇지 않은 FP에 비해 월 평균 수입이 약 70만원 정도 더 많은 것으로 나타났다.

또 CRM을 통해 분석해낸 리크루팅 예측모델 대상자의 생산성과 잔존율이 비대상자에 비해 6% 가량 높은 것으로 분석됐다.

지난 9일 열린 ‘SPSS 사용자 컨퍼런스’에서 교보생명 CRM팀 조성근 과장은 CRM 도입 성과와 마이닝을 이용한 예측 모델 사례를 발표하면서 이같이 밝혔다.
교보생명은 지난 2000년 5월 FP사업본부에서 CRM을 처음 도입했으며 올해 5월부터 8월까지 3개월 동안에 걸쳐 예측모델 추가개발을 하면서 시스템을 업그레이드했다.

조 과장은 “CRM 활용으로 고객 접촉 건은 구축 직전 3개월 평균에 비해 성장한 150만건에 이르게 됐으며 필요정보 확보 수준도 높아지면서 고객 유지율 차이도 약 13% 이상 향상됐다”고 성과를 평가했다.

특히 FP의 경우는 구축 이전에 비해 구축 이후 수입이 증대됐으며 소극적 사용자 그룹과 적극적 사용자 그룹을 분석해 본 결과 적극적 사용자 그룹의 수입이 더 큰 것으로 조사됐다. 적극적인 사용자 그룹은 CRM 지원 도구 활용은 물론이고 세분화 정보로 타깃 고객층 확보, 예측모델 활용을 통한 선택과 집중을 하고 있다.

교보생명 CRM은 예측모델, 지식 커뮤니티, 성공계획서, 영업지원 시스템, 계약정보 조회기능 등을 제공하고 있다.

특히 최근 예측모델 부분을 업그레이드해 유망고객 신규가입, 소관고객 추가 가입, 리크루팅 대상자, 이탈 가능성 등의 예측 정보를 산출하고 있다. 예측정보를 바탕으로 설계사가 소관고객을 차별화해 선택적으로 관리할 수 있다.
지난 8월에는 전환대상 상품과 FP탈락 예측 모델 등을 추가하기도 했다. 전환대상 상품 예측모델은 기계약 상품을 신상품으로 바꿔주는 사후 고객 관리 제도에 활용된다. 교보생명은 CRM을 통해 전환 가능성이 높은 고객의 특성을 뽑았다. 이에 따르면 고객 속성정보가 충실히 입력되지 않은 고객은 상대적으로 전환율이 낮게 나타났다.

교보생명은 전환가능성 예측모델을 생성하면서 성별, 취미, 주거구분 등 계약자정보, 유지건, 종신건, 실효건 등 계약정보, FP와의 관계, FP와의 친밀도 등 112개의 변수를 추출하고 있다. 〈표 참조〉

교보생명의 전환가능성 예측모델 평가는 꽤 높은 편이다. 전환 적중률 78.14%, 미전환 적중률 71.20%를 보이고 있다.

FP 탈락 예측모델을 통해서도 속성 정보의 충실도가 낮고, 최근 6개월간 총모집건 및 보유 고객의 변화 정도가 큰 정도, FP.Com의 활용이 적을 수록 탈락 가능성이 높은 것으로 나타났다. 교보생명은 FP 탈락 예측모델을 활용해 탈락 가능 FP의 소관 고객 이탈 방지 등을 실시하고 있다.


송주영 기자 jysong@fntimes.com