The Magic of Victory
국내 스포츠 구단 최초로 CRM에
‘SAS® Visual Analytics’ 도입
‘고객 경험 분석’ 향상으로 진짜 마법을 거는 kt wiz
2015년 KBO 리그 첫 데뷔식을 치른 kt wiz는 역대 신생팀 첫 시즌 최다승과 창단 첫 해 최다 관중을 기록하며
무한한 가능성을 보여줬습니다. 국내 스포츠 구단으로서는 최초 SAS 빅데이터 분석에 기반한 고객밀착형
CRM으로 차원이 다른 팬 경험을 선사하며 흥행몰이를 예고하고 있습니다.
SAS® Visual Analytics 솔루션으로 팬들의 행동패턴 변화와 마케팅 효과를 다각도로 분석함으로써 보다 나은 팬 경험을 기획할 수 있을 것입니다. 그리고 궁극적으로는 선수의 경기력과 구단의 매출 향상에까지 긍정적인 영향을 가져다 줄 것으로 확신하고 있습니다.
kt wiz 한우제 매니저
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첨단 ICT로 무장한 한국 프로야구의 열 번째 심장
kt wiz는 2013년에 창단된 신생 프로 야구팀으로, 2015년 1군 리그에 성공적으로 데뷔했습니다. 구단주인 kt는 대한민국 ICT 혁신을 이끌어가는 통신기업답게 홈 경기장인 수원 케이티 위즈 파크에 첨단 IT 기술을 대거 접목하고, 팬들의 마음을 사로잡고 있습니다.
일반 와이파이보다 3배 빠른 기가 와이파이를 설치하여 2만 관중이 동시에 접속해도 빠른 속도로 이용할 수 있도록 했습니다. 또한 비콘 기반의 스마트폰 푸시 알람을 통해 구단 알림 사항, 구장 소개, 본인 좌석 정보, 입점 매장 할인 정보 등을 제공하고 있습니다.
팬들의 경기 관람 경험도 다른 구단과는 강력한 차별성을 지닙니다. 팬들은 야구단 공식 앱인 ‘위잽(wizzap)’의 스마트 티켓 기능으로 예매, 결제, 발권까지 원스톱으로 해결합니다.
‘wizzap 스마트 티켓 전용 게이트’에서는 긴 줄을 서서 기다리지 않고서도 모바일 발권 화면을 갖다 대는 즉시 입장하고, ‘스마트 오더’를 이용해 앉은 자리에서 먹거리를 주문합니다. 이처럼 이전에는 볼 수 없었던 새로운 경험을 제공하고 있는 kt wiz는 팬들의 경험을 한 단계 업그레이드하고 팬심을 사로잡기 위해 2015년 5월, SAS® Visual Analytics 솔루션을 도입했습니다.
맞춤형 마케팅으로 팬 경험과 재방문율을 높여라!
kt wiz는 ‘kt wiz 멤버십 시스템’을 구축하여 회원 데이터를 관리했습니다. 가입자의 성별 비율, 연령대 등 일차원적인 데이터 분석은 멤버십 시스템에서 가능했지만, 다차원 분석이나 마케팅 담당자가 직접 데이터를 분석하여 실시간으로 확인하는 데는 한계가 있었습니다.
kt wiz 마케팅팀 한우제 매니저는 “티켓 구매시기의 변화, 입장 시간, 선호 좌석 등 회원들의 행동패턴을 분석하고, 구단이 실행하는 마케팅 활동(캠페인)의 실행률, 접속률, 성공률 등을 가능한 신속히 파악하고 싶었다”며 “이 같은 분석을 기반으로 캠페인의 성공률과 팬들의 만족을 높이고, 회원 수를 늘려 나가는 것이 마케팅의 목표”라고 말합니다.
마케팅적 관점에서 접근한 만큼 분석의 주체는 데이터 사이언티스트가 아닌, 마케팅 담당자였습니다. 따라서 통계 분석에 관한 전문 지식이 없어도현업에서 직접 데이터를 추출, 가공, 분석하고, 프로모션의 결과와 고객 동원, 이탈 상황을 상시 모니터링 할 수 있는 환경이 필요했습니다. 이 목적을 달성하기 위해 kt wiz가 선택한 솔루션은 SAS의 빅데이터 시각화 분석 솔루션인 SAS® Visual Analytics였습니다.
심플함에 정말 놀랬습니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 사용이 편리하고 간단하더라고요. 그리고 어떤 질문이 생겼을 때 원천 데이터를 기반으로 마음대로 2차, 3차 가공을 하고 직접 검증해볼 수 있다는 점도 아주 좋고요. 결과도 금세 시각화로 보여줌으로써 의사결정이 한층 빨라졌습니다.
kt wiz 한우제 매니저
SAS® Visual Analytics를 활용한 보다 쉽고 빠른 인사이트 도출
누구나 쉽고 빠르게 데이터를 탐색 및 분석할 수 있도록 돕는 SAS® Visual Analytics를 통해 kt wiz는 반복적인 수작업과 분석 작업을 크게 줄였습니다.
아울러 ▶회원 가입 시점의 인구 통계학적 분석 ▶티켓 구매 시점의 외부 요인 관계 분석 ▶경기장 방문 시점의 고객 평균 인입 분석 등을 자동으로
수행하고 ▶맴버십 회원의 프로모션 반응과 경기장 참석 현황을 모니터링할 수 있는 환경도 마련했습니다.
kt wiz는 이번에 구축한 SAS® Visual Analytics를 기반으로 2016년, 보다 효과적이며 강화된 마케팅 활동을 전개할 계획입니다.
우선, CRM 캠페인을 통해 회원의 재방문률을 높이고, 그 다음에는 캠페인의 결과를 분석하여 더욱 효과적인 캠페인을 제공합니다.
실제로 SAS® Visual Analytics 솔루션을 통해 기존 멤버십 시스템에서 분석할 수 없는 데이터를 담당자가 직접 분석하고, 다차원 분석까지 하게 됨으로써
많은 일이 가능해졌습니다.
kt wiz는 홈경기에 많이 방문할수록 더 많은 혜택을 제공하는 등급 회원제를 실시하고 있습니다. 홈경기를 20회 이상 방문한 ‘레전드 회원’에게는 테이블석 무료 티켓을 2매 지급하고, 주중 1회 좌석 업그레이드 서비스를 제공하고 있는데, 홈경기를 19회 방문한 회원에게는 한 번 더 방문하면 레전드 회원으로서 많은 혜택을 누릴 수 있다는 사실을 먼저 알림으로써 방문을 촉진할 수 있게 됐습니다.
회원에 대한 혜택 제공도 보다 전략적으로 배포하고 관리할 수 있게 됐습니다. 주말 대비 60%에 머무는 주중 방문율을 높이기 위해 적절한 수준에서 주중 무료 티켓을 제공하고, 관중이 감소하는 8월과 9월에는 회원 혜택을 사용하지 않은 회원에게 안내하여 방문을 유도합니다.
캠페인도 더욱 체계를 갖추게 됐습니다. 캠페인 실행 후 실행률, 접촉률, 티켓 사용 여부 등을 확인해서 결과값을 분석하고 사용률이 낮으면 2차 캠페인을 통해 사용을 독려하고, 사용률에 변화가 없으면 더이상 캠페인을 전개하지 않습니다. 현업에서 곧바로 데이터를 분석하고 결과를 볼 수 있기에 가능해졌습니다.
한우제 매니저는 "SAS® Visual Analytics를 통해 데이터 분석이 가능해지면서 막연히 머릿속으로 생각만 했던 아이디어를 실행에 옮기고, 보다 효과적으로 캠페인을 진행할 수 있게 된 것이 가장 큰 변화"라며 “특히 큰 금액을 투자하지 않고서도 빠른 시간에 대규모 데이터를 분석할 수 있게 됐다”는 사실에 높은 만족감을 전했습니다.
이미지와 도표를 기반으로 데이터를 이해할 수 있게 되면서 보다 직관적으로 인사이트를 도출할 수 있다는 점 또한 강조합니다. 현재 마케팅팀의 모든 구성원들은 태블릿PC를 통해 언제 어디서나 데이터를 시각적으로 탐색하고 있습니다.
빅데이터 분석으로 예측 기반의 마케팅 서비스 기획 및 팬 경험 향상
국내 스포츠 구단으로서는 처음으로 빅데이터 분석을 CRM에 접목하여 주목할 성과를 거두면서 kt wiz는 빅데이터 분석 환경을 더욱 고도화 하여 SAS® Visual Analytics 솔루션으로 획득한 인사이트의 통계적 의미를 검증하고, 예측으로까지 영역을 확장할 계획입니다.
“빅데이터 분석을 기반으로 예측이 가능해지면 더 많은 일을 할 수 있게 된다”는 한우제 매니저는 “데이터를 근거로 예측을 하고, 보다 실제적인 목표를 설정할 수 있게 될 것”이라고 강조합니다.
예를 들어 kt wiz에서는 매 경기마다 경기장의 안전을 지키는 경호원을 일괄적으로 100여 명 투입하고 있습니다. 그러나 관중 수 예측이 가능해지면 인력을 보다 효율적으로 배치하고 운영할 수 있게 됩니다. 또 특정 요일, 특정 팀과 경기할 때의 관중 증가율을 예측할 수 있다면 MLB의 사례처럼 티켓 가격도 탄력적으로 운영할 수 있습니다.
이처럼 데이터 기반의 예측을 실현하려면 그만큼 많은 데이터를 확보해야 합니다. kt wiz에서는 지난해와 올해의 데이터를 기반으로 2018년쯤이면 예측 기반의 마케팅 및 서비스 기획이 가능할 것으로 예상하고 있습니다. 또한 분석의 범위를 더욱 넓혀 팬 경험과 경기력 향상 간의 상관관계를 분석하는 등 보다 통합적인 관점에서 빅데이터 분석을 수행해나갈 계획입니다.
어떻게 고객 경험을 분석하고 있을까요?
kt wiz는 가입자의 성별 비율, 연령대 등 일차원적인 데이터 분석에서 한 발 더 나아가,
빅데이터 분석에 기반한 고객밀착형 CRM을 전개하기 위해 국내 스포츠 구단 최초로
SAS의 빅데이터 시각화 분석 솔루션인 SAS® Visual Analytics를 도입했으며, 다음과 같이
다양한 관점에서 고객 경험을 분석할 수 있게 되었습니다.
- 회원 가입 시점의 인구 통계학적 분석
- 티켓 구매 시점의 외부 요인 관계 분석
- 경기장 방문 시점의 고객 평균 인입 자동 분석
- 맴버십 회원의 프로모션 반응 및 경기장 참석 현황 모니터링
이 같은 분석을 기반으로 회원 혜택을 보다 전략적으로 배포 및 관리하고, 캠페인의 효율을 높이는 등 더욱 강화된 마케팅 활동을 전개하고 있으며, 고객의 만족 또한 크게 높아지고 있습니다.
본 문서에 나오는 결과는 본 문서에 설명된 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 적합하게 되어 있습니다. 각 SAS 고객의 경험은 고유한 것으로, 비즈니스 및 기술적 변수에 따라 달라집니다. 따라서 모든 서술은 비전형적인 것이라는 점을 고려해야 합니다. 실제 절약, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성 및 조건에 따라 달라질 수 있습니다. SAS는 모든 고객이 비슷한 결과를 달성할 수 있다고 보증하거나 진술하지 않습니다. SAS 제품과 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스에 대한 서면 계약의 보증서에 명시되어 있습니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 구성하는 것으로 해석될 수 없습니다. 고객은 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현에 따라 합의된 계약적 교환 또는 프로젝트 성공 요약의 일환으로 성공 사례를 SAS와 공유했습니다. 브랜드 및 제품 명칭은 각 기업의 상표입니다.