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마케팅증권사 고객 잠재 가치 발굴 상품 개발

증권사-KCB 데이터 융합 Index

  1. 개요
  2. 고객 데이터와 동일한 연령대, 지역의 KCB 신용통계 데이터를 융합하여 마케팅 CRM Index 개발하여, 이를 바탕으로 고객을 소득 및 거주환경, 자산수준에 따라 세분화 실시
  1. 수행 기간
  2. 2014년 ~ 2018년
  1. KCB 사용정보
  2. 성별 연령 자택주소 직업 소득 카드사용금액 대출금액 연체일 아파트정보

01.목적

KCB가 보유하고 있는 지역별 소득, 소비, 채무 등의 통계정보와 ○○증권사의 고객정보를 결합하여, 금융라이프 스타일에 따른 고객 세그먼트 전략 수립

KCB 융합통계 Index 도입으로
고객 Spectrum 확대
  • 예금 여력은?
  • 가구의 자산수준은?
  • 직장 정보는?
  • 소득 수준은?
  • 소비 수준은?
  • 채무 수준은?

02.개발방법

양사간의 데이터를 융합하기 위한 지오 코딩, 융합 통계 데이터 생성, 전체분포와 비교를 통한 Index 생성 과정으로 진행

  1. STEP 1.
  2. 도로명 주소코드에 대한
    집계 지역단위 부여

  3. 도로명 주소코드(대표 좌표)가 해당하는 지역단위 부여

    K-Block (아파트 단지단위및 거주민 300명 수준의 지역 경계)활용

    Secondary tier로 행정동 활용

  1. STEP 2.
  2. 집계지역단위*Dimension별
    집계통계 산출

  3. Dimension : 성별/연령대(20대/30대...70대이상)

    K-block & dimension 내 KCB 통계모수가 적정규모이상 확보되지 못하는 경우 K-block을 행정동으로 대체

  1. STEP 3.
  2. Indexing 처리

  3. 도로명 주소코드(대표 좌표)에 해당하는 지역단위 부여

*Dimension : KCB는 다양한 공간단위 데이터 생성에 강점을 가지고 있으며, 국가에서 사용하는 법정동, 행정동, 집계구, 100m 격자 뿐만 아니라, 아파트단지, 시설물 단위 공간 블록을 보유

03.개발결과

가용 가능한 내·외부 정보를 활용, 가까운 미래의 고객 잠재가치를 예측하는 통계모형을 개발하여 활용

증권사 정보는 증권사가 보유한 자체 고객 거래 데이터를 활용하고, 그 외 외부 데이터는 고객 주소지에 거주하는 주민들의 평균적인 신용정보를 활용

고객 잠재가치를 예측하는 통계모형

KCB 소비지수 별 향후 주식상품 가입 가능성

  • 단위: 천명
  • 가입 가능성

KCB 소득지수 별 향후 WRAP 상품 가입 가능성

  • 단위: 천명
  • 가입 가능성

○○증권사에서 KCB가 개발한 융합통계 Index를 고객의 잠재 가치를 예측하기 위한 주요 변수로 사용 중

KCB는 데이터를 통한 비지니스 창출 및 확대를 지원합니다.

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