<이미지 출처: http://www.news-y.co.kr/wp-content/uploads/2013/04/뉴스Y_이슈스페셜국민연금의-내일_1.jpg>

Big Data의 구성요소로서 규모(Volume)의 증가, 다양성(Variety)의 증가, 복잡성(Complexity), 속도(Velocity)의 증가를 들고 있습니다. [각주:1]이러한 특징을 갖고 있는 고객사에서 SK C&C가 수행한 사례를 소개해드리고자 합니다. 그것은 바로 국민연금공단의 CRM시스템 입니다.

CRM 시스템은 주로 민간기업에서 고객분석을 통해 마케팅 활동에 활용하는 시스템을 떠올리게 되는데, 공공기관인 국민연금공단에서 왜 CRM 시스템을 구축하였으며, 이것에 빅데이터 기술이 어떻게 적용되었는지 궁금해집니다.

<국민연금공단 CRM 시스템>

2010 6월 오픈한 국민연금공단의 CRM 시스템은 CRM 통합마트, 여론분석 시스템, 캠페인 시스템, 데이터 마이닝으로 구성되었다. 여론분석 시스템의 경우 빅데이터 기술을 활용하여 여론동향 분석을 통해 고객 니즈 파악 및 고객 중심경영을 위한 전략 수립 등에 활용하고, 캠페인 시스템은 노후설계 서비스, 연금 수급권 확보 등 다양한 현장 업무에 활용하는 것을 목적으로 추진되었다.

국민연금은 노후 소득보장을 위해 국가에서 시행하는 사회보장제도입니다. 소득이 있는 국민이라면 모두 국민연금에 가입되는 것은 물론 소득이 없는 국민도 자발적으로 임의가입자 형태의 가입이 가능하기 때문에, 이를 관리하는 국민연금공단은 엄청난 규모의 고객정보를 보유하고 있습니다. (4,000만명의 고객 정보, 가입 및 수급(유효) 고객 2,300만명) 또한 이러한 고객들이 문의 또는 상담을 요청하는 건수만 해도 연간 1,200만건에 이른다고 합니다. 이러한 고객을 대상으로 맞춤형 서비스를 제공하고, 만족스러운 고객 지원을 제공하는 것은 정말 쉬운 일이 아니겠습니다.

이미지 출처 : http://www.nps.or.kr/

국민연금공단 CRM 시스템에서 Big Data 기술을 적용한 여론동향 분석과 캠페인 시스템 분야를 중점적으로 살펴보겠습니다. CRM시스템에 여론동향 분석 기능을 포함한 것은 눈에 띄는 부분입니다여론동향 분석은 여론의 흐름 및 변화하는 추이를 분석하여 소비자에게 끼칠 영향에 대해 대응할 수 있도록 하며, 이는 마케터들에게 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 기업에 관련된 일이 온라인 버즈(Online Buzz: 온라인상에서 이슈화된 정보가 아주 짧은 시간 동안 급속히 퍼지는 현상)화 된다면 매우 큰 파급력을 갖게 되므로, 기업은 이에 대해 실시간으로 감지하여 대응할 수 있는 체계를 갖춰야 하는 필요성이 있습니다.

트위터와 Facebook 등 소셜 미디어 상의 여론을 분석하여, 선거 유세 캠페인에 활용하고 당선 결과를 예측한 오바마 캠프의 사례는 이미 빅데이터 활용의 대표적인 사례로 많이 언급되고 있습니다. 국내에서도 2011, 10.26 보궐선거에서 국민 여론을 분석/활용한 후보가 유리한 선거전략을 펼치기도 하였고, 한국보건사회연구원에서는 SK Telecom과 공동으로 SNS상의 데이터를 활용한 자살위험 예측분석을 실시하여 의미있는 결과를 얻기도 하였습니다.

민간 기업에서는 인터넷 상의 광범위한 여론 속에서 기업과 관련된 특정 키워드를 추출하여 분석함으로써, 고객의 요구를 파악하고 이에 대응할 수 있는 신규 상품/서비스를 출시하거나 브랜드 관리, 소비자 만족도를 파악하는데 활용하기도 합니다. 한 예로 코카콜라의 경우 여론 분석을 통해 코카콜라에 대한 데이터를 분석하여 비우호적인 정보가 증가하는 국가나 지역을 대상으로 홍보 강화 등의 대응 노력을 펼치고 있습니다.[각주:2]

국민연금공단이 여론동향을 분석하고자 했던 목적은 국민의 소리를 보다 가까이 접하고 싶었기 때문입니다. 따라서 방대한 양의 내부 고객상담 정보뿐 아니라, 온라인 버즈 등 외부의 다양한 비정형 데이터를 통합하여 고객 니즈 분석에 활용하는 것을 목표로 하였습니다. 

<일반적 기업의 내/외부 정보 종류 및 형태>

내부 정형 데이터(고객정보, 연금 가입 정보 등)와 내부 비정형 데이터(고객 문의/상담, 불만 정보), 외부 여론 정보(온라인 버즈)를 분석하기 위하여 다음과 같은 분석 기술이 적용 되었습니다.

   •  Text Mining: 자연어 처리 기반으로 내부 상담 정보로부터 의미 있는 정보를 추출 및 분류

 

  Opinion Mining: 온라인 사이트, 블로그 등에서 수집된 정보를 기반으로 긍정/부정 등 선호도 분석

 

  Network Analysis: 사람들 간 연결 관계와 상호 영향력을 분석

  • Cluster Analysis: 정보에 대한 특성을 고려해 Cluster를 정의하고 집단의 대표점을 찾아 그룹화

 

국민연금공단과 관련된 여론 정보들을 2시간 간격으로 자동 수집해 분석하여 주요 이슈가 발생했을 때 선제적으로 대응할 수 있는 체계를 갖추었습니다. 또한 여론동향과 더불어 내부 VOC 정보 분석을 병행하여 대응이 필요한 고객을 대상으로 타겟 고객군을 생성하고 맞춤형 캠페인을 실행할 수 있도록 하였습니다.

한 예로 2013 2 21일 대통령인수위원회의행복연금개편안 발표가 있었습니다. 주요 내용은 기초연금과 국민연금을 통합한다는 것이었으며, 국민연금 가입자에게 기초연금을 지급하는 것을 재검토하겠다는 내용이 포함되어 기존 가입자들의 강한 반발이 예상되는 상황이었습니다. 다음은 당시 외부 여론의 모니터링 결과입니다. 기초연금, 기초노령연금이라는 키워드의 여론이 큰 폭으로 상승한 것을 확인할 수 있습니다. 

사진 좌측<’행복연금개편안 발표 전후의 여론 모니터링 결과>
사진 우측 : <고객 VOC 통합 분석 검색 결과>

이러한 외부 여론분석과 함께 내부 VOC 통합 분석이 이뤄집니다. 다음은 행복연금, 임의가입, 언론보도라는 세 가지 내용으로 불만족 의견을 표현한 고객 상담 내용을 분석한 결과입니다 

<캠페인 기획 단계 – 여론동향분석 결과를 활용한 고객군 자동 생성>

이에 대해 분석 결과에 해당되는 고객들을 바로 타겟 고객군으로 자동 생성하여 캠패인을 기획/실행할 수 있도록 하였습니다. 실제로, 위 사례의 경우 국민연금에 대한 우호적 기사에 대한 e-mail 서비스를 제공하는 등의 대응활동을 수행했습니다. 

본 사례가 주는 의미는 다음의 3가지로 요약할 수 있습니다.


 • 첫째, 공단의 내부/외부 데이터와 정형/비정형 데이터를 통합하여 분석함으로써 보다 심화된 Customer Insight를 얻게
  
되었습니다.

• 둘째, 기존의 고객 기본 특성 분석, 가치분석, 행태 분석을 위한 정형 데이터 분석에서 진화하여 비정형 정보 분석을 위한
  텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 기법 등 다양한 고급분석을 적용하여 고객의 표출된 니즈를 기반으로 맞춤형 고객 
  타겟팅 및 캠페인 활동에 활용
하게 되었습니다.

• 셋째, 여론(Buzz)분석 시스템, 캠페인 시스템, 고객분석(OLAP)시스템 등 독립적으로 존재하는 시스템을 사용자 중심으로
  연계/통합하여 고객분석부터 캠페인 실행, 실적 분석까지를 One-Stop 처리
가 가능해졌습니다.


국민연금공단의 CRM시스템 구축으로 본부 및 지사에서 자발적으로 고객 대응 활동에 활용하며, 고객분석 수행을 위해 필요한 데이터를 CRM활용목적에 따라 분석하여 캠페인에 활용하고 있습니다. 특히 정량적 효과 측면에서 고객니즈 분석, 캠페인활동의 업무 효율성이 50% 증대 되었으며, 캠페인 성공율은 5%이상 향상되는 성과를 얻었습니다.

앞으로도 빅데이터 기술을 활용하여 고객의 Business Value 창출에 앞장서는 SK C&C의 모습을 기대해봅니다.

* 글: Market Solution 컨설팅팀 조소연 선임 (문의 :  sy.cho@sk.com)



  1. Gartner, 2011 [본문으로]
  2. 한국정보화진흥원, Big Data 글로벌 선진사례, 2012 [본문으로]

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