“전통 은행, 고객 유출 방지 위해 애널리틱스 활용해야”

(‘애널리틱스를 활용한 고객관리 전략’ 보고서)

전통적 은행들이 고객 유출 방지를 위해 고급 데이터 분석 전략을 마련해야 한다는 주장이 나왔다.

최제민 하나금융경영연구소 연구원은 최근 ‘애널리틱스를 활용한 고객관리 전략’이란 보고서를 통해 “디지털 전환 가속화와 경쟁 심화로 데이터 분석 기반의 고객관리 전략 중요성이 대두되고 있다”며 “전통적 은행에서도 고급 데이터 분석(AA)을 활용한 체계적 고객관리 전략을 마련하고 구체화할 필요성이 있다”고 분석했다.

최 연구원은 디지털 사회로의 전환이 가속화하면서 인터넷은행, 빅테크, 핀테크 기업 등의 금융산업 진출 확대로 고객 유치 경쟁이 점차 심화하고 있다고 진단했다. 특히 코로나19 사태 이후 비대면 거래가 증가하면서 국내외 인터넷은행과 핀테크 등을 활용한 고객이 점차 늘어나고 있다는 것이다.

최 연구원은 “인터넷은행과 핀테크 업체들은 기존 전통 은행들 대비 AA/ML을 활용하기 적합한 환경과 역량을 보유하고 있어 비대면 서비스에서 상대적 우위를 차지하고 있다”고 설명했다. AA/ML은 고급 데이터 분석(Advanced Analytics, 이하 애널리틱스), 기계학습(Machine Learning)을 의미한다.

최 연구원은 무엇보다 고객 유출 방지 및 관계 강화를 위해 애널리틱스 활용도를 높여야 한다고 강조했다.

그는 “치열한 경쟁 환경에 직면한 은행 산업의 경우 단순한 고객 유지를 넘어서 기존 고객의 활성화 및 고객 관계 강화가 매우 중요하다”며 “이러한 관점에서 볼 때 기존 은행들도 체계적이고 분석적인 접근을 통해 고급 데이터 분석(AA) 활용도를 높여 고객의 충성도 제고에 힘쓸 필요가 있다”고 설명했다.

최 연구원은 애널리틱스를 효율적으로 활용하기 위해서는 △고객 세분화 △예측 자동화 △충성도 예측 △고객 이탈 원인 파악 △실험&학습 등 5가지 원칙을 적용해야 한다고 조언했다.

최 연구원은 “대규모 데이터를 신속히 분석하고 고객을 세분화·개인화해 적시·적소에 원하는 서비스를 제공할 수 있어야 고객 유출 방지 및 고객가치 극대화가 가능하다”며 “향후 국내 은행에서도 애널리틱스에 대한 전사적 지원과 함께 다양한 실험을 통해 최적화된 모델을 찾을 수 있도록 체계적인 지원이 필요하다”고 분석했다.