요즘처럼 오프라인 기업에서조차 CRM이라는 개념이 일반화되고 CRM이 마케팅 활동의 기본적인 원리로 인식되어가고 있는 시기에 다시 온라인만의 eCRM을 거론한다는 것은 언뜻 시대착오적인 일로 보일 수도 있다.
하지만 CRM을 오늘날과 같이 일반화된 트렌드로 자리 잡을 수 있게 만든 데는 오프라인에서 출발한 DBM(데이터베이스마케팅)이나 DW(데이터웨어하우스)보다는 오히려 온라인 기업을 중심으로 지속되어 온 eCRM쪽의 공이 더 크다는 것을 부정하기는 어려울 것이다.

eCRM·CRM 구분 무의미

최근에 들어와서는 eCRM을 CRM과 구분한다는 것이 점점 더 어려운 일이 되어가고 있다. 기본적으로 DM과 콜센터에 기반을 두고 있는 오프라인 CRM은 채널 통합이라는 관점에서 온라인 영역을 흡수해 점점 영역을 넓혀가고 있으며, eCRM의 경우에 있어서도 CTI의 도움을 받아 기존의 콜센터를 고객 컨텍 센터로 디지털화 하고 있는 형편에 굳이 온라인과 오프라인 영역을 나눈다는 것이 무의미해졌기 때문이기도 하다.

일반적으로 eCRM을 CRM과 구분 짓는 가장 중요한 것은 고객 정보의 원천과 고객에 대한 반응 채널의 차이라고 할 수 있다. 오프라인 CRM은 고객의 행동 정보를 고객의 구매 행위와 전화 통화를 통한 고객의 반응, 고객과의 직접 대면을 통해 수집하게 된다. 즉 고객 접점의 성격상 고객의 적극적인 행동 정보를 수동적으로 수집하는 것이 중심이 된다. 그러나 eCRM의 경우에는 온라인 혹은 인터넷이라는 강력한 정보 수집 수단을 기반으로 하기 때문에 고객의 적극적인 의사표현 뿐 아니라 고객의 의도하지 않은 정보들도 수집이 가능하다. 또한 고객과의 의사소통 수단에 있어서도 오프라인 CRM이 단방향 매체들인 DM이나 팩스 등을 고객에 대한 의사소통 수단으로 활용하는데 반해 eCRM은 인터넷의 쌍방향성을 십분 활용할 수 있다는 유리한 점을 가지고 있다.

앞에서 밝힌 바와 같이 기업의 온라인 채널에 대한 통합이 현재와 같이 적극적으로 일어나는 상황에서 eCRM과 CRM을 나눈다는 것 자체가 커다란 의미를 갖고 있지는 않다. 그러나 온라인을 기반으로 한 eCRM의 고유한 영역과 특징들을 살펴봄으로써 온라인만의 CRM 방법들과 확장된 통합 CRM의 모습을 가늠해보기로 한다.

정보 수집 단계

상기한 바와 같이 eCRM이 오프라인 CRM과 대별되는 부분 중 정보 수집 단계가 가장 중요한 영역이라고 할 수 있다. 일반적으로 오프라인 CRM은 구매, 전화통화와 같은 고객의 행동에 대한 결과값들을 중심으로 고객들의 행동을 추적한다.

고객들의 구매 행동을 추적하려고 할 때 고객들이 어떤 제품을 구매하는 지에 대한 정보는 집계가 가능하지만 고객이 어떤 단계를 거쳐 구매까지 이르렀는지를 추적할 수 있는 방법은 거의 없다.

최근 일부에서는 RFID(radio frequency identification, 무선 식별) 방식을 활용해 고객의 오프라인 상의 행동을 추적하려는 노력들이 일어나고 있으나 아직까지는 실험 수준에 그치고 있다. 이에 비해 온라인을 기반으로 하는 eCRM의 경우에는 고객의 구매, 게시물 작성, 선호도 표시 등과 같은 명시적인 의사표현 외에 방문 정보나 조회 정보와 같은 암묵적인 정보들이 수집 가능하기 때문에 고객의 행동에 대한 보다 심도 깊은 분석이 가능하다.

고객의 정보는 수집하는 방법에 따라 명시적인 정보(explicit information)와 암묵적인 정보(implicit information)로 나눌 수 있다.

명시적인 정보란 자신의 성향을 직접적으로 나타내는 것으로 고객이 상품을 직접 평가 하는 것이다. <그림 1>은 명시적 정보를 추출하는 화면의 예를 보여주고 있다. 일반적으로 등급(Rating)은 별의 개수나 숫자 등으로 표현되며 이 값들은 해당 상품을 얼마나 좋아하는지 혹은 싫어하는지를 나타낸다.

암묵적인 정보는 간접적으로 자신의 성향을 나타내는 것으로, 일반적인 웹 서핑 동안에 고객 성향과 관련된 정보를 추적하여 추출하는 것이 일반적인 방법이며, 특정 상품 및 분류에 대한 방문 기록, 프린트나 장바구니 및 구매 희망 리스트(wish list)에 저장하는 것과 같은 이벤트 기록, 그리고 구매 기록 등이 포함된다. 암묵적인 정보를 추출하는 방법 중 가장 일반적으로 활용되는 것이 웹 로그분석이다.