KR101673181B1 - 타겟 고객을 결정하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 양상에 따라서, 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작을 수행하도록 하며, 상기 동작은: 고객 식별 데이터를 수집하는 동작; 상기 수집된 고객 식별 데이터로부터, 고객의 발생예정 이벤트를 우선순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출하는 동작; 미리결정된 기간 단위로 상기 추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보의 조합에 대한 스코어링 값을 부여하는 동작; 및 상기 부여된 스코어링 값에 따라 상기 타겟 고객을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 통합적인 영업 지원 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로, 고객의 상황과 니즈를 바탕으로 최적의 컨설팅 제안을 보험 설계사(FC)에게 시스템적으로 지원하기 위한 것이다.
보험설계사(FC)는 개인의 수입과 지출, 그리고 특성을 고려하여, 개인에게 적합한 종신, 보장, 연금, 저축 등의 다양한 보험상품을 추천하고 판매하는 사람을 말한다. 최근에 보험에 관한 지식은 물론 전문적인 금융지식을 겸비하고 금융 설계 기법으로 무장한 전문인으로 변하고 있고 이에 따라 부르는 명칭도 RC(risk consultant), TRM(total risk manager), RFC(risk financial consultant), FC(financial consultant) 그리고 FP(financial planner)등 전문성을 반영한 호칭으로 변하고 있다.
전술한 바와 같이, 현재의 보험설계사(FC)의 업무는 단순한 고객의 모집을 넘어 재무상담·생활설계·대출상담 등 가정 금융설계까지로의 영역으로 확대되고 있다. 즉, 고객의 절세 방법과 재산증식을 위한 효율적 투자를 보험상품과 연계한 재무상담, 고객의 인생주기에 따라 필요한 목돈 마련과 노후보장을 위한 필요자금 설계, 가계대출이나 주택마련대출 등에 관한 상담 등의 업무를 수행하여야 하므로 금융 전반에 관하여 폭 넓은 지식이 FC에게 요구될 수 있다.
나아가, 보험설계사(FC)들은 영업의 최전선에서 고객과 직접적으로 대면하는 업무를 수행하기 때문에, 고객을 응대하기 위한 역량 또한 FC에게 요구될 수 있다.
이러한 상황하에서, 고객을 응대하기 위한 역량 및 금융 전반에 대한 이해도 등은 FC의 성격 및 능력에 따라서 개인별로 상이할 수 있다. 하지만, 대부분의 FC의 영업 방식은 컨설턴트의 개인 역량에 의존하고 있기 때문에, 현장의 노하우를 자산화하는데 어려움이 존재할 수 있다.
즉, FC 별로 컨설팅 역량에 있어서의 차이가 존재하기 때문에, FC의 전반적인 컨설팅 역량을 향상시키기 위한 방안이 필요하다. 나아가, 회사의 영업성과를 높이기 위해서도 FC의 컨설팅 역량을 상향 평준화시킬 필요성이 존재한다.
이러한 보험설계사(FC)의 역량을 강화시키기 위해서는, 고객의 라이프 스테이지(life stage)의 상황과 고객의 니즈를 고려한 전문가의 조언이 FC에게 제공되어야 한다. 그러나, 일반적으로 FC가 고객의 라이프 스테이지 상황 및 니즈와 같은 개인 특성을 일일이 파악하고, 고객이 원하는 적절한 시점에 적절한 내용의 컨설팅을 준비하는 것은 현실적으로 어려울 수 있다.
또한, 종래에는 각종 직업적성검사, 흥미검사등을 통하여 개인의 직무와 관련되어 문제를 가진 사람에게 문제해결의 처방책을 제시하고, 다양한 직무관련 교육정보를 제공하려는 시도가 이루어져 왔다. 하지만, 이는 단순히 개개인의 적성 또는 흥미와 관련된 분석을 통한 주관적인 상담에 그칠뿐, 우수한 사람들에게 공통적으로 관찰되는 개인의 기질적 특성 및 행동 양상을 분석하여 부족한 사람에게 적절한 해결책을 제시하는 것과는 거리가 멀었다.
따라서, 고능률 전문가로부터의 노하우를 추출하여, FC들 개개인에게 고객을 응대하기에 적합한 차별화된 정보를 제공하기 위한 시스템이 당업계에서 요구된다.
본 발명은 전술한 내용을 감안하여 안출된 것으로, FC 개개인에게 고객을 응대하기 위한 최적의 정보 및 노하우를 제공하기 위함이다.
본 발명은 고객별 최적의 제안을 도출하고 전문가의 지식과 노하우를 데이터베이스화하여 FC에게 제공하기 위함이다.
전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객을 생성하기 위한 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작을 수행하도록 하며, 상기 동작은: 고객 식별 데이터를 수집하는 동작; 상기 수집된 고객 식별 데이터로부터, 고객의 발생예정 이벤트를 우선순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출하는 동작; 미리결정된 기간 단위로 상기 추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보의 조합에 대한 스코어링 값을 부여하는 동작; 및 상기 부여된 스코어링 값에 따라 상기 타겟 고객을 결정하는 동작; 을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 양상에 따라서, 타겟 고객을 생성하기 위한 금융 서버가 개시된다. 상기 금융 서버는 고객 식별 데이터를 수집하는 데이터베이스; 상기 수집된 고객 식별 데이터로부터, 고객의 발생예정 이벤트를 우선순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출하고, 미리결정된 기간 단위로 상기 추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보의 조합에 대한 스코어링 값을 부여하며, 그리고 상기 부여된 스코어링 값에 따라 상기 타겟 고객을 결정하는 프로세서; 상기 결정된 타겟 고객에 대한 정보를 해당 FC 단말로 전송하는 송신부; 를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 양상에서, 타겟 고객을 생성하기 위한 사용자 단말이 개시된다. 상기 사용자 단말은, 고객 식별 데이터를 수집하는 입력부; 상기 수집된 고객 식별 데이터로부터, 고객의 발생예정 이벤트를 우선순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출하고, 미리결정된 기간 단위로 상기 추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보의 조합에 대한 스코어링 값을 부여하고, 그리고 상기 부여된 스코어링 값에 따라 결정된 상기 타겟 고객 정보를 수신하는 수신부; 결정된 상기 타겟 고객에 대한 피드백 입력을 송신하는 송신부; 상기 결정된 타겟 고객에 대한 정보를 출력하는 출력부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따르면, FC 개개인에게 고객을 응대하기 위한 최적의 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따르면, 고객별 최적의 제안을 도출하고 전문가의 지식과 노하우를 데이터베이스화하여 FC에게 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기 언급된 것으로 제한되지는 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 구체적인 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다. 다른 예시들에서, 공지의 구조들 및 장치들이 하나 이상의 양상들의 기재를 용이하게 하기 위해 블록도 형태로 도시된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 본 발명의 다양한 양태가 구현될 수 있는 금융 시스템의 예시적 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 서버(추론 엔진)의 구현 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 금융 서버에서 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템이 구현되는 예시적 방법의 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템을 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전문가 컨설팅 지식을 데이터베이스화하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객을 선정하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따라 컨설팅 정보를 생성하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 선정된 타겟 고객을 제공하는 예시적 UI를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 계약 중요성 및 컨택 시급성 정보에 기반한 예시적인 Top 10 제안 차트를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 맞춤형 컨설팅 중 재무설계컨설팅을 제시하는 컨설팅 차트를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 Top 10 제안 차트(제안 이유/통계자료)를 도시한다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 Top 10 제안 차트(스크립트 형)를 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 맞춤형 컨설팅의 제안이유 UI를 도시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객에 대한 맞춤형 컨설팅이 제공되는 UI를 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 폰버디와 관련된 UI를 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 고객의 핵심 정보에 대한 회사와 컨설턴트 입력 정보가 조회되는 UI를 도시한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 가상 데이터를 반영하여 표준 모델을 예측하는 UI를 도시한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따라상기 표준 모델 예측을 통해 생성된 표준형 컨설팅 정보의 컨설팅차트 중 재무설계 컨설팅 그래프를 도시한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객군 그리드를 도시한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따라 선택된 고객군의 표준 데이터에 기초한 정보를 제공하는 UI를 도시한다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool을 제공하기 위한 방법 중 베스트컬렉션이 선택된 UI를 도시한다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool을 제공하기 위한 방법 중 베스트컬렉션에서 선택된 상품 제안서와 관련된 세부 화면을 도시한다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool의 결과보고서 중 요약보고서가 선택된 UI를 도시한다.
도 21은 고객 정보 입력창의 UI를 도시한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 본 발명의 다양한 양태가 구현될 수 있는 금융 시스템의 예시적 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 서버(추론 엔진)의 구현 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 금융 서버에서 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템이 구현되는 예시적 방법의 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템을 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전문가 컨설팅 지식을 데이터베이스화하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객을 선정하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따라 컨설팅 정보를 생성하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 선정된 타겟 고객을 제공하는 예시적 UI를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 계약 중요성 및 컨택 시급성 정보에 기반한 예시적인 Top 10 제안 차트를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 맞춤형 컨설팅 중 재무설계컨설팅을 제시하는 컨설팅 차트를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 Top 10 제안 차트(제안 이유/통계자료)를 도시한다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 Top 10 제안 차트(스크립트 형)를 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 맞춤형 컨설팅의 제안이유 UI를 도시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객에 대한 맞춤형 컨설팅이 제공되는 UI를 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 폰버디와 관련된 UI를 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 고객의 핵심 정보에 대한 회사와 컨설턴트 입력 정보가 조회되는 UI를 도시한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 가상 데이터를 반영하여 표준 모델을 예측하는 UI를 도시한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따라상기 표준 모델 예측을 통해 생성된 표준형 컨설팅 정보의 컨설팅차트 중 재무설계 컨설팅 그래프를 도시한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객군 그리드를 도시한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따라 선택된 고객군의 표준 데이터에 기초한 정보를 제공하는 UI를 도시한다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool을 제공하기 위한 방법 중 베스트컬렉션이 선택된 UI를 도시한다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool을 제공하기 위한 방법 중 베스트컬렉션에서 선택된 상품 제안서와 관련된 세부 화면을 도시한다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool의 결과보고서 중 요약보고서가 선택된 UI를 도시한다.
도 21은 고객 정보 입력창의 UI를 도시한다.
다양한 실시예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나 이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.
또한, 다양한 양상들 및 특징들이 다수의 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이, 추가적인 장치들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있다는 점 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등 전부를 포함하지 않을 수도 있다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다. 아래에서 사용되는 용어들 '컴포넌트', '모듈', '시스템', '인터페이스' 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어를 의미할 수 있다.
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "정보" 및 "데이터"는 종종 서로 상호 교환 가능하도록 사용될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "클라이언트 디바이스" 및 "FC디바이스" 는 종종 서로 상호 교환 가능하도록 사용될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "고객 식별 데이터"는 "고객 정보"와 종종 서로 상호 교환 가능하도록 사용될 수 있다. 더불어, 본 명세서에서 사용되는 용어 UI 및 화면 또한 종종 서로 상호 교환가능하도록 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 본 발명의 다양한 양태가 구현될 수 있는 금융 시스템의 예시적 블록 구성도이다.
도시된 바와 같이 클라이언트 디바이스(110)와 금융서버(100)는 데이터 망(120)에 연결되어 작동된다. 클라이언트 디바이스(110)는 창구 단말, 모바일, PC, FC 단말, 태블릿 등과 같이 데이터망(120)에 접속되어 금융 서버(100)와 연결되어 작동할 수 있는 모든 종류의 디바이스를 통칭한다. 본 발명의 일 양상에 따라, 클라이언트 디바이스(110)는 FC단말 또는 사용자 단말과 상호교환가능하게 사용될 수 있다. 상기 클라이언트 디바이스(110)는 클라이언트 및/또는 FC로부터 고객 식별 데이터를 포함한 정보를 수집한다. 추가적으로, 상기 클라이언트 디바이스(110)는, 상기 금융 서버(100)로부터 컨설팅 정보 및/또는 응대 정보를 포함한 정보를 수신한다. 상기 클라이언트 디바이스(110)는 데이터망(120)에 연결되어 금융서버(100)의 데이터 베이스(107) 및 프로세서(105)를 통해 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템이 개시될 수 있다.
상기 데이터망(120)은 유선 인터넷, 무선 인터넷 또는 유선 인터넷과 무선 인터넷의 복합 형태 중 적어도 하나의 형태일 수 있다. 추가적으로, 상기 데이터망(120)으로 WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다. 유선 인터넷 기술로는 XDSL(Digital Subscriber Line), FTTH(Fibers to the home), PLC(Power Line Communication) 등이 이용될 수 있다. 추가적으로, 근거리 통신 모듈인 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.
상기 금융 서버(100)는 클라이언트 디바이스(110)로부터 고객 식별 데이터 입력을 수신받는 수신 모듈(101), 클라이언트 디바이스(110)로 컨설팅 정보 및/또는 응대 정보를 송신하는 송신 모듈(103)을 포함한다. 상기 컨설팅 정보는 고객 맞춤형 컨설팅 정보 및/또는 표준형 컨설팅 정보를 통칭한다. 추가적으로, 상기 금융 서버(100)는 타겟 고객을 선정하고 컨설팅 정보 및/또는 응대 정보를 생성하는 프로세서(105) 및 상기 수집된 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터 등을 저장하여 보관하는 데이터 베이스(107) 등을 포함한다.
상기 전문가 노하우 데이터는, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 데이터, 고객 타입 별 컨설팅 방법 데이터, FC의 특성 별 컨설팅 방법 데이터 및 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보의 복수의 파라미터들에 대한 설명 데이터 중 적어도 하나를 포함하며 지속적으로 업데이트된다.
상기 수신 모듈(101)과 송신 모듈(103)은, 클라이언트 디바이스(110)와 통신을 하기 위한 모듈이다. 상기 수신 모듈(101)은 클라이언트 디바이스(110)가 송신한 고객 데이터를 수신하기 위한 모듈이며, 상기 송신 모듈(103)은 금융 서버(100)의 데이터 베이스(107)와 프로세서(105)를 통해 결정되는 타겟 고객 정보, 컨설팅 정보 및/또는 응대 정보 등을 상기 클라이언트 디바이스(110)로 전달하는 기능을 수행한다. 본 명세서에서는 클라이언트 디바이스(110)에서 금융 서버(100)로 전송하는 정보를 총칭하여 '고객 식별데이터' 또는 '고객 정보' 라고 부르며, 상기 고객 식별데이터는 고객으로부터 입력받은 고객 입력 정보 및 FC가 입력한 추가 입력 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 프로세서(105)는, 일자별 계약 중요성 및 컨택 시급성이 높은 고객 리스트를 산출하여 컨설턴트에게 제공한다. 상기 고객 리스트 상에서 제공되는 고객을 '타겟 고객'이라고 칭한다. 추가적으로, 상기 프로세서(105)는 상기 고객의 타겟 고객 선정 이유 및 고객 별 제안 내용을 Rule로 정하여 컨설턴트에게 제시할 수 있다. 추가적으로, 정보가 미흡한 고객에 대해서는 유사 고객군을 추론하여 상기 고객의 타겟 고객 선정 이유 및 제안 내용을 제시할 수 있다. 추가적으로, 프로세서(105)는 상기 고객별 응대 정보를 제공하여 FC가 효과적으로 고객을 응대할 수 있도록 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "응대 정보"는 고객을 응대하기 위해 활용될 수 있는 모든 형태의 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 응대 정보는 고객의 타입에 따른 화법 정보, 고객의 거절 유형에 대응하는 표정 정보, 목소리 톤 정보, 행동 정보, 문자 메시지 정보, 고객의 니즈를 환기시킬 수 있는 데이터, 선물 정보, 음성, 영상 및 이미지 등과 같은 다양한 정보를 포함할 수 있다.
추가적인 양상에서, 프로세서(105)는 클라이언트 디바이스(110)내에 존재하거나 금융서버(100)외에 존재하여, 금융서버(100)와 통신가능할 수도 있다.
상기 데이터 베이스(107)는, 후술된 바와 같이, 정량 데이터와 정성 데이터를 모두 입력 받아 저장한다. 입력된 고객 정보와 전문가 노하우 데이터를 저장하며 새로운 데이터가 입력되거나 수정 및/또는 삭제될 때마다 실시간으로 업데이트한다. 상기 입력된 고객 정보는 기본 정보, 상품 가입 정보, 당사 접촉 및 거래 정보 상기 고객 정보를 통합 분석한 2차 정보 중 적어도 하나를 포함된다. 상기 고객 정보는 타겟 고객 선정 및 맞춤형 제안을 위해 사용된다. 상기 전문가 노하우 데이터는, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 데이터, 고객 타입 별 컨설팅 방법 데이터, FC의 특성 별 컨설팅 방법 데이터 및 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보의 복수의 파라미터들에 대한 설명 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 추가적으로, 상기 프로세서(105)를 통해 선정된 타겟 고객 및 FC의 상기 타겟 고객 정보 활용도(수용 또는 거절)를 데이터화하여 상기 데이터베이스(107)에 추가적으로 저장할 수 있다.
추가적인 양상에서, 데이터 베이스(107)는, 금융서버(100) 외부에 존재하여, 금융서버(100)와 통신 가능할 수 있다.
상기 데이터 베이스(107)와 상기 프로세서(105)를 통해 본 발명을 위한 추론엔진이 동작한다. 추론엔진에 대해서는 도 2 및 도 3에서 후술하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 서버 추론 엔진의 구현 블록도를 도시한다.
본 발명은 추론 엔진 솔루션을 적용하여 고객별 맞춤형 제안을 제공한다. 즉, 정량데이터로 구성된 고객 데이터와 정성데이터로 구성된 전문가 노하우 데이터가 In-Put(201)되면 상기 고객 데이터 및 전문가 노하우 데이터를 활용하여 전문가 수준의 문제 해결 방법(즉, 컨설팅 정보 및 응대 정보)을 Out-Put(202)한다.
본 발명의 일 양상에서, 추론 엔진은 금융서버(100)와 상호교환가능하게 지칭될 수있거나, 또는 금융서버(100)의 프로세서(105)와 데이터 베이스(107)를 통칭하는 것으로 사용될 수 있다. 또한, 상기 추론 엔진이란, 추론을 실행하는 부분에서 지식기반을 통해 추론행위를 함으로써 주어진 규칙과 사실을 이용하여 새로운 사실을 탐색하는 행위를 하는 전문적인 프로세서, 또는 프로세서 내의 프로그램을 지칭할 수 있다. 추론에는 전향 추론과 후향 추론 등 2가지 전략이 사용된다. 전향 추론(forward chaining, 정방향 추론)은, 현재 있는 사실에서 출발하여 최종 결론에 도달하는 것이다. 따라서 사용자가 입력한 정보에서 시작하여 결론에 도달할 때까지 데이터 베이스를 검색한다. 그 반대로 결론에서 출발하여 그를 위한 전제 조건의 성립을 추구하는 것이 후향 추론(backward chaining, 역방향 추론)이다. 가설에서 시작하여 그 가설이 채택이 되거나 기각될 때까지 사용자에게 선택된 사실을 질문한다. 이 추론의 시작점을 목표라고 하며, 추론의 방향은 이 목표를 지지하는 하위 목표 또는 사실들이 참(true)인지를 알아보는 방향으로 진행된다. 본 발명에서는 전향 추론, 후향 추론을 모두 적용할 수 있다.
추론 엔진에는 일치와 점화가 반복적으로 실행된다. '일치'란 주어진 규칙과 데이터 베이스의 사실이 일치하는 가를 파악하는 과정이며, '점화'란 일치된 규칙에서 도출되는 결론을 데이터베이스에 추가하는 과정이다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 금융 서버(100)의 데이터 베이스(107)에는 고객 데이터 및 전문가 노하우 데이터가 저장될 수 있다. 금융 서버(100)의 프로세서(105)에는 추론엔진의 비지니스 로직(Rule)이 셋팅될 수 있다. 상기 데이터 베이스(107) 및 상기 프로세서(105)의 상호 연결을 통해 정보와 Rule이 매칭되는 추론엔진이 동작한다. 이로써 타겟 고객 및 타겟 고객 추천 사유가 제시될 수 있다. 추가적으로, 상기 데이터 베이스(107)와 프로세서(105)의 추론 엔진의 상호 매칭을 통해 도출된 결론을 데이터 베이스(107)에 추가하여 추론 엔진의 새로운 정보로 활용한다.
즉, 금융 서버(100)로 고객 데이터와 전문가 노하우 데이터가 In-Put(201)되면, 상기 금융 서버(100)의 상기 데이터베이스(107)와 프로세서(105)을 이용한 추론 엔진을 통해 데이터와 매칭(일치)하고, 프로세서(105)의 추론 엔진을 통해 새로운 결과를 추론한다. 추가적으로, 상기 추론된 새로운 결과를 데이터베이스(107)에 추가하는 점화가 반복적으로 실행된다. Out-Put(202)을 통해 컨설팅 정보 및 응대 정보가 해당 FC의 단말로 전송된다. 이로써, FC는 고객에게 전문가 수준의 컨설팅 및 응대 정보를 제공할 수 있다.
상기 고객 데이터는 정량 데이터로 구성되어있다. 즉, 정량 데이터는 자료가 수치화되어 수치로 표현되는 데이터이다. 상기 전문가 노하우 데이터는 정성 데이터로 구성되어 있다. 따라서, 이러한 정성 데이터는 수치로 표현되지 않지만 말로써 풀어서 표현될 수 있다. 따라서, Out-Put(202)의 형태도 데이터의 종류에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 수치로 표현되는 데이터의 경우 표, 그래프, 차트 등으로 제공될 수 있다. 추가적으로, 글로 표현되는 데이터의 경우 스크립트, 스크립트를 포함한 팝업창, 그림, 음성, 영상 등으로 제공될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 데이터의 종류 및 내용에 따라 Out-Put(202)의 형식은 상이할 수 있으나. 이러한 Out-Put(202)은 고객 및 FC가 직관적으로 확인할 수 있는 형태를 가질 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 임의의 추론 엔진은 수천개의 추론 및/또는 통계 모형 케이스를 탑재할 수 있는 오픈 소스와 관련된 추론 엔진일 수 있거나, 또는, 매칭 Rule 모델 및/또는 통계 모형을 제공할 수 있는 통계 분석에 특화된 추론 및 통계 엔진일 수도 있다. 본 발명의 일 양상에 따른 또다른 예시적 추론 엔진은 비즈니스에 따른 매칭 Rule에 특화되어 기업의 업무 규칙이나 절차 등을 효과적으로 개발, 관리할 수 있도록 지원하는 비즈니스 Rule 특화 추론 엔진일 수도 있다.
추가적으로, 추론 엔진은 타겟 고객 제공 및 제안, 추천 사유를 조회할 수 있도록 서비스할 수 있으며 추론 엔진을 통해 타겟(스코링)고객을 재설정할 수 있도록 서비스 할 수 있다. 예를 들어, 신규 변수 입력 등의 변수 발생 시 타겟 고객이 재설정될 수 있다. 추가적으로, 추론 엔진은 새로운 정보에 대한 추론 실시 및 데이터 저장 기능을 포함할 수 있다. 상기 새로운 정보란 신규정보에 의한 제안 및/또는 추천사유 자동 추가 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 금융 서버에서 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템이 구현되는 예시적 방법의 흐름도이다.
상기 종합 솔루션 시스템은 크게 고객 정보 축적, 타겟 고객 선정, 맞춤형 컨설팅, 마켓팅 Tool 제시의 4단계로 이루어진다. 전술한 상기 4단계는 금융 서버에서 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템이 구현되는 일례의 방법일 뿐이며, 각 단계는 생략되거나 또는 추가될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 고객 정보 축적 단계는 데이터베이스(107)에 의해 수행될 수 있으며, 타겟 고객 선정, 컨설팅 및 마케팅 Tool 제시 단계는 프로세서(105)에 의해 수행될 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 4단계에서 고객 정보 축적 단계는 클라이언트 디바이스(110) 등에 의해 입력되어 데이터 베이스(107)를 통해 이루어질 수 있다. 상기 데이터 베이스(107)에 축적된 고객 정보는 클라이언트 디바이스(110)(도 1 참조)로부터 입력받은 고객의 기본 정보, 상품 가입 정보, 당사 접촉 및 거래 정보 및 고객 식별 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 추가적으로, 상기 고객 정보는 고객 성향 및/또는 고객과 FC와의 관계 등 상기 고객 정보를 통합 분석하여 추론된 2차 정보를 포함할 수 있다. 전술한 고객의 정보는 데이터 베이스(107)에 저장되어, 타겟 고객 선정 및 타겟 고객 대상의 맞춤형 제안을 위해 사용된다. 추가적으로, 추론엔진을 통해 제시된 정보, 타겟 고객에 대한 FC의 활용도 등이 데이터 베이스(107)에 저장된다. 추가적으로, 도 12의 도시된 '첫째 국제중 입학 계획(1201)'처럼, FC로부터 직접 입력된 정보가 고객 정보로 데이터 베이스(107)에 저장된다. 추가적으로, 마케팅 Tool제시 단계에서 얻어진 고객별 마케팅 내용 및 결과 등 고객별 마케팅 정보가 고객 정보로 축적될 수 있다. 추가적으로, 상기 고객 정보는 클라이언트 디바이스(110)를 통해 수정 및 삭제될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 고객 정보 수집을 위해 고객 정보 수집 유도를 위한 문구, 팝업 및 알림 기능 또한 입력, 생성 및/또는 저장될 수도 있다.
상기 타겟 고객 선정 단계는, 고객의 발생 예정 이벤트를 우선 순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출하는 동작 및 상기 추출된 정보에 기초하여 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객을 결정하는 단계를 포함한다. '건강진단 예정(D-7)', '갑상선암 수술(D-3)', '사고 보험금 접수(D-8)', '스마트 VUL CI 연체', '큰 아들 미국 유학(D-13)','결혼 3주년 기념일(D-27)', '생일(D-15)'등이 컨택 시급성 정보의 예이다. '사망 보험금 증액 필요', '자녀 실손의료비 필요', '노후준비자산 부족' 등이 계약 중요성 정보의 예이다. 상기 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보는 도 5에서 후술한다.
상기 타겟 고객 선정 단계는 기존 고객 정보, 상품 정보 및 고객과 당사간 접촉 정보 등 다양한 정보에 기반하여 추론엔진을 통해 모델링하여 타겟 고객을 생성하는 것을 특징으로 한다. 타겟 고객 선정 단계는, 스코어링 모델에 기반할 수 있으며, 상기 스코어링 모델이란 추가 가입 여부에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수 선정 및 모형화를 통해 타겟 고객의 우선 순위화하는 것이다. 추가적으로, 특정 조건을 입력하여 타겟 고객을 추출하는 방식이 사용될 수도 있다.
추가적으로, 상기 타겟 고객은 미리 결정된 기간 단위(예컨대, 일별, 주별 또는 월별)로 업데이트된다. 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객이 업데이트 됨으로써 영업 기회가 높은 타겟 고객이 추출된다. 상기 영업 기회는 전술한 컨택 시급성 및 계약 중요성에 적어도 부분적으로 기초한다. 상기 영업 기회를 기반으로 보유 및 가망 고객을 포함하는 전 고객을 스코링하여 순위별로 타겟 고객을 생성한다. 생성된 타겟 고객은 도 6의 Daily Top3(501) 등으로 제공될 수 있다.
추가적으로, '순위별 검색', '전체 리스트 조회'등으로 후순위의 타겟 고객 정보와 그 이유 또한 생성 및 출력될 수 있다. 추가적으로, 해당 FC가 상기 타겟 고객과의 컨택을 수용하거나 거절하는 것에 대한 이유 및 결과 등 타겟 고객 유효성에 대한 FC 활용도가 데이터 베이스(107)에 저장됨으로써, 타겟 고객 추출 로직이 보다 고도화될 수 있다.
추가적으로, 기존 고객 정보 및 상품 정보 외 고객과 당사간 접촉 정보 등 다양한 데이터를 추론 엔진 내에서 통합하여 리모델링될 수도 있다. 도2에 전술한 바와 같이, 상기 추론 엔진은 데이터 베이스(107)에 저장돤 정보와 프로세서(105)에 저장된 추론 엔진 로직을 통해 전문가 수준의 문제 해결 방법을 제공할 수 있다.
타겟 고객이 생성되면, 상기 생성된 타겟 고객을 위한 컨설팅 단계가 개시된다. 컨설팅 단계는 맞춤형 컨설팅 단계 및 표준형 컨설팅 단계를 포함할 수 있다.
본 명세서에서는, 타겟 고객 생성 후, 생성된 타겟 고객의 정보를 활용하여 타겟 고객에게 고유한 'how to Do'를 제안하는 정보를 생성하는 단계를 '맞춤형 컨설팅' 단계로 칭한다. 상기 맞춤형 컨설팅 단계에서는 고객 식별 데이터 등의 정량 정보와 FC 노하우 및 지식 등의 정성 정보를 Business Rule과 매칭하여 고객 별 맞춤형 제안을 제시할 수 있다. 상기 맞춤형 컨설팅 단계에서는, 상기 타겟 고객에 고유한 제안에 대한 근거와 이유를 제시할 수 있다.
추가적으로, 맞춤형 컨설팅 단계에서는 타겟 고객에 고유한 컨설팅 정보 이외의 타겟 고객을 응대하기 위한 맞춤형 응대 정보 또한 생성될 수도 있다. 여기서 상기 응대 정보는 고객의 Life Stage를 기반으로 한 Concept Selling에 맞춘 상담 기법 등에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 예를 들어, 타겟 고객이 총 자산의 규모를 증가시키는 방법에 대한 니즈가 가장 강하다고 결정되는 경우에는, 종신보험 가입으로 총(總) 자산 규모를 확대시키는 방법과 관련된 화법, 동영상, 이미지, 스크립트 등이 제시될 수도 있다.
더불어, '표준형 컨설팅 단계'는 고객에 대한 사전 정보가 일정 수준 이하인 경우, 고객에 대하여 수집된 정보를 기초로 하여 해당 고객과 가장 유사한 특성들을 갖는 다른 고객들의 그룹에 대한 컨설팅 정보를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 표준형 컨설팅 정보를 제시한 이후에, 해당 고객으로부터 업데이트된 고객 식별 데이터를 수신하는 경우에는, 표준형 컨설팅 정보에서 맞춤형 컨설팅 정보로 업데이트될 수도 있다.
상기 컨설팅 정보 및 응대 정보는 고객 니즈에 기반하므로 선정된 고객별로 설득력 있는 제안, 이유가 스크립트, 음성, 영상 및 이미지 등을 통해 제공될 수 있다. 추가적으로, 제안의 중요도 및 제안의 내용에 따라 제안 컨텐츠를 그래픽화하여 FC 및/또는 타겟 고객의 직관성을 증대시킴으로써 편의성이 향상될 수도 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 상기 선정된 타겟 고객을 위해 마케팅Tool이 제시된다. 상기 선정된 타겟 고객 별로 효과적인 컨설팅을 보조하기 위한 맞춤형 Tool이 매칭될 수 있다. 상기 맞춤형 Tool의 일례로서 판매 프로세스별로 상기 고객에게 필요한 마케팅 Tool이 제시될 수 있다. 예를 들어, 이러한 마케팅 Tool은 SMS 내용, 택배발송을 위한 선물 내용, 고객과의 친숙도를 증대시키기 위한 자료, 고객과의 니즈환기자료, 상품제안서 자료 및 표준가입설계 자료 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예시로, 타겟 고객 생성시 보여지는 UI에 포함된 폰버디기능도 마케팅Tool에 포함될 수 있다. 추가적으로, 상기 마케팅Tool은, 베스트컬렉션(1802), 요약보고서(1803), 종합보고서(1804) 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일 양상에 따라서, 금융 서버(또는 사용자 단말)는 입력된 고객 데이터 및 전문가 노하우 데이터에 기초하여, 고객 및 FC에게 적합한 최적의 정보를 생성할 수 있다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템을 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 도 4a에서 도시되는 바와 같이, 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템을 위해 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터가 수집된다(401). 상기 고객 식별 데이터는, 도 1에 도시된 바와 같이 창구단말, 모바일, PC, FC 단말 등과 같은 클라이언트 디바이스(110)를 통해 입력되어 데이터망(120, 도 1 참조)과 연결된 금융서버(100, 도 1 참조)의 데이터 베이스(107)에 저장될 수 있다. 본 발명의 추가적인 양상에서, 추론엔진이 클라이언트 디바이스(110)에 내장된 경우에는, 클라이언트 디바이스(110)에 포함된 데이터베이스(107)에 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터가 저장될 수도 있다.
상기 고객 식별 데이터는 기본 정보, 상품 가입 정보, 당사 접촉 및/또는 거래 정보, 상기 고객 정보를 통합한 2차 정보(고객 성향, FC와의 관계 등) 등으로 구성될 수 있다. 추가적으로, 고객 식별 데이터는, 고객 정보 충실도, 월 소득, 월 생활비, 배우자 정보(배우자 성명, 나이, 직업 등), 자녀 정보(이름, 나이, 직업, 성별 등), 보험료(보장성, 연금/저축, 일시납 정보 등) 정보, 타사 계약 정보, 주소, 전화번호, e-mail, 핵심 정보 등을 포함한다.
본 명세서에서의 핵심 정보는 예를 들어, 도 12의 1201에 도시된 바와 같이 '첫째 국제중 입학 계획'등의 추가 정보로서, 고객의 니즈를 표현할 수 있는 정보를 의미할 수 있으며, 고객 또는 FC로부터 직접 입력될 수 있다. 추가적으로, 상기 고객 식별 데이터는 고객이 상품 가입 시 입력한 정보에 기반한다. 추가적으로, 상기 고객 식별 데이터는 고객의 클라이언트 디바이스(110) 및/또는 FC 디바이스를 통해 수정 및 삭제될 수도 있다. 상기 수정 및 삭제된 고객 정보는 데이터 베이스(107)에 실시간으로 업데이트되어 컨설팅 정보 제공시 반영될 수 있다.
상기 전문가 노하우 데이터는 다양한 FC의 노하우를 데이터화하여 금융서버(100, 도 1 참조)의 데이터 베이스(107)에 저장된다. 상기 전문가 노하우 데이터는, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 데이터, 고객 타입 별 컨설팅 방법 데이터, FC의 특성 별 컨설팅 방법 데이터 및 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보의 복수의 파라미터들에 대한 설명 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 전문가 노하우 데이터는, 다양한 FC의 지식 및/또는 노하우를 Fact로 정의 및/또는 분류하고 상기 Fact를 고객 발굴, 상담, 제안, 체결, 서비스 등 판매 프로세스별로 그룹화함으로써 생성될 수 있다.
추가적으로, 상기 전문가 노하우 데이터는 FC뿐 아니라 지점장, FP 등과 같은 현장 전문가의 컨설팅 지식, 제안 방법 및 고객 공략을 위한 활용 데이터 방법 및 사례 분석, 전문가 인터뷰를 통해 수집된 자료를 포함할 수도 있다. 이러한 전문가 노하우 데이터는, 음성, 영상, 이미지, 스크립트 등 다양한 타입의 데이터로 표현될 수 있다.
추가적으로, 상기 전문가 노하우 데이터는 미리 결정된 기간별로 지속적으로 업데이트 될 수 있다. 추가적으로, 상기 전문가 노하우 데이터 수집 단계는 적어도 하나의 사전 결정된 인자들에 기초하여, 상기 전문가 노하우 데이터를 유사한 속성의 인자 별로 그룹화하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 판매 프로세스 별, 고객의 성향별 등에 따라 적합한 전문가 노하우 데이터들이 그룹화되어 저장 및 관리될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터 수집 단계(401)는 고객 식별 데이터 및/또는 전문가 노하우 데이터가 새로 업데이트되지 않을 때에는 생략될 수도 있다. 즉, FC 단말이 금융 서버에 접속할 때, 단계 401은 생략되고 단계 403으로 상기 방법이 개시될 수도 있다.
종합 솔루션 시스템을 위해 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터가 수집(401)되고 나면, 상기 수집된 고객 식별 데이터에 기초하여 타겟 고객이 결정된다(403). 상기 타겟 고객 결정은, 상기 수집된 고객 식별 데이터로부터 고객의 발생 예정 이벤트를 우선 순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출함으로써 이뤄질 수 있다. 상기 컨택 시급성 정보는 '건강진단 예정(D-7)', '갑상선암 수술(D-3)', '사고 보험금 접수(D-8)', '스마트 VUL CI 연체', '큰 아들 미국 유학(D-13)','결혼 3주년 기념일(D-27)', '생일(D-15)'등을 수치화한 것이며, 그리고 상기 계약 중요성 정보는 '사망 보험금 증액 필요', '자녀 실손의료비 필요', '노후준비자산 부족' 등을 수치화한 것이다.
이러한 타겟 고객을 결정하기 위한 수치화는 고객의 나이, 성별, 및 소득 등과 같은 고객의 타입에 따라서 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 고객의 나이가 만 60세인 경우에는 "생일" 또는 "결혼 기념일" 보다 "건강진단 예정"의 정보에 가중치를 줄 수 있다.
타겟 고객 결정 단계는, 고객의 발생 예정 이벤트를 우선 순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보들 중 적어도 하나를 추출하는 동작 및 상기 추출된 정보에 기초하여 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이를 통해, 상기 추출된 정보에 기초하여 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객이 결정될 수 있다. 추가적으로, 이러한 타겟 고객의 결정은, 상기 미리 결정된 기간 단위로 상기 추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보의 조합에 대한 스코어링 값을 부여하고, 상기 부여된 스코어링 값에 따라 상기 타겟 고객을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
상기 결정된 타겟 고객은 UI(500)(도 5 참조)의 Daily Top3(501)(도 5 참조) 및/또는 활동캘린더(505)(도 5 참조)로 출력될 수 있다. 추가적으로, 타겟 고객에 대한 사용자 인터페이스는 전체 리스트나 일정 순위 리스트로 제공될 수도 있다. 따라서, FC는 활동캘린더(505)(도 5 참조)를 통해 일정을 확인하고, 고객 상담 일정 조정, 고객 상담 내용 기입, 고객 상담 내용 분류, 고객 정보 기입 등을 수행할 수 있다. UI(500)(도 5 참조)의 활동캘린더(505)(도 5 참조)는 주간 일정을 보여주지만, FC에 선택에 의해 주간, 2주간 및/또는 월간 등으로 가변적으로 조절될 수도 있다. 추가적으로, 상기 활동캘린더(505)(도 5 참조)의 고객명이 선택되는 경우, 클릭한 고객의 컨설팅 화면으로 이동될 수 있으며, 메모 기능 혹은 음성 녹취 기능 등 타 어플리케이션으로 직접 연결이 가능할 수도 있다.
단계 403에서 타겟 고객이 결정되면, 상기 결정된 타겟 고객에 대한 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보 중 적어도 하나가 생성될 수 있다(405). 본 명세서에서는 '맞춤형 컨설팅 정보' 및 '표준형 컨설팅 정보'를 '컨설팅 정보'로 통칭한다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 컨설팅 정보는, 상기 타겟 고객의 고객 정보 및 전문가 노하우 데이터에 기반하여 결정될 수 있다. 추가적으로, 상기 컨설팅 정보는 상기 타겟 고객의 정보 수집 수준에 따라, '맞춤형 컨설팅 정보' 및/또는 '표준형 컨설팅 정보'로 제공될 수 있다. 이를 위해, 금융 서버(100)(또는 클라이언트 디바이스(110))는 고객 정보의 수집 정도를 '고객 정보 충실도'로 정량 데이터화하고, 이를 통해 상기 고객 식별 데이터 수집 수준을 평가할 수 있다.
상기 '고객 정보 충실도'가 사전 정의된 임계값을 초과하면, 타겟 고객의 정보 및 전문가 노하우 데이터에 기반하여 맞춤형 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
추가적으로, 고객 정보가 불충분한 경우, 즉, '고객 정보 충실도'가 상기 임계값을 초과하지 않는 경우, 표준 모델 예측(가상데이터 시뮬레이션)에 의해 생성된 표준 데이터를 포함한 고객 정보에 기반하여 표준형 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
상기 표준형 컨설팅 정보는 타겟 고객의 고객 식별 데이터에서 미수집된 부분을 결정하고, 상기 타겟 고객으로부터 수집된 고객 식별 데이터와 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들을 결정함으로써 이루어진다. 추가적으로, 상기 결정된 다른 고객들로부터 수집된 고객 식별 데이터 중 상기 미수집된 부분에 대한 값들을 평균화하여, 상기 평균화된 고객 식별 데이터를 상기 타겟 고객의 미수집된 부분으로서 결정한다. 예를 들어, 상기 수집된 고객 식별 데이터의 수집 수준이 사전 정의된 임계값을 초과하지 않는 경우, 표준 모델 예측화면(1400)(도 14참조)을 통해 표준 데이터가 출력될 수 있다. 상기 표준 모델 예측을 통해 상기 고객 정보와 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군의 표준 데이터로 채워지고 그에 기초하여 컨설팅 정보가 생성될 수 있다. 본 명세서에서는 전술한 '평균화되어 입력된 데이터'를 '표준 데이터' 또는 '시뮬레이션 추정치'라고 통칭될 수 있다.
추가적으로, 상기 고객의 유사 고객군의 표준데이터는 월소득, 월생활비, 배우자, 자녀, 보험료(건수), 타사계약 정보 등을 포함한다. 상기 표준데이터는 표 형태로 출력되고, FC가 직접 선택 후에 저장될 수도 있다. 저장후에는 실시간으로 고객 정보가 업데이트 되어 컨설팅 화면에 변경된 내용이 적용될 수 있다. '표준 모델 예측'과 관련하여 도 14에 후술하도록 한다.
추가적으로, 고객 맞춤형 컨설팅 정보를 제공하기 위해 고객이 자신의 정보를 지속적으로 업데이트 할 수 있도록 유도한다(도 9 참조). 상기 고객으로부터 입력받은 고객 정보와 표준 모델 예측을 통해 기입된 표준 데이터의 경우 다른 색상, 다른 폰트 등으로 표시하여 직관적으로 구분가능하게 할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 상기 컨설팅 정보는 텍스트(스크립트) 및/또는 그래픽인터페이스 등으로 직관적으로 표현될 수 있다. 추가적으로, 고객별 정보에 기초한 컨설팅 제안 및/또는 컨설팅 이유는 스크립트, 영상, 음성 및 이미지 등 다양한 정보 수단으로 제공될 수 있다.
| 구분 | 맞춤형 컨설팅 | 표준형 컨설팅 |
| 고객 정보 수집 수준 |
사전 정의된 임계값을 초과한 경우 |
사전 정의된 임계값을 초과하지 않은 경우 |
| 특징 |
고객 정보에 기초하여 컨설팅 정보를 생성 |
표준 모델 예측을 통해 기입된 표준 데이터를 포함한 고객 정보에 기초하여 컨설팅 정보를 생성 |
표 1은 맞춤형 컨설팅과 표준형 컨설팅을 예시적으로 비교하는 표이다.
상기 컨설팅 정보는 고객 정보 수집 수준에 따라 맞춤형 컨설팅 정보 또는 표준형 컨설팅 정보로 구분될 수 있으며, 상기 컨설팅 정보의 근거는 영상, 음성, 이미지, 스크립트, 표 및 통계자료 등으로 제공될 수 있다.
추가적으로, 상기 컨설팅 정보는 수준별 및 중요도에 따라 나누어질 수 있으며 사용자의 직관성을 강화시키는 형태(예컨대, 한 페이지로 압축된 형태)로 출력될 수 있다. 추가적으로, 추가 및/또는 삭제 등 변동되는 고객 정보는 실시간 데이터 베이스에 반영되어, 이에 따른 컨설팅 내용 또한 실시간으로 업데이트 될 수 있다. 이로써 FC는 고객의 정보가 변동되었을 시 새로운 고객 정보에 맞춰 업데이트된 고객 컨설팅 정보를 제공받을 수 있다.
이러한 컨설팅 정보는 예를 들어, 재무설계 컨설팅, 버팀목 컨설팅, 골든밸런스 컨설팅 등을 포함할 수 있다. 표준형 컨설팅 정보은 고객군 선택, 표준 데이터 입력, 표준형 재무 설계의 과정을 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 고객 정보가 불충분할 경우 표준 모델을 적용하고, 적어도 상기 적용된 정보에 기반하여 컨설팅 정보를 생성하고, 그리고 신규 입력 데이터가 실시간으로 저장되어 활용가능한 일련의 과정을 '표준형 컨설팅 서비스'라고 지칭될 수 있다.
본 발명은 타겟 고객의 정보 수집 수준에 따라, 고객별 맞춤형 컨설팅과 고객군의 정보를 활용한 표준형 및 맞춤형 컨설팅을 혼합하여 제공함으로써 고객의 만족도를 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 결정된 타켓 고객에 대한 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보 중 적어도 하나가 생성되면(405), 상기 수집된 전문가 노하우 데이터에 기초하여, 상기 결정된 타겟 고객에 대한 응대 정보가 생성된다(407).
이러한 응대 정보는, 고객에 대한 컨설팅을 수행할 때, 또는 다른 판매 프로세스별로 고객과의 관계 등을 보다 용이하게 확복하기 위한 고객 대응 방안을 포함할 수 있다.
이러한 응대 정보는, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 정보, 타겟 고객 맞춤형 컨설팅 방법 정보, 해당 FC의 특성 맞춤형 컨설팅 방법 정보, 타겟 고객의 맞춤형 컨설팅 정보에 대한 설명 정보 및 타겟 고객의 표준형 컨설팅 정보에 대한 설명 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 FC는 상기 수집된 전문가 노하우 데이터에 기반한 추론 엔진을 통해 고객 관리를 위한 안부 및 고객의 핵심 이벤트에 관련된 인사, 고객에게 필요한 상품 설명 및 가입 권유 방법, 고객과의 약속을 정하는 과정에 대한 안내, 고객 거절 유형에 대한 대응 등 고객에 대한 응대 내용, 화법 등 고객 응대 정보를 제공받을 수 있다. 이로써, FC는 각 프로세스 별로 타겟 고객 별 FC의 행동 방안, 대응 패턴 및 대화방법 등을 제공받아 고객 상담을 효율적으로 진행할 수 있다. 이와 관련해서는 도 8, 도 9, 도 10 및 도 11에서 후술한다.
상기 결정된 타겟 고객에 대한 정보, 컨설팅 정보 및 응대 정보는 데이터망(120)에 연결된 해당 FC 단말로 전송된다(409). FC는 창구 단말, 모바일, PC, PDA 등 클라이언트 디바이스(110)를 통해 상기 정보를 전달받아 고객의 Life Stage를 반영한 최상의 컨설팅을 제공함으로써 고객을 관리하고 상품을 판매할 수 있다. 이를 통해 양질의 고객 맞춤 컨설팅을 제공함으로써 고객 만족도 및 FC 만족도가 제고될 수 있다.
전술한 단계들은 고객 컨설팅을 위한 종합 솔루션 시스템의 일례의 방법일 뿐이며, 각 단계는 생략되거나 또는 추가될 수 있다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전문가 컨설팅 지식을 데이터베이스화하기 위한 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4b에서 도시되는 순서도는 예시적인 것일 뿐, 본 발명의 일 양상에 따라 도 4b에서 도시되는 단계들 중 일부는 생략될 수 있으며 추가적인 단계 또한 포함될 수 있다.
도 4b는 본 발명의 일 양상에 따라 금융 서버 또는 사용자 단말 또는 이들의 조합에 의하여 수행될 수 있다. 이하에서는 본 발명의 일 양상에 따라 도 4b에서 제시되는 방법의 단계들이 금융 서버에서 수행되는 것으로 예시된다.
도 4b에서 도시되는 바와 같이, 금융 서버는 FC 정보 및 고객 정보를 포함하는 정량 데이터를 수집할 수 있다(410).
본 발명의 일 양상에서, 정량 데이터에 포함되는 FC 정보는, FC 식별 정보, FC 성향 정보, 컨설팅 시점 정보, 판매 프로세스 정보 및/또는 FC의 고객 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, FC 식별 정보는 FC의 주소, 연령, 이름, 소속 및 위치 등과 같은 FC를 식별하기 위한 FC 개인과 관련된 임의의 정보를 포함할 수 있다. 또한, FC 성향 정보는, FC의 선천적 또는 후천적으로 형성된 기질 또는 행동 패턴과 관련된 정보로서, 외향적, 내향적, 감각형, 직관형, 사고형, 감정형, 판단형, 인식형, 주도형, 사교형, 신중형 및 안정형 등으로 구별될 수 있다.
또한, 정량 데이터에 포함되는 고객 정보는, 고객 식별 정보, 고객 성향 정보, 고객의 발생 예정 이벤트 정보, 고객의 니즈 정보, 고객의 상품 가입 정보, 고객의 당사 접촉 정보 및/또는 고객 반응 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 고객 식별 정보는 고객의 주소, 연령, 이름, 소속 및 위치 등과 같은 고객을 식별하기 위한 고객 개인과 관련된 임의의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 고객의 성향 정보는, 고객과의 접촉을 통해 파악된 고객 개개인의 기질을 사전결정된 분류에 따라 분류한 정보를 의미할 수 있다. 또한, 고객의 발생 예정 이벤트 정보는, 고객과의 접촉을 통해 파악된 고객의 향후 발생될 이벤트가 무엇인지 또는 이벤트 발생 시점이 언제인지 또는 이벤트에 대한 중요도가 얼마나 되는지 등에 관한 정보를 의미할 수 있다. 고객의 니즈 정보는, 고객과의 접촉을 통해 파악된 고객이 현재 또는 추후에 필요로하는 상품 또는 보장 등에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 또한, 고객의 반응 정보는, 고객과의 접촉에 대한 고객의 피드백 정보 또는 VOC(Voice of Customer) 등을 통해 파악된 고객의 피드백 또는 불만 정보 등을 포함할 수 있다.
도 4b로 되돌아 가면, 금융 서버는 전문가 노하우 데이터를 포함하는 정성 데이터를 수집할 수 있다(420). 이러한 전문가 노하우 데이터는 FC가 고객에 대한 응대를 효율적으로 진행하는 것을 보조하기 위한, 상기 FC의 행동 방법 데이터 및 상기 FC의 대화 방법 데이터를 포함하며, 상세한 예시들에 대해서는 이전 도면들에서 구체적으로 설명되었기 때문에 생략하기로 한다.
그리고나서, 금융 서버는 수집된 정량 데이터로부터 정성 데이터를 그룹화하기 위한 인자들을 추출할 수 있다(430). 상기 정성 데이터를 그룹화하기 위한 하나 이상의 인자는, 상기 FC 정보 및 상기 고객 정보로부터 선택되는 인자들을 포함할 수 있다. 즉, 금융 서버는 수집된 FC 정보에 포함된 인자들 및 고객 정보에 포함된 인자들을 분석함으로써, 수집된 정성 데이터를 어떠한 방식으로 그룹화 또는 구조화시킬지를 결정할 수 있다.
금융 서버는 추출된 인자(들)에 기초하여, 정성 데이터를 구조화함으로써 복수의 정성 데이터 그룹들을 생성하고 생성된 정성 데이터 그룹들을 데이터베이스 등에 저장할 수 있다(440). 금융 서버는, 예를 들어, 상기 수집된 정성 데이터 중에서, 상기 추출된 하나 이상의 인자들와 연관되는 전문가 노하우 데이터를 포함하는 정성 데이터를 선택하는 동작, 및 상기 선택된 정성 데이터를 그룹화하는 동작을 통하여 정성 데이터 그룹들을 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 금융 서버는 수집된 정성 데이터를 정량 데이터에 기초하여 그룹화시킬 수 있다. 예를 들어, 금융 서버는 전문가 노하우 데이터(예를 들어, FC의 행동 예시 또는 FC의 대화 예시 등의 데이터)는 고객의 성향 별로, 판매 프로세스 별로, FC의 성향 별로, 컨설팅 시점 별로, 고객의 연령 별로 및/또는 고객의 직업 종류 별로 그룹화될 수 있다. 다시 말하면, 산재되어 저장된 전문가 노하우 데이터는 특정한 인자들로 적절히 맵핑되어 관리될 수 있다.
예를 들어, 생성되는 복수의 정성 데이터 그룹들 각각은, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 데이터, 고객 성향 별 컨설팅 방법 데이터, FC의 성향 별 컨설팅 방법 데이터, 및 고객의 반응 별 컨설팅 방법 데이터, 고객의 가입 상품 별 컨설팅 방법 데이터, 고객의 니즈 별 컨설팅 방법 데이터, 및 컨설팅 시점 별 컨설팅 방법 데이터 중 하나와 대응될 수 있다. 이러한 컨설팅 방법 데이터는 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 이미지 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터 및/또는 텍스트 데이터를 포함할 수 있다.
그리고나서, 금융 서버는 FC 단말로부터 원하는 조건에 대한 입력을 수신할 수 있다. FC 단말로부터 수신된 입력에 응답하여, 금융 서버는 저장된 복수의 정성 데이터 그룹들 중 하나 이상의 그룹을 선택할 수 있다(450). 예를 들어, 고객의 거절 유형(예컨대, 너무 바빠서 당신을 만날 수 없습니다)에 대한 입력이 수신될 수 있다. 이러한 경우, 금융 서버는, 해당 고객의 성향 및/또는 해당 FC의 성향에 대한 인자에 대응하여 그룹화된 정성 데이터(예컨대, 대응 화법 데이터)를 선택할 수 있다. 이러한 경우, 예를 들어, "고객님이 바쁘시다니 다행입니다. 성공한 분들은 대다수가 늘 바쁘게 생활하고 계시더라구요, 그래서 제가 미리 연락 드렸습니다. 제가 고객님께 도움이 될 만한 사람인지 아닌지는 15분만 투자하시면 아실 수 있을 겁니다. 저를 만나보신 후 15분이 아깝게 생각되신다면 다시는 연락드리지 않겠습니다"라는 대응 화법과 관련된 정성 데이터가 생성될 있다.
본 발명의 추가적인 양상에서, 금융 서버는 FC 단말로부터의 조건의 입력과 상관없이 자동적으로 또는 주기적으로 FC 단말로 선택된 정성 데이터 그룹과 관련된 정보(예컨대, 고객 응대 정보)를 전송할 수도 있다.
또한, 금융 서버는 수집된 고객에 대한 고객 정보의 수집 수준에 따라서 생성되는 컨설팅 정보의 형태를 가변적으로 변경시킬 수 있다(예컨대, 맞춤형 컨설팅 정보 또는 표준형 컨설팅 정보). 이와 관련해서는 앞서 상세하게 설명되었기 때문에, 여기에서는 구체적인 설명을 생략하기로 한다.
본 발명의 일 양상에서, FC 단말은 금융 서버로부터 획득한 정보들에 기초하여, 고객과의 접촉을 수행할 수 있다. 고객과의 접촉 도중에 또는 고객과의 접촉이 수행된 이후에, FC 단말은 고객과의 접촉에 의해 발생된 정보(예컨대, 피드백 정보)를 금융 서버로 전송할 수 있다.
이러한 경우, 금융 서버는, 상기 FC 단말로부터 수신된 피드백 정보에 기초하여, 상기 고객 정보 및 상기 FC 정보를 업데이트하는 동작을 수행할 수 있다. 금융 서버는, 상기 업데이트된 고객 정보 및 FC 정보에 기초하여, 상기 정성 데이터를 그룹화하기 위한 하나 이상의 인자를 추출하는 동작, 상기 수집된 정성 데이터를 구조화함으로써 복수의 정성 데이터 그룹들을 생성 및 저장하는 동작, 및 상기 FC 단말로부터 수신된 입력에 응답하여, 상기 저장된 복수의 정성 데이터 그룹들 중 하나 이상의 그룹을 선택하는 동작들을 다시 수행할 수 있다.
따라서, 전술한 방법론을 통하여, 전문가의 지식과 노하우를 구조화하여 다양한 컨설팅 상황에 대한 대응패턴을 생성하고, 예를 들어, FC의 활동 단계별로 최적의 컨설팅 기법을 제공하기 위한 DB화 방안을 도출할 수 있다. 나아가, 전술한 바와 같이, 본 발명의 일 양상에 따라서, 정량적인 데이터(예를 들어, 고객의 식별정보, 상품 가입정보, 당사 접촉/거래 정보 등 포함) 및 정성적인 데이터(예를 들어, 현장 전문가의 노하우와 관련된 데이터 - 화법 등의 정형적 데이터와 행동방식 등의 비정형적 데이터 포함)에 대한 DB화 방법이 도출될 수 있다. 더불어, 본 발명의 일 양상에 따라서, FC 활동 프로세스(고객발굴 → 친숙 → 상품제안 → 사후서비스)의 각 단계별 화법, 행동패턴, 미팅시간, 미팅간격 등에 대한 노하우 데이터가 생성될 수 있기 때문에, FC의 효율적인 컨설팅 및 고객 대응 방안 등에 활용될 수 있다.
도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객을 결정하는 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4c는 도 4a의 단계 403에 대응될 수 있다. 다시 말하면, 수집된 고객 식별 데이터에 기초하여 타겟 고객을 결정하는 단계 403은 도 4c에 보다 구체적으로 설명된다.
도시되는 단계들 이외의 추가적인 단계들 또한 본 발명의 일 양상에 포함될 수 있다. 나아가 도 4c에 도시되는 단계들 중 일부의 단계들은 생략될 수도 있다. 또한, 도 4c에서 도시되는 단계들 중 적어도 일부분은 클라이언트 디바이스(110)에 의해 수행될 수도 있다.
타겟 고객이 결정되기 위해서 고객 식별 데이터가 수집될 수 있다(411).
상기 수집된 고객 식별 데이터로부터, 고객의 발생예정 이벤트를 우선순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출될 수 있다(413).
컨택 시급성 정보는 수집된 고객 식별 데이터로부터 추출된 고객의 발생 예정 이벤트를 우선순위화한 것으로, '건강진단 예정(D-7)', '갑상선암 수술(D-3)', '사고 보험금 접수(D-8)', '스마트 VUL CI 연체', '큰 아들 미국 유학(D-13)','결혼 3주년 기념일(D-27)', '생일(D-15)'등이 컨택 시급성 정보의 예이다.
계약 중요성 정보는 신계약이 필요하거나 신계약을 유도할 수 있는 고객의 니즈를 포함한 고객 정보로서, '사망 보험금 증액 필요', '자녀 실손의료비 필요', '노후준비자산 부족' 등이 계약 중요성 정보의 예이다. 이와 관련하여 도 6에서 보다 자세히 후술한다.
추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보에 대한 스코어링 값이 부여될 수 있다(415). 단계 415는 미리결정된 기간 단위로 수행될 수 있다.
단계 415를 통해 추가 가입 여부에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수 선정 및 모형화로써 타겟 고객이 우선 순위화될 수 있다.
프로세서(105)는 고객에 대한 고객 식별 데이터를 기초로 하여, 컨택 시급성(602) 및 계약 중요성(603)과 관련된 인자들의 스코어링할 수 있다. 즉, 컨택 시급성(602)과 관련된 인자들의 스코어링에 대하여, 프로세서(105)는 2017년에 자녀가 15세가 된다는 인자보다 2015년에 승진예정이라는 인자에 높은 가중치를 둘 수 있다.
또한, 계약 중요성(603)과 관련된 인자들의 스코어링에 대하여, 프로세서(105)는 고객의 연령 정보 등에 기초하여 사망보험금 증액이 필요하다는 인자에 자녀 실손 의료비가 필요하다는 인자보다 높은 가중치를 줄 수 있다.
| 고객 A | ||||
| 컨택 시급성 | 스코어링 값 | 계약 중요성 | 스코어링 값 | |
| 건강진단예정(D-7) | 95 | 자녀 실손 의료비 필요 | 95 | |
| 생일 도래(D-15) | 80 | 노후 준비 자산 부족 | 75 | |
| 상령일 도래(D-15) | 85 | 배우자 CI 미가입 | 65 | |
| 합 | 260 + 235 = 495 | |||
| 고객 B | ||||
| 컨택 시급성 | 스코어링 값 | 계약 중요성 | 스코어링 값 | |
| 상령일 도래(D-5) | 95 | 자녀 실손 의료비 필요 | 95 | |
| 생일 도래(D-15) | 80 | 상속세 재원 마련 필요 | 80 | |
| 건강진단예정(D-15) | 70 | 큰아들 결혼 자금 준비 | 70 | |
| 합 | 250 + 245 = 495 | |||
표 2는 고객 A의 고객 식별 데이터에서 추출된 컨택 시급성 및 계약 중요성 인자들에 대한 스코어링값이다.
표 3은 고객 B의 고객 식별 데이터에서 추출된 컨택 시급성 및 계약 중요성 인자들에 대한 스코어링값이다.
표 2 및 표 3에 나타난 바와 같이, 건강 진단 예정(D-7)은, 건강진단예정(D-15)보다 높게 스코어링될 수 있다. 또다른 예로, 상령일 도래 (D-5)는 상령일 도래(D-15)보다 높게 스코어링될 수 있다.
| 고객 A | ||||
| 컨택 시급성 | 스코어링 값 | 계약 중요성 | 스코어링 값 | |
| 건강진단예정(D-7) | 95 | 자녀 실손 의료비 필요 | 95 | |
| 생일 도래(D-15) | 80 | 노후 준비 자산 부족 | 75 | |
| 상령일 도래(D-15) | 85 | 배우자 CI 미가입 | 65 | |
| 합 | 260 *1.0 + 235 *0.8 = 448 | |||
| 고객 B | ||||
| 컨택 시급성 | 스코어링 값 | 계약 중요성 | 스코어링 값 | |
| 상령일 도래(D-5) | 95 | 자녀 실손 의료비 필요 | 95*0.8=76 | |
| 생일 도래(D-15) | 80 | 상속세 재원 마련 필요 | 80*0.8=64 | |
| 건강진단예정(D-15) | 70 | 큰아들 결혼 자금 준비 | 70*0.8=56 | |
| 합 | 250*1.0 + 245 * 0.8 = 446 | |||
표 4는 고객 A의 고객 식별 데이터에서 추출된 컨택 시급성 및 계약 중요성 인자들에 대해 가중치를 부여한 스코어링값이다.
표 5는 고객 B의 고객 식별 데이터에서 추출된 컨택 시급성 및 계약 중요성 인자들에 대해 가중치를 부여한 스코어링값이다.
본 발명의 추가적인 양상에 따라, 단계 415가 수행될 때 컨택 시급성 정보에는 100%의 가중치를, 계약 중요성 정보에는 80%의 가중치를 부여할 수 있다.
표 2 및 표 4은 고객 A의 고객 식별 데이터에서 추출된 동일한 컨택 시급성 정보와 계약 중요성 정보가 포함되어 있다. 표 3 및 표 5는 고객 B의 고객 식별 데이터에서 추출된 동일 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보가 포함되어 있다.
그러나 컨택 시급성에는 100%의 가중치를, 계약 중요성에는 80%의 가중치를 부여함으로써 표 2와 표 3에서 고객 A와 고객 B는 동일한 스코어링값을 부여받은 것과 달리, 표 4와 표 5에서 고객 A는 고객 B보다 다소 높은 스코어링값을 부여받았다.
전술한 내용은 추출된 인자들에 대한 가중치를 부여함으로써 스코어링하는 예시적 방법으로, 다양한 방법 및 기준들이 제시될 수 있다.
그 외에도 특정 조건을 입력받음으로써 타겟 고객을 생성하는 방식이 사용될 수도 있다. 예를 들어, '7세 자녀를 둔 학부모 중 자녀 교육 보험 미가입자'가 특정 조건으로 입력됨으로써 타겟 고객이 추출될 수도 있다. 또다른 예로, '암 가족력이 있는 30대 암 보험 미가입자'라는 특정 조건이 입력됨으로써 타겟 고객이 추출될 수도 있다.
상기 부여된 스코어링 값에 따라, 타겟 고객이 결정될 수 있다(417).
단계 417은 미리결정된 기간 단위로 수행될 수 있다. 예를 들어 데일리 타겟이 결정될 수 있다. 또는, 위클리 타겟이 결정될 수도 있다. 상기 미리결정된 기간은 서버 및/또는 FC에 의해 변경될 수도 있다.
단계 417를 통해 타겟 고객이 결정되면, 타겟 고객 리스트가 생성될 수도 있다(419).
미리결정된 수에 해당하는 타겟 고객 리스트가 생성될 수 있다. 타겟 고객으로 3명이 결정될 수 있다. 또는, 타겟 고객으로 10명이 결정될 수도 있다.
단계 417 및 단계 419를 통해 타겟 고객은 Daily Top3로 생성될 수도 있다. Daily Top3는, 본 발명의 일 실시예에 따른 일례일 뿐이며 Top 3 제안, 3인 추천 등 다른 이름으로 표기되거나, 또는 Daily Top 5, Top 7 등 추천 고객 수가 변동될 수도 있다.
나아가, 생성된 타겟 고객 리스트외의 차순위 고객을 조회하는 기능을 제공할 수도 있다. 추가적으로, 차순위 타겟 고객에 대한 정보와 그 이유 또한 확인가능할 수 있도록 출력될 수도 있다.
단계 419를 통해 생성된 타겟 고객 리스트는, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 중 적어도 하나의 형태로 제공될 수 있다. 이와 관련하여 도 5를 참조하도록 한다
전술한 바와 같이 단계 413, 단계 415, 단계 417 및 단계 419를 통해 타겟 고객이 선정될 수 있다. 즉, 상기 타겟 고객 선정 단계는, 고객의 발생 예정 이벤트를 우선 순위화하는 컨택 시급성 정보 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보 중 적어도 하나를 추출하는 동작 및 상기 추출된 정보에 기초하여 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
타겟 고객 선정 단계는, 스코어링 모델에 기반할 수 있으며, 상기 스코어링 모델이란 추가 가입 여부에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수 선정 및 모형화를 통해 타겟 고객의 우선 순위화하는 것이다. 추가적으로, 특정 조건을 입력하여 타겟 고객을 추출하는 방식이 사용될 수도 있다.
추가적으로, 상기 타겟 고객은 미리 결정된 기간 단위(예컨대, 일별, 주별 또는 월별)로 업데이트될 수 있다. 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객이 업데이트 됨으로써 영업 기회가 높은 타겟 고객이 추출될 수 있다. 상기 영업 기회는 전술한 컨택 시급성 및 계약 중요성에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다.
상기 영업 기회를 기반으로 보유 및 가망 고객을 포함하는 전 고객을 스코링하여 순위별로 타겟 고객이 생성될 수 있다. 생성된 타겟 고객은 도 6의 Daily Top3(501) 등으로 제공될 수 있다.
추가적으로, 기존 고객 정보 및 상품 정보 외 고객과 당사간 접촉 정보 등 다양한 데이터를 추론 엔진 내에서 통합하여 리모델링될 수도 있다. 도2에 전술한 바와 같이, 상기 추론 엔진은 데이터 베이스(107)에 저장돤 정보와 프로세서(105)에 저장된 추론 엔진 로직을 통해 전문가 수준의 문제 해결 방법을 제공할 수 있다.
타겟 고객이 생성되면(419), FC 피드백 정보가 수신될 수 있다(421).
FC 피드백 정보는 FC가 상기 결정된 타겟 고객에 대해 상담을 진행할 것인지의 여부를 포함할 수 있다. 즉, FC는 상기 FC에게 제시된 타겟고객에 대하여 상기 타겟 고객별로 '수용' 및 '거절' 단계를 수행할 수 있다. 상기 타겟 고객에 대한 '수용' 또는 '거절' 입력이 FC로부터의 수신되는 경우, 각 응답에 대한 데이터가 저장되고 응답의 내용이 반영될 수 있다.
이를 통해 타겟 고객 선정에 대한 피드백 정보로서 추론엔진에서 활용할 수도 있다. 즉, 해당 FC가 상기 타겟 고객과의 컨택을 수용하거나 거절하는 것에 대한 이유 및 결과 등 타겟 고객 유효성에 대한 FC 활용도가 데이터 베이스(107)에 저장됨으로써, 타겟 고객 추출 로직이 보다 고도화될 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따라, 단계 417를 통해 결정된 타겟 고객의 위치 정보 및 미팅 선호 시간 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 미팅 스케줄링 정보가 생성될 수 있다(423).
입력된 정보에 포함된 타겟 고객의 위치 정보 및 미팅 선호 시간 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, FC의 미팅 스케줄링 정보가 생성될 수 있다. 이를 통해 당일 FC의 이동 거리 및 이동 시간이 최소화될 수 있다.
추가적으로, 상기 미팅 스케줄링 정보 생성은 활동캘린더(505)(도 5)의 탭에 대한 입력이 수신됨으로써 수행될 수 있다.
상기 미팅 스케줄링 정보 생성을 위해, 금융 서버(100)는, 타겟 고객에 대하여 해당 FC로 하여금 미팅, 상담, 방문 등의 스케줄을 기록하도록 유도할 수도 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따라, FC 단말 위치 식별 정보가 수집될 수 있다(425). 위치 정보는 GPS 모듈을 포함할 수 있다.
단계 425를 통해 수집된 FC 단말 위치 식별 정보 및 상기 결정된 타겟 고객의 위치 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 교통 정보가 생성될 수 있다(427).
교통 정보는, 타겟 고객과의 약속 장소까지의 이동 최적 경로, 환승 안내, 이동 소요 시간, 이동 소요 금액 및 추천 교통 수단 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는 FC의 위치 식별 정보에 기초하여 인근 지역의 콜택시를 요청할 수도 있다.
일례로 FC 단말 위치 식별 정보에 의한 FC의 위치가 여의도역이고, 제 1 고객과의 약속 장소가 녹사평역이라면 '5분 뒤 국회의사당역 1번 출구 앞 버스정류장에서 153번 승차 후 1개 정류장 이동 후 하차, 6호선 광흥창역에서 녹사평역으로 이동, 소요 예상 시간 약 20분, 소요 금액 1,050원' 등으로 정보가 제공될 수 있다.
본 발명의 추가적인 양상에 따라, 오전 10시에 만나기로 스케줄링한 제 1 고객, 오후 1시에 만나기로 스케줄링 한 제 2 고객이 존재한다고 가정한다. 제 1 고객과의 약속 장소, 약속 시간 및 제 2 고객과의 약속 장소, 약속 시간이 미팅 스케줄링 단계(423)를 통해 결정됨으로써, 제 2 고객과의 약속 시간에 늦지 않도록 제 1 고객과의 약속 장소에서 제 2 고객과의 약속 장소까지의 이동 소요 시간 및 교통 정보에 적어도 부분적으로 기초한 푸시 기능을 제공할 수도 있다. 상기 푸시 기능은 진동 알림을 포함한 팝업 형태의 창으로 제공될 수도 있다.
생성된 타겟 고객에 대한 FC 피드백에 따라 최종 결정된 고객에 대한 미팅 스케줄링이 생성됨으로써, FC는 용이한 상담을 할 수 있다. 이후 타겟 고객에 대한 성과(예를 들어, 보험 가입 및 보험 증액 등)에 기초한 상담 데이터 결과가 수집될 수 있다(429).
단계 429를 통해 수집된 상담 데이터 결과는 통계 데이터로 재생성되어 데이터베이스(107)에 저장될 수 있다. 이를 통해, 타겟 고객 추출 로직이 보다 고도화될 수 있다.
전술한 바와 같이, 단계 421과 단계 429를 통해 수집된 FC 피드백 정보 및 상담 결과 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 타겟 고객 정보에 대한 FC 활용도에 대한 통계 데이터가 생성될 수 있다(431).
상기 생성된 통계 데이터는 FC에게 제공함으로써, FC의 참여를 유도할 수 있다. 또한, 통계 데이터에 기초하여 데이터베이스(107)를 업데이트함으로써, 타겟 고객 추출 로직이 개선될 수 있다.
단계 421과 단계 429를 통해 수집된 FC 피드백 정보 및 상담 결과 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 고객 식별 데이터가 업데이트 될 수 있다(433). 추가적으로, FC 피드백 정보 및 상담 결과 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 데이터베이스(107)에 저장될 수도 있다. 즉, 상기 고객에 대한 FC 피드백 정보(FC의 고객 정보 활용도)는 데이터화하여 상기 데이터베이스(107)에 추가적으로 저장될 수 있다. FC의 고객 정보 활용도 및 FC 피드백 정보는 종종 상호교환가능하다.
추가적으로, 고객 식별 데이터의 변경에 응답하여 고객 식별 데이터가 업데이트될 수 있다.
상기 업데이트 단계(433)를 통해 타겟 고객 추출 로직이 보다 고도화될 수 있다.
도 4c에 도시되는 단계들 이외의 추가적인 단계들 또한 본 발명의 일 양상에 포함될 수 있으며 도 4c에 도시되는 단계들 중 일부의 단계들은 생략될 수도 있다. 또한, 도 4c에서 도시되는 단계들 중 적어도 일부분은 클라이언트 디바이스(110)에 의해 수행될 수도 있다.
전술한 단계를 통해 타겟 고객이 생성되면, 상기 생성된 타겟 고객을 위한 컨설팅 단계가 개시된다. 컨설팅 단계는 맞춤형 컨설팅 단계 및 표준형 컨설팅 단계를 포함할 수 있다.
도 4d를 참조하여 컨설팅 정보를 생성하는 단계 405를 보다 구체적으로 설명할 수 있다.
도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따라 고객 식별 데이터 수집 수준에 따라 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보 중 하나를 생성하는 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 4d에 도시되는 단계들 이외의 추가적인 단계들 또한 본 발명의 일 양상에 포함될 수 있다. 나아가 도 4d에 도시되는 단계들 중 일부의 단계들은 생략될 수도 있다. 또한, 도 4d에서 도시되는 단계들 중 적어도 일부분은 클라이언트 디바이스(110)에 의해 수행될 수도 있다.
컨설팅 정보 및/또는 응대 정보의 생성을 위해서 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터가 수집될 수 있다(441). 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터는 컨설팅 정보 생성 이전에 미리 창구단말, 모바일, PC, FC 단말 등과 같은 클라이언트 디바이스(110)를 통해 입력되어 데이터망(120, 도 1 참조)과 연결된 금융서버(100, 도 1 참조)의 데이터 베이스(107)에 저장될 수 있다.
추가적으로, 컨설팅 정보 및/또는 응대 정보의 생성을 위해서 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터가 수집되는 단계 441은 두 단계로 분리되어 수행될 수 있다. 예를 들어, 고객 식별 데이터 수집과 전문가 노하우 데이터 수집은 그 단계 및 수행 순서를 달리할 수 있다. 본 발명의 용이한 설명을 위해, 도 4d에서는 고객 식별 데이터 수집 및 전문가 노하우 데이터 수집 단계를 합쳐 단계 441로 정의한다.
상기 고객 식별 데이터는 기본 정보, 상품 가입 정보, 당사 접촉 및/또는 거래 정보, 상기 고객 정보를 통합한 2차 정보(고객 성향, FC와의 관계 등) 등으로 구성될 수 있다. 추가적으로, 고객 식별 데이터는, 고객 정보 충실도, 월 소득, 월 생활비, 배우자 정보(배우자 성명, 나이, 직업 등), 자녀 정보(이름, 나이, 직업, 성별 등), 보험료(보장성, 연금/저축, 일시납 정보 등) 정보, 타사 계약 정보, 주소, 전화번호, e-mail, 핵심 정보 등을 포함한다.
입력된 고객 식별 데이터는 그룹화 인자들에에 따른 고객 데이터로 저장될 수 있다. 예를 들어, 연령, 성별, 지역, 직군 등으로 구분되어 저장될 수 있다. 본 발명의 추가적인 실시예에 따라, 그룹화 인자들은 기본 정보, 상품 가입 정보, 고객 정보 충실도, FC 입력 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 추가적인 양상에서, 추론엔진이 클라이언트 디바이스(110)에 내장된 경우에는, 클라이언트 디바이스(110)에 포함된 데이터베이스(107)에 고객 식별 데이터가 저장될 수도 있다.
상기 전문가 노하우 데이터는, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 데이터, 고객 타입 별 컨설팅 방법 데이터, FC의 특성 별 컨설팅 방법 데이터 및 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보의 복수의 파라미터들에 대한 설명 데이터 중 적어도 하나를 포함하며 지속적으로 업데이트될 수 있다.
단계 441을 통해 고객 식별 데이터가 수집되면, 고객 식별 데이터의 수집 수준을 평가하기 위한 단계 443, 단계 445가 개시될 수 있다.
단계 443을 통해 금융 서버(100)는 고객 식별 데이터의 수집 정도를 정량화할 수 있다. 정량화된 고객 식별 데이터의 수집 정도를 '고객 정보 충실도'라고 칭할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 용어 '고객 식별 데이터' 및 '고객 정보'는 종종 서로 상호 교환가능할 수 있다.
금융서버(100)는 고객 식별 데이터의 수집 정도를 정량화하기 위해, 단계 441을 통해 수집된 고객 식별 데이터에 사전결정된 기준에 기초한 가중치를 부가할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 고객 식별 데이터의 수집 정도를 정량화하기 위한 기준들이 사전 결정될 수 있다. 고객 식별 데이터의 수집 정도를 정량화하기 위한 사전 결정된 기준은, 수집된 고객 식별 데이터의 양, 수집된 고객 식별 데이터의 종류 및 고객 식별 데이터 수집 시기 중 적어도 하나에 기초하여 설정될 수 있다. 전술한 정량화를 위한 인자들은 예시일 뿐이며, 고객 식별 데이터의 수집 정도를 정량화하기 위한 다양한 인자들이 포함될 수 있다.
수집된 고객 식별 데이터를 사전결정된 기준에 기초한 가중치를 부가함으로써 수집된 고객 식별 데이터의 수집 수준을 정량화되면, 단계 445를 통해 고객 식별 데이터 수집 수준이 임계값을 초과하는지 확인할 수 있다. 즉, 고객 식별 데이터의 수집 수준이 평가될 수 있다.
추가적으로, 고객 정보 충실도를 평가하기 위한 기준이 되는 임계값은 예를 들어 서버관리자에 의해 결정될 수 있다.
단계 445에 의해 고객 식별 데이터의 수집 수준이 임계값을 초과하는 경우, 컨설팅 중요도 레벨 선택 입력을 수신하는 단계 455 및 컨설팅 난이도 레벨 선택 입력을 수신하는 단계 457에 기초한 컨설팅 정보가 생성될 수 있다(459). 이 때, 생성된 컨설팅 정보를 '맞춤형 컨설팅 정보'라고 칭할 수 있다.
즉, 고객 정보 충실도가 사전 정의된 임계값을 초과하는 경우(445) 고객의 정보에 기반하여 맞춤형 컨설팅 정보가 생성될 수 있다(459).
컨설팅 정보는 재무설계 컨설팅, 버팀목 컨설팅 및 골든밸런스 컨설팅 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 제안의 중요도 및 제안의 내용에 적어도 부분적으로 기초하여 텍스트, 이미지, 음성, 영상 중 적어도 하나의 형태로 제공될 수 도 있다. 예를 들어, 그래프나 표의 형태로 정보를 제공함으로써 직관성을 극대화할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 고객 식별 데이터가 부족할 경우, 고객간 비교 추론을 통해 모델 내 고객 중에서 유사도가 높은 고객이 매칭되고 이에 기초한 고객 식별 데이터를 추론하여 컨설팅 정보를 생성할 수 있다.
다시 말해 고객 식별 데이터의 수집 수준이 임계값을 초과하지 않으면, 단계 447, 단계 449, 단계 451 및 단계 453의 과정을 통해 미수집된 고객 식별 데이터를 평균화된 고객 식별 데이터로 결정할 수 있다. 이후 컨설팅 중요도 레벨 선택 입력을 수신하는 단계 455 및 컨설팅 난이도 레벨 선택 입력을 수신하는 단계 457에 기초한 컨설팅 정보가 생성될 수 있다(459). 이 때 생성된 컨설팅 정보를 '표준형 컨설팅 정보'라고 칭할 수 있다.
상기 표준형 컨설팅 정보는, 타겟 고객의 고객 식별 데이터에서 미수집된 부분을 통해 결정하고, 상기 타겟 고객으로부터 수집된 고객 식별 데이터와 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들(고객 그리드)을 결정함으로써 생성될 수 있다.
보다 구체적으로, 표준 컨설팅 정보의 생성은, 상기 결정된 다른 고객들로부터 수집된 고객 식별 데이터 중 상기 미수집된 부분에 대한 값들을 평균화하여, 상기 평균화된 고객 식별 데이터를 상기 타겟 고객의 미수집된 부분으로서 판단하는 프로세스를 포함할 수 있다. 본 명세서에서는 전술한 '평균화되어 입력된 데이터'를 '표준 데이터' 또는 '시뮬레이션 추정치'라고 칭한다.
이로써 고객 식별 데이터의 수집 수준이 낮더라도 데이터베이스 내 유사성향을 지닌 다른 고객들로부터 부족한 정보를 획득할 수 있으므로 컨설팅 효과가 극대화될 수 있다.
즉, 고객 정보 충실도가 사전 정의된 임계값을 초과하지 않는 경우(445) 미기입된 고객 식별 데이터를 표준 모델 예측에 의해 생성된 표준 데이터를 포함한 고객 정보에 기반하여 표준형 컨설팅 정보가 생성될 수 있다(459).
본 발명의 일 실시예에 따른 상기 표준 모델 예측의 예시적 방법이 단계 447, 단계 449, 단계 451, 단계 453에 제시된다.
고객 정보 충실도가 사전 정의된 임계값을 초과하지 않는 경우, 고객 식별 데이터 중 미수집된 부분이 결정될 수 있다(447).
기입력된 고객 식별 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 고객과 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들이 결정될 수 있다(449). 상기 고객과 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들의 수는 서버에 의해 임의로 결정될 수 있다.
결정된 다른 고객들로부터 수집된 고객 식별 데이터 중 미수집된 부분에 대한 평균화가 이루어질 수 있다(451)
단계 451를 통해 평균화된 고객 식별 데이터를, 상기 고객의 미수집된 정보로서 결정될 수 있다(453).
예를 들어 서울 영등포구에 거주하는 35세 대졸 남성인 제 1 고객이 존재한다고 가정한다. 제 1 고객의 고객 식별 데이터의 수집 수준이 사전 정의된 임계값을 초과하지 않는 경우, 금융 서버(100)는 제 1 고객의 미수집된 고객 식별 데이터를 결정할 수 있다.
일례로, 제 1 고객의 연봉 정보가 미수집되었다고 가정한다. 제 1 고객의 기입력된 고객 식별 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여, 제 1 고객과 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들이 결정될 수 있다. 예를 들어, 서울 영등포구에 거주하는 35세 대졸 남성인 제 2 고객, 제 3 고객, 제 4 고객, 제 5 고객이 결정될 수 있다.
서울 영등포구에 거주하는 35세 대졸 남성인 제 2 고객, 제 3 고객, 제 4 고객, 제 5객이 갖는 연봉 정보를 평균화함으로써 제 1 고객의 연봉 정보를 결정할 수 있다. 즉, 연봉 정보가 미기입되어있는 서울 영등포구에 거주하는 35세 남성 제 1 고객은, 제 1 고객과 유사한 제 2 고객, 제 3 고객, 제 4 고객, 제 5 고객의 연봉 데이터의 평균값이 제 1 고객의 연봉으로 입력되어 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
즉, 고객 식별 데이터 중 미입력 정보는, 표준 모델 예측을 통하여 가상적으로 기입될 수 있다. 다시 말해, 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군이 갖는 데이터의 평균값이 입력되어 표준형 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
전술한 단계들은 표준형 컨설팅을 제공하기 위해 수집된 고객 식별 데이터 중 미기입된 정보를 표준 데이터로 기입하는 예시적 방법일 뿐이며, 표준형 컨설팅을 제공하기 위해 수집된 고객 식별 데이터 중 미기입된 정보를 표준 데이터로 기입하는 다양한 방법이 제시될 수 있다.
본 발명의 추가적인 양상에서, 표준형 컨설팅 정보를 생성하기 위하여 기초가되는 고객군 그리드 내의 고객들의 입력된 값들을 일괄적으로 평균하는 방법 이외에도, 다양한 방법을 통하여 표준 데이터가 생성될 수도 있다(예컨대, 값이 제일 낮은 10% 및 제일 높은 10%를 제외한 나머지 고객들에 대한 평균치 등).
본 발명의 추가적인 실시예에 따라, 제 2 고객의 연봉은 10억원, 제 3 고객의 연봉은 8천만원, 제 4 고객의 연봉은 3천만원, 제 5 고객의 연봉은 1천만원이라고 가정한다. 제 2 고객과 제 5고객의 연봉 정보를 제외한 제 3 고객, 제 4 고객의 연봉 정보를 평균화함으로써 제 1 고객의 연봉 정보를 예측할 수도 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따라, 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들을 결정하는 단계(449)에서 금융 서버(100)는, 사전 결정된 기준에 적어도 부분적으로 기초하여 고객들로부터 수집된 고객 식별 데이터를 복수의 그룹들로 그룹화할 수 있다. 상기 그룹화된 복수의 그룹들 중에서 해당 고객의 고객 식별 데이터와 유사도가 가장 높은 그룹을 선택함으로써, 상기 고객과 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들을 결정할 수도 있다.
예를 들어, 서울 영등포구에 거주하는 35세 대졸 남성인 제 1 고객의 직업군과 유사한 그룹으로 3년차 자영업자(요식업)를 선택함으로써 미기입된 연봉 정보가 예측되어 입력될 수도 있다.
본 발명의 일 양상에서, 표준형 컨설팅 정보를 생성하기 위하여 기초가 되는 고객군 그리드는 복수의 그룹들(복수의 그리드들)을 포함할 수도 있다. 즉, 해당 고객의 입력된 식별 데이터들과 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 고객군뿐만 아니라, 유사도가 가장 높지 않아도 해당 고객과 동일한 직장을 다니는 고객군, 또는 동일한 월 수입을 갖는 고객군 등 특정 고객군에 가중치를 부가하여 하나 이상의 그리드들에 포함된 고객들의 입력된 값들의 평균치를 통하여, 해당 고객의 미입력된 부분이 반영될 수도 있다.
상기 표준 모델 예측을 통해 상기 고객 정보와 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군의 시뮬레이션 추정치로 채워지고 그에 기초하여 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
따라서, 전술한 표준 모델 예측을 통하여, 고객 정보의 입력된 부분이 충분하지 않더라도, 해당 고객에 가장 적합한 컨설팅 정보가 생성될 수 있다. 즉, 고객으로부터 제공받은 정보의 양이 부족하더라도 데이터베이스 내 유사성향을 지닌 다른 고객들로부터 부족한 정보를 획득할 수 있으므로 컨설팅 효과를 극대화할 수 있다.
추가적으로, 표준형 컨설팅 정보를 제시한 이후에, 해당 고객으로부터 업데이트된 고객 식별 데이터를 수신하는 경우에는, 표준형 컨설팅 정보에서 맞춤형 컨설팅 정보로 업데이트될 수도 있다.
도시되지 않았지만, 컨설팅 정보를 생성하기 위해, FC로 하여금 고객 식별 데이터를 추가적으로 입력함으로써 업데이트된 고객 식별 데이터에 기초한 컨설팅 정보를 생성할 수 있도록 일련의 단계가 더 수행될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 금융 서버(100)는 고객 식별 데이터의 수집 수준이 낮은 (즉,임계값을 초과하지 않는) 고객 리스트를 생성하고, 상기 생성된 고객 리스트 정보를 해당 FC 단말로 전송할 수 있다. 이로써, FC는 자신이 관리하는 고객 중 고객 정보 수집 수준이 낮은 고객을 한 눈에 파악하고 고객 식별 데이터의 추가 수집을 위해 고객과 접촉할 수 있다.
추가적으로, 고객 정보 수집 수준이 낮은 고객 리스트 제공시 해당 고객에 대한 응대 정보도 함께 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라 입력된 고객 식별 데이터는 데이터베이스(107)에 저장되며 새로운 데이터가 입력되거나 수정 및/또는 삭제될 때마다 실시간으로 업데이트될 수 있다.
추가적으로, 금융 서버(100)는 고객 식별 데이터의 변경에 응답하여 고객 식별 데이터의 수집 수준을 평가하고, 변경된 평가에 적어도 부분적으로 기초하여 업데이트된 맞춤형 컨설팅 정보 및 업데이트된 표준형 컨설팅 정보 중 하나를 생성할 수도 있다.
컨설팅 정보를 생성하기 위해, 단계455 및 단계 457를 통해 컨설팅 난이도 레벨 및/또는 컨설팅 중요도 레벨에 대한 선택 입력이 수신될 수 있다.
단계 455를 통해 수신된 선택 입력에 적어도 부분적으로 기초하여 미리 결정된 복수의 컨설팅 중요도 레벨들 중 하나의 컨설팅 중요도 레벨로 생성될 수도 있다.
단계 457를 통해 수신된 선택 입력에 적어도 부분적으로 기초하여 미리 결정된 복수의 컨설팅 난이도 레벨들 중 하나의 컨설팅 난이도 레벨로 생성될 수 있다.
수집된 고객 식별 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 컨설팅 정보는 선택된 컨설팅 중요도 레벨 및 컨설팅 난이도 레벨에 따라 달라질 수 있다.
컨설팅 중요도 레벨은, 상기 고객에 대한 컨설팅 내용에 대한 중요도로서, 해당 고객에 대한 계약 중요성에 부분적으로 기초하여 FC에 의한 선택 및/또는 서버에 의한 결정에 의해 결정될 수 있다.
컨설팅 난이도 레벨은, 상기 고객에 대한 컨설팅 내용에 대한 난이도로서, FC의 능력 및 고객 식별 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 FC에 의한 선택 및/또는 서버에 의한 결정에 의해 결정될 수 있다.
전술한 컨설팅 중요도 레벨 및/또는 컨설팅 난이도 레벨은 숫자(예컨대, LV1, NO.1, 1 등)로 표현되거나, 문자(예컨대, '매우 중요', '높음', '쉬움' 등)로 표현될 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 컨설팅 난이도 '해', '달', '별'로 표시될 수 있다.
추가적으로 컨설팅 중요도 레벨 및/또는 컨설팅 난이도 레벨은 기호 및 등호(예컨대, Ⅱ, +, % 등)로 표현될 수 있다. 컨설팅 중요도 레벨 및/또는 컨설팅 난이도 레벨은 숫자, 문자, 기호, 및 등호를 모두 포함하여 표현될 수도 있다.
컨설팅 중요도 레벨 및 컨설팅 난이도 레벨은 선택을 입력받음으로써 결정될 수 있다. 또는 서버에 의해 평가되어 결정될 수도 있다. 이를 통해 상황에 맞는 고객 컨설팅 정보 생성이 가능할 수 있다.
추가적으로, 컨설팅 중요도 레벨 및 컨설팅 난이도 레벨의 수는 미리 결정될 수 있다.
전술한 기재는 예시일 뿐이며, 본 발명의 실시예에 따라서, 컨설팅 방법을 제공하기 위한 다양한 컨설팅 레벨 설정 단계가 본 발명에 포함될 수 있다.
또한 도 4d에서 도시되는 단계들 중 일부의 단계들은 생략되거나 그 순서를 달리할 수 있다. 예를 들어, 단계 457은 단계 455 이전에 수행될 수도 있다.
나아가, 도 4d에서 도시되는 단계들은 예시적인 것이며, 추가적인 단계 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함될 수 있으며 도시된 단계들 중 적어도 일부분은 외부 서버에 의해 수행될 수도 있다.
컨설팅 정보가 생성되면(459), 고객 식별 데이터 및 전문가 노하우 데이터에 적어도 부분적으로 기초한 응대 정보가 생성될 수 있다(461).
즉, 컨설팅 단계에서는 타겟 고객에 고유한 컨설팅 정보 이외의 타겟 고객을 응대하기 위한 맞춤형 응대 정보 또한 생성될 수도 있다. 여기서 상기 응대 정보는 고객의 Life Stage를 기반으로 한 Concept Selling에 맞춘 상담 기법 등에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 예를 들어, 타겟 고객이 총 보장자산의 규모를 증가시키는 방법에 대한 니즈가 가장 강하다고 결정되는 경우에는, 종신보험 가입으로 총(總) 보장자산 규모를 확대시키는 방법과 관련된 화법, 동영상, 이미지, 스크립트 등이 제시될 수도 있다.
응대 정보는, 판매 프로세스 별 컨설팅 방법 정보, 고객 맞춤형 컨설팅 방법 정보, 해당 FC의 특성 맞춤형 컨설팅 방법 정보, 고객의 맞춤형 컨설팅 정보에 대한 설명 정보 및 고객의 표준형 컨설팅 정보에 대한 설명 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
FC의 특성 맞춤형 컨설팅 방법 정보는, MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 테스트 결과, DISC 테스트 결과 및 고객의 상기 FC에 대한 피드백 정보를 포함하는 상기 FC에 대한 평가 중 적어도 하나에 기초하여 생성될 수 있다.
MBTI( Myers-Briggs Type Indicator) 테스트는 인식과 판단에 대한 융의 심리적 기능이론, 그리고 인식과 판단의 향방을 결정짓는 융의 태도 이론을 바탕으로 하여 고안된 자기보고식 성격유형지표이다.
이러한 MBTI 테스트는 개인이 쉽게 응답할 수 있는 자기보고(self report) 문항을 통해 인식하고 판단할 때의 각자 선호하는 경향을 찾고, 이러한 선호경향들이 하나하나 또는 여러 개가 합쳐져서 인간의 행동에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하여 실생활에 응용할 수 있도록 제작된 심리검사이다.
즉, MBTI는 교육이나 환경의 영향을 받기 이전에 인간에게 잠재되어 있는 선천적 심리 경향을 말하며, 자신의 기질과 성향에 따라 아래의 4가지 양극지표에 나타난 둘 중 하나의 범주에 속하게 된다. 네 가지 지표마다 두 가지의 경우가 존재하므로 총 16가지의 유형이 만들어진다.
| 구분 | 감각/사고 | 감각/감정 | 직관/감정 | 직관/사고 |
| 내향/판단 | ISTJ | ISFJ | INFJ | INTJ |
| 내향/인식 | ISTP | ISFP | INFP | INFP |
| 외향/인식 | ESTP | ESFP | ENFP | ENTP |
| 외향/판단 | ESTJ | ESFJ | ENFJ | ENTJ |
| 선호지표 | 외향형(Extraversion) | 내향형(Introversion) |
| 설명 | 폭넓은 대인관계를 유지하며 사교적이며 정열적이고 활동적이다 | 깊이 있는 대인관계를 유지하며 조용하고 신중하며 이해한 다음에 경험한다 |
| 대표적 표현 | 자기 외부에 주의 집중 외부활동과 적극성 정열적, 활동적 말로 표현 경험한 다음에 이해 쉽게 알려짐 |
자기 내부에 주의 집중 내부 활동과 집중력 조용하고 신중 글로 표현 이해한 다음에 경험 서서히 알려짐 |
| 선호지표 | 감각형(Sensing) | 직관형(iNturition) |
| 설명 | 오감에 의존하여 실제의 경험을 중시하며 지금, 현재에 초점을 맞추고 정확, 철저히 일처리한다. | 육감 내지 영감에 의존하며 미래지향적이고 가능성가 의미를 추구하며 신속, 비약적으로 일처리한다. |
| 대표적 표현 | 지금, 현재에 초점 실제의 경험 정확, 철저한 일처리 사실적 사건묘사 나무를 보려는 경향 가꾸고 추수함 |
미래 가능성에 초점 아이디어 신속 비약적인 일처리 비유적, 암시적 묘사 숲을 보려는 경향 씨뿌림 |
| 선호지표 | 사고형(Thinking) | 감정형(Feeling) |
| 설명 | 진실과 사실에 주관심을 갖고 논리적이고 분석적이며 객관적으로 판단한다. | 사람과 관계에 주관심을 갖고 상황적이며 정상을 참작한 설명을 한다. |
| 대표적 표현 | 진실, 사실에 주관심 원리와 원칙 논거, 분석적 맞다, 틀리다 규범, 기준중시 지적 논평 |
사람, 관계에 주관심 의미와 영향 상황적, 포괄적 좋다, 나쁘다 나에게 주는 의미 중시 우호적 협조 |
| 선호지표 | 판단형(Judging) | 인식형(Perceiving) |
| 설명 | 분명한 목적과 방향이 있으며 기한을 엄수하고 철저히 사전계획하고 체계적이다 | 목적과 방향은 변화 가능하고 상황에 따라 일정이 달라지며 자율적이고 융통성이 있다 |
| 대표적 표현 | 정리 정돈과 계획 의지적 추진 신속한 결론 통제와 조정 분명한 목적의식과 방향감각 뚜렷한 기준과 자기의사 |
상황에 맞추는 개방성 이해로 수용 유유자적한 과정 융통과 적응 목적과 방향은 변화할 수 있다는 개방성 재량에 따라 처리될 수 있는 포용성 |
표 6은 MBTI 테스트 결과로 나타날 수 있는 16가지 유형을 나타낸다.
표 7은 양극 지표 중 외향형 및 내향형에 대한 설명과 대표적 표현을 나타낸다.
표 8은 양극 지표중 감각형과 직관형에 대한 설명과 대표적 표현을 나타낸다.
표 9는 양극 지표중 사고형과 감정형에 대한 설명과 대표적 표현을 나타낸다.
표 10은 양극 지표중 판단형과 인식형에 대한 설명과 대표적 표현을 나타낸다.
DISC 테스트는 1928년 미국 콜롬비아 대학의 Marston박사가 고안한 인간의 행동유형패턴을 검사하는 방법이다. 인간은 자기 나름대로 독특한 동기 요인에 의해 선택적 또는 일정한 방식으로 행동하게 되는데, 이러한 행동이 반복되면서 하나의 경향성을 이루게 된다. 또는 무의식적으로 자연스럽게 행동하는데 있어서 행동패턴 또는 행동스타일이 나타나게 된다.
| D 주도형 | I 사교형 | C 신중형 | S 안정형 |
| 뚜렷한 성과를 냄 활기있게 행동함 도전을 받아들임 지도력이 있음 빠르게 결정함 |
사람과 접촉함 호의적 인상을 줌 타인을 동기유발 함 사람을 즐겁게 함 그룹에 참여 |
세부사항에 신경을 씀 익숙한 환경을 선호함 일을 정확히 처리함 사고방식이 엄격함 상황을 분석하고 위험요인을 파악함 |
고정 직무를 수행함 인내심이 있음 직무에 전념함 타인을 배려하고 협력함 남의 이야기를 경청해줌 |
Marston박사는 그 유형을 Dominance(주도형), Influence(사교형), Steadiness(안정형), Conscientiousness(신중형)의 4가지로 정의하였다.
표 11은 DISC 테스트 결과로 나타날 수 있는 4가지 행동 패턴 유형을 나타낸다.
FC의 특성 맞춤형 컨설팅 방법 정보는, MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 테스트 결과, DISC 테스트 결과 및 고객의 상기 FC에 대한 피드백 정보를 포함하는 상기 FC에 대한 평가 중 적어도 하나에 기초하여 생성될 수 있다.
이로써 획일화된 응대 정보가 아니라 FC 맞춤형 응대 정보가 생성될 수 있다. 이를 통해 해당 FC만의 장점이 극대화될 수 있고, 자신에 대한 이해를 통하여 효과적으로 업무 능력을 강화할 수 있다. 또한 FC에게 개인별 성향 분석 교육을 실시함으로써 고객 성향을 파악하는데 효과적일 수 있으며 고객 응대 기술을 개발할 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따라, 금융 서버(100)는 MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 테스트 결과 및/또는 DISC 테스트 결과에 따른 FC의 특성에 적어도 부분적으로 기초여 FC를 상기 특성별로 그룹화를 하고, 같은 성격 유형끼리 정보를 교환할 수 있도록 콘텐츠 교환 플랫폼을 제공할 수 있다. 이로써 해당 FC로 하여금 자신의 부족한 부분을 인지하게 하고 개발할 수 있는 루트를 제공할 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따라, 단계 441을 통해 고객 식별 데이터를 입력받을 때 MBTI 테스트 및/또는 DISC 테스트가 제공될 수도 있다. 이로써, 고객 식별 데이터의 업데이트를 유도할 수 있다. 나아가, 고객의 성격 유형에 부분적으로 기초한 고객 응대 정보가 생성될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 고객 식별 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 고객의 라이프 스테이지(Life stage) 상황과 고객 니즈를 바탕으로 최적의 컨설팅 정보 및 응대 정보가 생성될 수 있다. 상기 정보는 데이터망(120)과 연결된 클라이언트 디바이스(110)(예를 들어 창구 단말, 모바일, PC, FC 단말, 태블릿 등)를 통해 FC에게 상시 제공될 수 있다. 이로써 FC 및 지점장의 개인 역량에 의존하는 기존의 컨설팅 방식에서 벗어나 누구라도 일정 수준 이상의 컨설팅이 가능할 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예에 따라 고객별 맞춤형 정보를 FC 에게 제공함으로써 단순히 타겟 고객 리스트를 제공하는 수준에서 벗어나 타겟 고객에 대한 How to Do (예컨대, How to Touch, How to Communicate 및 How to Sell)의 정보를 제공할 수 있다. 나아가, 본 시스템을 통해 FC로 하여금 셀프 학습( Self Learning)이 가능하도록 견인함으로써 FC의 역량이 강화될 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 선정된 타겟 고객을 제공하는 예시적 UI를 도시한다.
타겟 고객 선정과 관련된 UI는 Daily Top3, 테마별 고객 찾기, 활동 캘린더 등의 탭으로 구성되며 맞춤형 컨설팅은, 재무설계 컨설팅, 버팀목 컨설팅, 골든밸러스 컨설팅을 포함하는 '맞춤형 컨설팅 서비스'탭과 고객군 선택, 표준 정보 입력, 표준형 재무설계 등으로 구성된 '표준형 컨설팅 서비스'탭으로 구성된다. 상기 전술한 탭 및 UI 구성은 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적 방법일 뿐이며, UI를 구성하는 UI의 내용과 구성 방식은 달라질 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, FC는 로그인 등의 식별 프로세스를 통하여 상기 타겟 고객 선정화면(UI)(500)에 접속하는 경우, Daily Top3(501), 테마별 고객 찾기(504), 활동 캘린더(505)를 한 눈에 직관적으로 확인할 수 있다. 상기 UI는 각 고객별 분석 내용을 표와 차트를 활용하여 일목요연하게 표현할 수 있다. 추가적으로, 상기 UI는 프리젠테이션으로 병용 가능할 수 있다.
Daily Top3(501)는, FC의 고객 중 상담 또는 미팅 등이 시급한 가장 중요한 n명(예컨대, 3명)을 선정하여 그 이유를 제시한다. Daily Top3(501)는, 본 발명의 일 실시예에 따른 일례일 뿐이며 Top 3 제안, 3인 추천 등 다른 이름으로 표기되거나, 또는 Daily Top 5, Top 7 등 추천 고객 수가 변동될 수도 있다. 상기 Daily Top3(501)는 컨택 시급성(또는 터치 시급성)(502) 및 계약 중요성(503)에 적어도 부분적으로 기초하여 제안될 수 있다. 추가적으로, 도 5에서 도시되는 바와 같이, Daily Top3외의 후순위 타겟 고객에 대한 정보와 그 이유 또한 확인가능할 수 있도록 출력될 수도 있다. 추가적으로, 상기 UI는 고객리스트를 좌우로 돌려서 배치할 수 있도록 허용함으로써 차순위 고객을 조회하는 기능을 제공할 수도 있다. 더불어, 상기 UI는 화면(500)의 구성에 따라 고객리스트를 상하로 돌리거나 우측 회전 및/또는 좌측 회전을 통해 차순위 고객을 조회할 수 있도록 허용할 수 있다.
전술한 바와 같이, Daily Top3(501)는 추론엔진에 기반하여 선정될 수 있다. 상기 UI는, Daily Top3(501)에 도시된 바와 같이 타겟 고객을 선정하고, 상기 선정된 타겟 고객에 대한 활동계획 수립이 이어질 수 있도록 '활동계획수립' 탭(507)을 제공할 수 있다. 이러한 활동계획수립은 일자 선택 기능 및 활동 내용 선택 기능을 포함할 수 있다. 또한, 활동계획수립 탭에 대한 선택이 수신되는 경우, UI는 타겟 고객에 대하여 해당 FC로 하여금 미팅, 상담, 방문 등의 스케줄을 기록할 수 있도록 입력창을 생성할 수 있다. 추가적으로, 상기 타겟고객선정과 관련된 UI는 메모 기능을 제공함으로써, FC로부터 직접적으로 활동 내용 및 추가 입력 사항을 입력받는 창을 생성할 수 있다.
상기 Daily Top3(501)로 제시된 타겟고객에 대하여 상기 타겟 고객별로 '수용'(508) 및 '거절'(509) 탭이 제공될 수 있다. 상기 타겟 고객을 '수용' 또는 '거절'하는 FC로부터의 입력이 수신되는 경우, 각 응답에 대한 데이터가 저장되고 응답의 내용이 반영될 수 있다. 추가적으로, '수용' 또는 '거절'탭(508 및 509)을 통해 FC로 하여금 상기 제안된 타겟 고객을 대상으로 활동 계획을 수립할 것인지 여부를 체크하도록 하여, 이를 타겟 고객 선정에 대한 피드백 정보로서 추론엔진에서 활용할 수 있다. 추가적으로, 상기 Daily Top3(501) 및 차순위 고객 리스트에서 고객명을 선택하는 입력이 수신되는 경우, 컨설팅차트 화면으로 전환될 수 있다.
수집된 고객 식별 데이터로부터, 고객의 발생 예정 이벤트를 우선순위화하는 컨택 시급성 정보(502) 및 고객의 니즈를 나타내는 계약 중요성 정보(503) 중 적어도 하나에 기초하여 미리 결정된 기간 단위로 타겟 고객이 선정될 수 있다. 미리 결정된 시간 단위로 상기 추출된 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보의 조합에 대한 스코어링 값을 부여하고, 상기 부여된 스코어링 값에 따라 상기 타겟 고객이 결정될 수 있다. 금융서버(100)는 상기 결정된 타겟 고객의 위치 정보 및 미팅 선호 시간 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 해당 FC의 미팅 스케줄링 정보를 생성할 수도 있다.
도 5에서는 홍길동(40세/남), 김삼성(47세/남), 전지현(38세/여)을 Daily Top3(501)의 예로 든다. 본 발명의 일 양상에서, 홍길동(40세/남)이 Daily Top3(501)중 제 1 순위로 추천된 이유가 상기 컨택 시급성(502) 및 계약 중요성(503)에 나타난다. 홍길동(40세/남)의 경우, 건강진단 예정(D-7), 상령일 도래(D-19), 사고보험금 접수(D-8)의 컨택 시급성(502)으로 결정되며, 사망보험금 증액 필요, 자녀 실손의료비 필요, 노후준비자산 부족이 계약 중요성(503)으로 결정된다. FC는 이러한 UI을 통해 출력된 화면에 기초하여 홍길동(40세/남)을 오늘의 타겟 고객으로 수용할 것인지 여부를 선택하고, 활동계획을 수립할 수 있다.
도 5에서 도시되는 바와 같이, 테마별 고객찾기 탭(504)은 컨택 시급성(511), 최근터치현황(512), 성공리스트(513), 고객프로필(514), 타겟고객 full 리스트(515), 전체고객조회(516) 및 개별고객검색(510) 기능을 포함할 수 있다. 여기서, 컨택시급성 탭(511)에 대한 선택이 수신되는 경우, 도 5에서 도시되는 바와 같이, 컨택시급성에 기초하여 우선순위화된 타겟 고객들의 리스트가 출력되거나, 타겟 고객들의 선정 근거를 나타내는 컨택시급성 정보가 출력되거나, 또는 컨택시급성 정보의 스코어링을 위한 기준이 출력될 수 있다. 또한, 최근터치현황(512)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 해당 FC가 최근에 미팅, 상담 등의 터치 프로세스를 진행한 고객들의 리스트 및 터치 결과 정보 등이 출력될 수 있다. 또한, 성공리스트(513)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 해당 FC가 미팅, 상담 등을 통하여 계약으로 이어진 고객들의 리스트가 출력될 수 있다. 더불어, 고객프로파일(514)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 해당 FC를 통해 계약을 체결한 고객들의 고객 식별 데이터 또는 해당 FC와의 계약을 체결하지 않았으나 계약 체결의 가능성이 높은 상태인 고객들의 고객 식별 데이터가 출력될 수 있다. 나아가, 전체고객조회(515)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 해당 FC 또는 해당 FC가 속한 그룹 등이 관리하는 전체 고객들의 리스트가 출력될 수 있다. 개별고객검색(510)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 검색창이 출력되어 FC로 하여금 고객의 식별 데이터 중 하나 이상의 입력을 통하여 원하는 고객을 검색할 수 있도록 허용할 수 있다.
따라서, 이러한 테마별 고객찾기(504)는 타 시스템으로의 연계, 특정 고객에 대한 조회 및/또는 특정 고객에 대한 데이터의 리트리브 등을 허용할 수 있다. 또한, 이러한 테마별 고객찾기(504) 기능은, 다양한 필터링 조건(에컨대, 터치시급성(511), 최근터치현황(512), 성공리스트(513) 및 고객프로파일(514), 타겟고객 Full 리스트(515), 전체고객조회(516) 및 개별고객 검색(510))을 통하여 고객 서치 기능을 강화할 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 도 5에 도시된 '순위별 검색'에 대한 선택이 수신되는 경우, Daily Top3 이외에도 그 후순위의 타겟고객리스트가 출력될 수 있다. '순위별 검색'은 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적 명칭이며, 그 명칭이나 상기 '순위별 검색'이 배치되는 UI 내 위치 등은 사용자 설정 및 시스템 설정에 따라 가변적일 수 있다.
도 5에서 도시되는 바와 같이, 활동 캘린더(505)는 미리결정된 기간 단위(예컨대, 주 단위)로 해당 FC의 고객 미팅 스케줄링 테이블을 제공할 수 있다. 여기서, 주간상세보기(518)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 한주 단위로 미팅 또는 상담을 진행할 고객들과 관련된 보다 구체적인 정보가 출력될 수 있으며, 월간 일정 보기(520)탭에 대한 선택이 수신되는 경우, 월 단위로의 해당 FC의 스케줄링 테이블이 출력될 수 있다.
추가적으로, 상기 활동캘린더(505)의 고객명 및 이모티콘에 대한 선택이 수신되는 경우, UI는 해당 고객의 정보 및 상기 해당 고객과의 활동 내용을 출력할 수 있다.
추가적으로, 상기 활동캘린더(505)를 통해 FC는 고객과의 약속 및 활동 계획을 수립할 수 있다. 상기 활동캘린더(505) 및 활동계획수립(507)에 입력된 정보에포함된 타겟 고객의 위치 정보 및 미팅 선호 시간 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, FC의 미팅 스케줄링 정보가 생성될 수 있다. 이를 통해 당일 FC의 이동 거리 및 이동 시간이 최소화될 수 있다.
더불어, 상기 활동캘린더(505)의 고객명에 대한 선택이 수신되는 경우, UI는 선택된 고객의 컨설팅 화면을 출력할 수 있다. 나아가, 활동캘린더(505)는 고객별로 메모 기능 혹은 음성녹취기능이 연결되어 FC로 하여금 고객별로 고객 추가 정보를 기록할 수 있도록 허용한다. 상기 메모 기능은 적어도 음성녹음, 영상촬영, 필기 및 타이핑 중 하나에 기초할 수 있다. 추가적으로, 상기 UI는 일자별로 이벤트 고객 조회 및 알림 기능이 제공되어 FC의 고객 컨택 기회를 향상시킬 수 있다.
전술한 바와 같이 본 발명의 일 양상에 따르면, 고객 식별 데이터, 전문가 노하우 데이터 및 추론엔진을 통해 타겟 고객이 생성되고, 상기 생성된 타겟 고객과 상기 활동캘린더(505)를 연동하여 고객 컨택 계획 수립의 효율성과 편의성을 제고할 수 있다.
추가적으로, 상기 활동캘린더(505)를 통해 FC는 고객과의 약속 및 활동 계획을 수립할 수 있다. 상기 활동캘린더(505) 및 활동계획수립(507)에 입력된 정보에포함된 타겟 고객의 위치 정보 및 미팅 선호 시간 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, FC의 미팅 스케줄링 정보가 생성될 수 있다. 이를 통해 당일 FC의 이동 거리 및 이동 시간이 최소화될 수 있다.
추가적으로, 상기 활동캘린더(505)의 고객명을 클릭하면 클릭한 고객의 컨설팅 화면으로 이동한다. 추가적으로, 활동캘린더(505)는 고객별로 메모 기능 혹은 음성녹취기능이 연결되어 FC로 하여금 고객별로 고객 추가 정보를 기록할 수 있도록 허용한다. 상기 메모 기능은 적어도 필기 및 타이핑 중 하나에 기초한다. 추가적으로, 일자별로 이벤트 고객 조회 및 알림 기능이 제공되어 고객 컨택 기회를 향상시킬 수 있다.
전술한 바와 같이 본 발명은 고객 식별 데이터, 전문가 노하우 데이터 및 추론엔진을 통해 타겟 고객이 생성되고, 상기 생성된 타겟 고객과 상기 활동캘린더(505)를 연동하여 고객 컨택 계획 수립의 효율성과 편의성을 제고한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 계약 중요성 및 컨택 시급성 정보에 기반한 예시적인 Top 10 제안 차트를 도시한다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 프로세서(105)는 고객 데이터에 기초하여 고객 관련 인사이트를 도출, 타겟 고객 선정 및 상기 선정된 타겟 고객에 대한 컨설팅 정보 생성할 수 있다. 프로세서(105)는 컨셉셀링 기반의 계약 중요성, 컨택 시급성이 높은 고객이 타겟 고객으로 선정할 수 있다. 이로써 계약 중요성이 높은 고객과 상령일 등과 같은의 컨택 시급성이 높은 고객이 타겟팅되고 리스트화될 수 있다. 전술한 타겟 고객 선정 모델 설계는 모델링 및 추론영역에 기초할 수 있다.
도 6에서 도시되는 바와 같이, 프로세서(105)는 컨택 시급성(602) 및 계약 중요성(603)에 기반하여 스코어링이 높은 각 5개씩 총 10개의 인자들을 'Top 10 '으로 선정할 수 있다. 본 명세서에서 'Top 10'에 기반한 타겟 고객의 영업기회 스코어링 차트를 Top 10 차트라고 칭한다.
앞서 설명된 바와 같이, 타겟 고객 선정은 컨택 시급성(602) 및 계약 중요성(603) 중 적어도 하나에 기반하여 추출될 수 있다. 상기 컨택 시급성(602)는 수집된 고객 식별 데이터로부터 추출된 고객의 발생 예정 이벤트를 우선순위화한 것으로 도 6에 도시된 바와 같이 '건강 진단 예정일','상령일 도래','사고보험금 접수','2015년 승진예정','2017년 자녀 15세' 등이 그 예이다. 상기 계약 중요성(603)는 신계약이 필요하거나 신계약을 유도할 수 있는 고객의 니즈를 포함한 고객 정보로서 도 6에 도시된 바와 같이 '사망 보험금 증액 필요', '자녀 실손 의료비 필요','노후 준비 자산 부족', '변액 보험 미가입', '구실손 가입' 등이 그 예이다.
도 6에서 도시되는 바와 같이, 프로세서(105)는 홍길동(40세/남)이라는 고객에 대한 식별 데이터를 기초로 하여, 컨택 시급성(602) 및 계약 중요성(603)과 관련된 인자들의 스코어링할 수 있다. 즉, 컨택 시급성(602)과 관련된 인자들의 스코어링에 대하여, 프로세서(105)는 2017년에 자녀가 15세가 된다는 인자보다 2015년에 승진예정이라는 인자에 높은 가중치를 둘 수 있다. 또한, 계약 중요성(603)과 관련된 인자들의 스코어링에 대하여, 프로세서(105)는 고객의 연령 정보 등에 기초하여 사망보험금 증액이 필요하다는 인자에 자녀 실손 의료비가 필요하다는 인자보다 높은 가중치를 줄 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따르면, Top 10 선정을 통해, 고객별 컨택 시급성 및 계약 중요성에 의한 타겟 고객을 선정하고 상기 타겟 고객과의 스케줄링 기능을 제공할 수 있다. Top 10 제안 차트를 제공함으로써 FC는 고객에게 제시할 수 있는 다양한 핵심 정보들을 제공받을 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 맞춤형 컨설팅 중 재무설계컨설팅을 제시하는 컨설팅 차트를 도시한다.
도 7의 화면(UI)(700)은 선정된 타겟 고객을 위한 맞춤형 컨설팅 정보에 대한 예시적 UI이다. 본 발명의 일 양상에서, 맞춤형 컨설팅 정보에 추가하여 Top 10 제안 차트 등이 함께 출력될 수 있어서, 고객의 니즈를 환기할 수 있다.
추가적으로, 상기 UI(700)에는, 컨설팅차트(701), 제안이유, 마케팅 Tool 등의 종합 솔루션 프로세스의 단계들에 대한 선택창 및 재무설계컨설팅(702), 버팀목컨설팅, 골든밸런스컨설팅 등과 같은 상기 종합 솔루션 프로세스의 컨설팅 차트(701)에 대한 하위 단계들에 대한 선택창을 포함할 수 있다. 이로써, 해당 UI를 활용하는 사용자(예컨대, FC)는 도 7에서 도시되는 UI를 이용하여 각 단계별로 쉽게 이동할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 도 7에서 도시된 바와 같이, UI(700)는 고객 검색(709) 기능을 포함하는 고객 검색(709) 탭이 제공될 수 있다. 따라서, 고객 검색(709) 탭을 통하여 FC는 데이터 베이스(105)에 저장된 고객 전체리스트 및 타겟 고객 리스트를 조회할 수 있다. 추가적으로, 상기 고객 검색(709)은 도 5의 개별고객 검색(510) 탭과 같이, 고객명을 직접 입력받아 조회할 수 있다. 추가적으로, Daily Top3(501), 테마별 고객찾기(504)의 컨택 시급성(511), 최근터치현황(512), 성공리스트(513), 고객프로파일(514), 타겟고객Full리스트(515), 전체고객조회(516)(도 5 참조) 등이 이모티콘 및/또는 리스트로 생성 되어 고객 검색(709) 기능과 연동될 수 있어서, 상기 UI(709)는 사용자로 하여금 고객 검색(709) 탭을 통하여 상기 DailyTop3(501)(도 5 참조) 및 테마별 고객찾기(504)(도 5 참조)를 수행하게 허용할 수 있다.
상기 타겟 고객별 분석 내용은 상기 UI(700)에 도시된 바와 같이, 표와 차트를 이용하여 일목요연하게 표현될 수 있다. 추가적으로, 차트 하단에 부채, 자녀교육비, 결혼자금 표시 및 노후자금 등이 표시될 수 있다.
본 발명의 상세한 설명을 위해, Daily Top3(501)(도 5 참조)에 제시된 홍길동(40세/남)을 예로 들어 설명한다. 도 6에서 전술한 바와 같이 홍길동(40세/남)에 대하여, 계약 중요성(503)의 근거로 사망보험금 증액 필요, 자녀 실손의료비 필요, 및 노후준비자산 부족의 인자들이 출력된다. 고객의 정보에 기초하여 맞춤형 컨설팅이 제공되므로 고객의 정보도 함께 출력될 수 있다. 도 7에서는 이를 '주요고객정보'로 표시될 수 있다. 상기 주요고객정보에는 고객정보 충실도, 월소득, 월 생활비, 배우자 정보, 자녀 정보, 보험료, 타사계약, 주소, 전화번호, e-mail 등이 포함되며, '첫째 국제중 입학 계획'같은 핵심정보도 표시된다. 핵심정보는 고객 조회 화면의 데이터를 기반으로 유추한 정보 및/또는 FC에 의해 입력된 추가 정보일 수 있다.
상기 고객정보충실도란 고객 정보의 기입 정도를 나타내는 수치다. 상기 '고객 정보 충실도'가 사전 정의된 임계값을 초과하면, 프로세서(105)는 타겟 고객의 정보 및 전문가 노하우 데이터 등에 기반하여 맞춤형 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 추가적으로, 상기 표준형 컨설팅 정보는 고객 정보가 불충분한 경우, 즉, '고객 정보 충실도'가 상기 임계값을 초과하지 않는 경우에 생성될 수 있다. 추가적으로, 상기 표준형 컨설팅 정보는 상기 타겟 고객의 고객 식별 데이터에서 미수집된 부분을 상기 타겟 고객으로부터 수집된 고객 식별 데이터와 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들의 데이터 값을 평균화하여 결정함으로써 생성될 수 있다. 본 발명의 추가적인 양상에 따라서, 고객 정보의 충실도를 결정하기 위한 임계값은 사용자 설정 및 시스템 설정 등에 따라 가변적일 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라, UI(700)는 표준모델 예측(가상데이터 시뮬레이션), 고객검색 기능, 폰버디 기능 등을 제공할 수 있다. 상기 표준모델 예측(가상데이터 시뮬레이션)에 대한 선택을 수신하는 경우, 프로세서(105)는 기입된 고객의 정보 중 부족 정보에 대해서는 다른 유사고객들의 입력 정보의 평균값을 적용하여 차트를 생성할 수 있다. 이와 관련하여 도 14에 보다 구체적으로 후술하기로 한다.
도 7의 UI(700)는 본 발명의 일 실시예에 따라 홍길동(40세/남)을 위한 맞춤형 컨설팅에 사용되는 컨설팅 차트이다. 추가적으로, 컨설팅 차트(701)는 재무설계컨설팅(702), 버팀목 컨설팅, 골든밸런스 컨설팅 차트 등을 포함할 수 있어서, 사용자로 하여금 고객의 성향 및 설명의 용이성 등에 따라 선택할 수 있도록 허용할 수 있다. 여기서, 재무설계컨설팅(702)의 컨설팅 차트란 Life Stage 상에 가장의 행복자산을 계산하고 보장 자산을 포함한 현재자산, 부동산, 주식펀드, 현금 및 부채현황 등을 다양한 이미지, 스크립트 및 영상 등으로 표현하여 고객의 재무설계 방안을 보조해주는 차트를 의미한다.
이러한 재무설계컨설팅(702)과 관련하여, 가장유고(705) 탭이 선택되는 경우, 가장유고시를 가정한 재무설계컨설팅 차트가 생성되며, 질병재해(706) 탭이 선택되는 경우, 질병재해시를 가정한 재무설계컨설팅 차트가 생성될 수 있다. 가장유고(705) 및 질병재해(706)는 재무설계컨설팅을 위한 가정들의 예시들이며, 이외의 다른 가정들(예컨대, 실직, 부모사망 등) 또한 본 발명의 범위내에 포함될 수 있다.
도시되지는 않았지만, 도 7의 화면(700) 하단의 '가장 유고(705)' 에 대한 선택이 수신되는 경우, 가장의 경제가치 그래프가 깨지는 액션이 출력되고, '질병재해(706)' 에 대한 선택이 수신되는 경우, 부동산, 주식펀드, 현금이 줄어들고 준비된 자산이 하향세로 변하는 것이 표시될 수 있다. 따라서, 이러한 기능들을 통하여 사용자에 대한 직관성이 강조될 수 있다.
또한, 버팀목컨설팅이란, 정보입력 및 기입력된 정보 등에 적어도 부분적으로 기초하여, 노후의 삶, 가족의 삶의 질적 향상을 위한 안전장치 및 위험요인들에 대한 스크립트, 이미지, 영상 등으로 구성될 수 있는 차트를 의미한다. 더불어, 골든밸런스 컨설팅은 해당 고객이 사전결정된 조건들(예컨대, 가족보장, 노후보장, 생활보장 및 의료보장)에 대하여 얼마만큼 준비되었는지를 나타내는 정보를 포함하는 스크립트, 이미지 및 영상 등을 의미한다.
추가적으로, UI(700)에서 제공되는 차트의 각 부분(예컨대, '부동산', '부채',및 '개인연금' 등)에 대한 선택이 입력되는 경우, 대응되는 정보가 출력될 수 있다.
더불어, 상기 UI(700)의 Top 10 제안 차트(707)에 대한 선택을 수신하는 경우, 해당 고객에 대한 Top 10 제안 차트가 제공된다. 이와 관련하여 도 8에 후술하기로 한다. 추가적으로, 전술한 UI(700) 내의 각각의 탭, 아이콘 및/또는 이모티콘의 명칭 및 위치는 가변적일 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 Top 10 제안 차트(제안 이유/통계자료)를 도시한다.
도 7의 화면(700)의 Top 10 제안 차트(707)에 대한 선택을 입력받는 경우, 해당 고객의 Top 10 제안 차트(800)가 제공된다. 여기서 'Top 10'이란, 도 6에서 도시되는 바와 같이, 컨택 시급성(602) 및 계약 중요성(603)에 기반하여 스코어링값이 높은 각 5개씩 총 10개를 선정한 정보이다. 상기 'Top 10'에 부분적으로 기초하여, 타겟 고객이 생성될 수 있다.
상기 컨택 시급성(502)은 수집된 고객 식별 데이터로부터 고객의 발생 예정 이벤트를 우선순위화한 것으로 도 6에 도시된 바와 같이 '건강 진단 예정일','상령일 도래','사고보험금 접수','2015년 승진예정','2017년 자녀 15세' 등이 그 예이다. 상기 계약 중요성(503)은 신계약이 필요하거나 신계약을 유도할 수 있는 고객의 니즈를 포함한 고객 정보로서, '사망 보험금 증액 필요', '자녀 실손 의료비 필요','노후 준비 자산 부족', '변액 보험 미가입', '구실손 가입' 등이 그 예이다.
도 8에서는 Top 10 제안 차트 중 제안 이유/통계자료를 제공하는 UI(800)를 도시한다. 도시된 바와 같이, Top 10 제안 차트의 각 정보에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 각 정보에 해당하는 제안 이유가 출력된다. 예를 들어, 도 8의 UI(800)에서 Top 10 제안 차트 중 '사망보험금 증액 필요'에 대한 선택이 입력되는 경우, '고객님의 행복자산은 15억 7500만원에 비해 준비된 자산가치는 4억 2500만원입니다. 가장의 경제가치는 12억으로 추가 준비가 필요합니다. 준비수준 27%'와 같이 '사망보험금 증액 필요'와 관련된 제안 이유(801)가 출력될 수 있다. 또한, 이러한 제안 이유(801)와 함께 제안 이유에 관련된 통계 자료(807)가 제공될 수 있다. 제안 이유에 관련된 통계 자료(807)는, 참조번호 805에 대한 선택을 수신하는 경우 로딩될 수 있다. 본 발명의 일 양상에 따른 통계 자료(807)는 예를 들어, '소득구간별 가족보장자산 준비 현황' 등을 포함할 수 있다. 이러한 통계 자료(807)는 데이터베이스를 통하여 수집된 고객 식별 데이터를 기초로 하여, 프로세서에 의해 생성될 수 있다.
추가적으로, 이러한 UI(800)는 컨설팅 난이도에 대한 선택 입력창을 출력함으로써, 사용자(FC)로 하여금 해당 고객의 타입 및 사용자 설정 등에 따라서 고객에게 제시할 컨설팅의 난이도를 선택할 수 있다(예컨대, 난이도 상, 중 및 하 또는 해, 달 및 별)
추가적으로, UI(800)는 기계약 정보 및 기입력 정보가 고난이도의 종합적 재무설계 컨설팅 서비스를 제공하기 위해 필요한 정보로서 부합하는 경우, 별도의 컨설팅 제안을 선택할 수 있다. 예컨대, 고액자산가의 효과적인 절세전략, 법인 CEO의 합리적인 자산관리 전략, 효율적인 자산 포트폴리오 구성 전략 등의 컨설팅 제안을 제공할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 Top 10 제안 차트(스크립트 형)를 도시한다.
앞서 설명한 바와 같이, 도 8의 UI(800)는 Top 10 제안 차트와 그 제안 이유(801) 및/또는 상기 제안 이유에 관련된 통계 자료(807)를 제공한다. 추가적으로, 참조번호 901에 대한 선택을 입력받는 경우, 도 9에서 도시되는 바와 같이, '고객님, 충분한 준비 없이 가장을 잃게 된 자녀는 세가지를 잃게 된다고 합니다. 첫째는 이사를 가야 하기 때문에 소중한 친구를 잃게 되고, 둘째는 어미가 돈을 벌어야 하기 때문에 엄마를 잃게 되며, 마지막으로는 자녀의 소중한 꿈마저 잃게 된다고 합니다. 고객님, 자녀들이 소중한 것들을 잃지 않도록 꼭 지켜주시길 바랍니다.'처럼, 상기 제안에 관련된 응대 정보(904)가 스크립트 형식으로 생성된다. 상기 제안에 관련된 응대 정보(904)는 메모, 활동 캘린더(505)(도 5 참조) 등으로 연동될 수도 있다. 추가적으로, 음성 녹음 기능이 연동될 수 있으며, FC가 상기 컨설팅 정보 및 상기 정보의 스크립트를 이용하여 고객 응대를 연습하고 확인할 수 있도록 허용한다. 즉, 본 발명의 일 양상에 따른 실시예는 Self-Learning 기능을 제공한다.
추가적으로, 고객 별 제안을 그 우선 순위에 입각하여 차트상에 상기 제안의 종류 및 크기를 차별화 할 수 있다. 더불어, 상기 고객 별 제안에 난이도를 부여하여, FC 및/또는 고객 수준을 고려한 컨설팅이 전개 가능하다. 예를 들어, 고급, 일반, 기본으로 난이도가 분류될 수 있다. 여기서 고급 난이도에는 예를 들어, 재무설계, 비보험 상품 영역이 포함될 수 있다. 상기 일반 난이도는 예를 들어, 보장 중심, 주요 필요보장이 포함될 수 있다. 기본 난이도에는 예를 들어, 이벤트 중심, 정보 활용 포인트가 포함될 수 있다. 전술한 고급, 일반, 기본은 난이도를 분류하는 일 실시예일 뿐이며, 분류의 명칭이나 개수는 변경될 수 있다. 예를 들어, 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이 해, 달, 별로도 분류될 수 있다.
도 8 및 도 9에 전술한 바와 같이, 상기 Top 10 제안은 제안에 대한 근거/이유, 통계자료 등을 다양하게 제공한다. 추가적으로, FC가 쉽게 학습하고 활용할 수 있도록 스크립트를 제공한다. 본 발명은 FC의 활동 준비 및 사전 R/P 뿐 아니라 컨설턴트 교육 등으로 다양하게 활용 가능하다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 맞춤형 컨설팅의 제안이유 UI를 도시한다.
본 발명의 일 양상에서, 제안이유(1004)는 응대 정보에 포함될 수 있다.
도 10의 UI(1000)는 홍길동(40세/남)에 대한 맞춤형 컨설팅의 제안이유(1004) UI이다. 앞서 설명한 바와 같이, 고객 별 제안에 난이도를 부여하여, 컨설턴트 및/또는 고객 수준을 고려한 컨설팅이 전개 가능하다. 예를 들어, 고급, 일반, 기본으로 난이도를 분류할 수 있다. 여기서 고급 난이도에는 재무설계, 비보험 상품 영역이 포함될 수 있다. 상기 일반 난이도는 보장 중심, 주요 필요보장이 포함될 수 있다. 기본 난이도에는 이벤트 중심, 정보 활용 포인트가 포함될 수 있다. 전술한 고급, 일반, 기본은 난이도를 분류하는 일 실시예일 뿐이며, 분류의 명칭이나 개수는 변경될 수 있다. 예를 들어, 도 10의 화면(1000)은 난이도 '달'의 컨설팅을 제시한다. UI(1000)에서 제안이유(1004)에 대한 선택을 수신하는 경우, 도 10애서 도시된 스크립트를 포함하는 화면이 로딩될 수 있다.
추가적으로, 각 화면에서는 고객조회 기능, 타겟 고객 선정 이유와 스크립트에 해당하는 통계자료 안내 기능 등이 제공된다. 상기 고객 조회 기능은 사내 축적 데이터에 연계되어 제공될 수 있다. 추가적으로, 상기 고객 조회 기능은, 고객 및 FC의 상황에 맞게 간단버전 및 상세버전 등으로 분류되어 조회가능하다. 전술한 간단 버전 및 상세버전은 본 발명을 위한 일례일 뿐이며 고급 버전, 일반 버전, 기본 버전 등으로 그 명칭을 달리하거나 종류의 개수가 달라질 수 있다.
추가적으로, '고객님, 아래 내용들은 고객님께서 제공해 주신 정보를 바탕으로 표현되게 됩니다. 이곳을 눌러 추가로 나오는 질문에 답변해 주시면 더욱 다양하고 알찬 정보를 얻으실 수 있습니다(1002)'라는 스크립트를 통해 고객의 정보를 추가적으로 더 입력받을 수 있도록 한다. 참조번호 1002는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시일 뿐이며, 고객 데이터를 추가로 입력받기 위한 내용 및/또는 형식은 고객의 타입 및 사용자 설정 등에 따라 변경될 수 있다. 상기 추가 입력된 고객 데이터는 실시간으로 업데이트되어 데이터베이스(107)에 저장되어 반영될 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 제안이유(1004)는, '홍길동고객은 행복자산(15억 7천5백만) 대비 현재 준비율이 27% 수준으로 추가로 약 11억 5천만원의 가장의 경제적 가치준비가 필요합니다', '김아내님의 투자위험 선호도는 보수형으로 현재 월 20만원씩 채권형 펀드에, 월 20만원은 장기저축상품(7년 만기)에 부리적립하고 있으며, 부모로부터 상속 가능한 재산으로는 상가건물이 있으며 임대수익은 월 300만원입니다.(종합부동산세 과세 대상, 상속제 재원 마련 필요)','홍둘째는 표준화실손 미가입 중으로 의료보장자산 확보가 시급히 필요합니다' 및 '홍길동고객의 상령일은 5.20일입니다(D-5). 상령일 이전 보험가입으로 보험료를 절감할 수 있습니다' 등과 같은 스크립트 형식의 텍스트로 제공되며, 참조번호 1005 및 1007 등에 의해 고객 응대 정보 및 통계자료가 제공될 수 있다. 도 10에서 제안이유(1004)는 예시적인 것일 뿐이며, 스크립트 이외의 동영상, 음성 및 이미지 형태의 제안이유 또한 본 발명의 범위 내에 포함될 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 참조번호 1005에 대한 선택이 수신되는 경우, 상기 제공된 텍스트에 대한 고객 응대 정보가 출력될 수 있다. 출력되는 고객 응대 정보는 예를 들어, '홍길동고객은 행복자산(15억 7천5백만) 대비 현재 준비율이 27% 수준으로 추가로 약 11억 5천만원의 가장의 경제적 가치준비가 필요합니다'에 대한 '고객님 어깨가 많이 무거우시죠? 저도 저의 남편을 보면 든든한 반면 한편으로는 가장이라는 무거운 짐을 지고 고생하는 안쓰러운 모습을 보는데요 고객님께서 몸건강히 노후를 맞이하신다면 연금 전환을 통해 풍족한 노후를 보내실 수도 있고 만에 하나 불의의 사고를 당하시더라도 가장의 책임을 대신 해주는 보장성 상품을 권합니다' 등을 포함할 수 있다. 이를 통해, 타겟 고객에 대한 컨택 기회 및 컨택시의 효율성을 증대시킬 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 고객에 대한 맞춤형 컨설팅이 제공되는 UI를 도시한다.
상기 고객 맞춤형 컨설팅은 고객 식별 데이터 등의 정량 정보와 FC 노하우 및 지식 등의 정성 정보를 Business Rule과 매칭하여 제시되는 컨설팅 정보이다. 상기 컨설팅 정보를 통해, UI(1100)는 FC에게 상기 고객 별 제안에 대한 근거와 이유를 제시하고, 컨설팅 정보 및 응대 정보를 제안한다. 상기 응대 정보는 고객의 Life Stage를 기반으로 한 Concept Selling에 맞춘 상담 기법(Human Capital) 등에 기반할 수 있다.
상기 컨설팅 정보 및 응대 정보는 고객 니즈에 기반하므로, UI(1100)는 선정된 고객별로 설득력 있는 제안, 이유를 스크립트 및 화면을 통해 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 11의 UI(1100)는 '자녀 실손의료비 필요', '첫째 자녀가 가입한 실손은 3기로써 보험금액이 충분치 않으며 둘째는 아예 실손 가입이 되어 있지 않습니다.' 라는 고객 맞춤형 제안에 대해 '홍첫째가 가입한 실손의료비 보험은 표준화 이전에 가입한 보험으로 80세 만기이면서 입원의료비가 년 3천만원 한도입니다 또한 실제지출한 의료비의 80%까지만 보장이 되는 반면, 표준화 실소은 100세 만기, 입원 의료비 회당 5,000만원 한도, 실제 지출 의료비의 90%까지 보장됩니다'라는 상기 고객 정보에 기반한 설득력 있는 제안의 이유를 제공한다. 추가적으로, UI(1100)는 제안의 중요도 및 제안의 내용에 따라 제안의 이유와 관련된 스크립트를 그래픽화하여 FC 및/또는 고객의 직관성을 강조함으로써 상기 발명의 편의성을 제공할 수도 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 폰버디와 관련된 UI를 도시한다.
도 12에서 도시되는 UI(1200)는, 폰버디(1201)에 대한 선택을 입력받는 경우 로딩될 수 있다. 고객 거절 유형이 직관적으로 표시된 화면(1202) 중 고객의 반응과 유사한 화면에 대한 선택을 입력받는 경우, 고객 거절 유형의 텍스트 화면(1203)이 텍스트로 생성된다. 컨설턴트의 대응 화법을 직관적으로 표시한 화면(1204)에 대한 선택을 수신하는 경우, FC의 대응 화법에 관련한 상세한 텍스트 화면(1205)이 텍스트로 생성될 수 있다.
도 12에서는 도시되지 않았지만, 상기 UI(1200)는 '메시지 전송'탭을 포함할 수 있다. 따라서, 원하는 FC의 메시지 내용을 선택하고 '메시지 전송'탭을 선택하는 입력을 수신하는 경우, 해당 고객의 단말 번호로, 선택된 내용의 메시지가 자동적으로 전송될 수 있다. 추가적으로, 상기 UI(1200)는 메시지 내용에 대한 드래그를 허용할 수 있어서, 원하는 메시지, 이미지, 영상, 이모티콘 및 음성 등과 관련된 데이터들을 '메시지 전송 탭'으로 드래그하는 경우, 해당 데이터가 해당 고객의 단말로 전송될 수 있다. 이러한 데이터는 앞서 설명한 컨설팅 정보를 포함할 수도 있다.
본 발명의 추가적인 양상에서, 데이터베이스화된 고객 거절 유형 이외의 유형의 거절을 받은 경우에, 상기 UI(1200)는 FC로 하여금 새로운 유형의 거절 유형에 대한 추가적인 입력 또한 가능하도록 허용할 수도 있다. 이러한 경우, 새로운 유형의 거절 유형에 따라서, 새로운 대응 화법 데이터가 프로세서에 의해 생성되어 데이터베이스에 저장될 수도 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 고객의 핵심 정보에 대한 회사와 컨설턴트 입력 정보가 조회되는 UI를 도시한다.
도 13의 UI(1300)는, 고객의 핵심 정보에 대한 회사와 컨설턴트 입력 정보를 출력한다. 상기 UI(1300)는 컨설팅 차트 및 텍스트 화면 내 팝업 화면(핵심정보)으로 제공될 수 있다.
핵심 정보(1303)에 대한 선택을 수신하는 경우, 회사제공정보(1301) 및/또는 컨설턴트 입력 정보(1302)가 출력될 수 있다. 상기 UI(1300)는, 팝업의 형태로 구현될 수도 있다. 추가적으로 상기 UI(1300)는 고객의 핵심 정보를 조회 및/또는 입력할 수 있도록 허용할 수 있다. 상기 입력된 내용은 업데이트되어 추론엔진에 반영될 수 있다.
상기 회사제공정보(1301)는, 고객이 회사와 접촉한 내용을 포함한다. 상기 접촉 내용은 고객이 콜센터, VOC 및 1:1 문의 등을 통한 상담에 대한 내용들을 포함한다. 도시된 바와 같이, 회사제공정보(1301)는 입력일자, 접촉/컨택 분류, 주요 내용을 포함할 수 있다.
상기 컨설턴트 입력 정보(1302)는, FC와 고객간의 컨택 내용을 포함할 수 있다. 도 13에서 도시된 바와 같이, 컨설턴트 입력 정보(1302)는 입력일자, 접촉/컨택 내용, 필방일자 등을 제공한다. 추가적으로 상기 내용은 '출산', '소득', '실손' 등과 같은 속성을 필수적으로 포함한다. 속성을 입력받기 위해, 상기 속성을 입력하는 화면이 추가적으로 제공될 수 있다. 추가적으로, 상기 컨설턴트 입력 정보(1302)는, 자판, 노트, 이미지, 영상 및 음성 중 적어도 하나를 통하여 입력될 수 있다. 더불어, 컨설턴트 입력정보(1302)는 데이터 베이스(107)(도 1 참조)에 저장되어 컨택 시급성 정보 및/또는 계약 중요성 정보 등을 업데이트하는데 반영될 수 있다. 나아가, 이러한 컨설턴트 입력정보(1302)는 프로세서(105)에 반영되어 타겟 고객 생성 및 Daily Top3을 업데이트하는데 반영될 수 있다. 상기 컨설턴트 입력 정보(1302)는, 고객 조회 화면 내에 터치 이력 정보로도 표기될 수 있다.
본 발명의 추가적인 양상에서, 회사제공정보(1301) 및/또는 컨설턴트 입력 정보(1302)가 영상 또는 음성으로 입력되는 경우에는, 프로세서(105) 내에 포함된 STT 엔진(미도시)에 의해 영상 또는 음성 데이터로부터 텍스트 데이터를 추출함으로써 자동적으로 텍스트 데이터의 형식으로 저장될 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 가상 데이터를 반영하여 표준 모델을 예측하는 UI를 도시한다.
고객 식별 데이터의 수집 수준이 사전 정의된 임계값을 초과하지 않는 고객을 위한 컨설팅 정보를 생성하기 위해 도 14에서 도시되는 UI(1400)는 표준모델 예측을 출력할 수 있다. 상기 UI(1400)에서 김삼성(40세/남)의 월 소득, 월 생활비, 배우자, 주소, e-mail 및 핵심정보는 '정보 없음'으로서, 고객 정보 충실도가 21%에 불과하다. 따라서, 이러한 고객 정보 충실도가 낮은 김삼성(40세/남)을 위한 컨설팅 정보를 생성하기 위해, UI(1400)는 추가적인 고객 정보를 입력받도록 야기하는 입력창 등을 생성하거나 또는 표준모델 예측을 통해 표준 데이터를 자동적으로 입력할 수 있다. 추가적인 고객 정보를 입력받아 '고객 정보 충실도'가 미리 결정된 임계값을 초과하면 맞춤형 컨설팅이 제공될 수도 있다. 본 발명의 일 양상에서, '표준모델 예측(가상데이터 시뮬레이션)(1401)'에 대한 선택을 입력받는 경우, UI(1400)는 가상 데이터를 자동적으로 입력함으로써 표준형 컨설팅 정보를 생성 및 출력할 수 있다.
상기 표준형 컨설팅 정보는, 타겟 고객의 고객 식별 데이터에서 미수집된 부분을 통해 결정하고, 상기 타겟 고객으로부터 수집된 고객 식별 데이터와 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들(고객 그리드)을 결정함으로써 생성될 수 있다. 보다 구체적으로, 표준 컨설팅 정보의 생성은, 상기 결정된 다른 고객들로부터 수집된 고객 식별 데이터 중 상기 미수집된 부분에 대한 값들을 평균화하여, 상기 평균화된 고객 식별 데이터를 상기 타겟 고객의 미수집된 부분으로서 판단하는 프로세스를 포함할 수 있다. 본 명세서에서는 전술한 '평균화되어 입력된 데이터'를 '표준 데이터' 또는 '시뮬레이션 추정치'라고 칭한다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 상기 수집된 고객 식별 데이터의 수집 수준이 사전 정의된 임계값을 초과하지 않는 경우, 표준 모델 예측화면과 관련된 UI(1400)(도 14참조)를 통해 시뮬레이션 추정치(표준데이터)가 출력될 수 있다. 따라서, 상기 UI(1400)는 상기 표준 모델 예측을 통해 상기 고객 정보와 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군의 시뮬레이션 추정치로 채워지고 그에 기초하여 컨설팅 정보를 생성할 수 있다.
'표준모델 예측(가상데이터 시뮬레이션)(1401)'에 대한 선택을 입력받는 경우, 표준모델 예측을 안내하는 화면(1402)이 생성된다. 도 14에서는 참조번호 1402가 '위 정보는 컨설턴트님의 활용편의를 위해 김삼성고객님의 정보 중 누락 부문은 고객님과 유사한 고객군의 평균값을 가정하여 임의로 반영하였습니다 보다 정확한 결과는 고객님의 정확한 정보를 입력하여 확인하시기 바랍니다.'로 도시되어있으나, 상기 문구는 예시적인 것일 뿐이며, 다양한 형태의 데이터 및 다양한 내용의 데이터를 포함할 수도 있다. 확인(1403)에 대한 탭이 선택되는 경우, 상기 고객과 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군의 시뮬레이션 추정치가(표준 데이터) 생성될 수 있다(1405). 추가적으로, 고객군 그리드(1404)에 대한 선택을 입력받는 경우, UI(1400)는 미리 생성되어 있는 고객군 그리드(1600)(도 16 참조)와 관련된 UI가 제공된다. 상기 고객군 그리드는 사전결정된 인자들에 따라서 고객들을 복수의 그룹들로 그룹화한 것을 의미하며, 이러한 고객군 그리드에 대한 구체적인 설명은 도 16에서 후술하기로 한다.
추가적으로, 상기 고객의 유사 고객군 및 시뮬레이션 추정치는 참조번호 1405를 통해 도시된 바와 같이, 월소득, 월생활비, 자녀, 보험료(건수), 타사계약 정보 등을 포함하여 표 형태로 출력될 수 있다. 이러한 시물레이션 추정치는, FC로부터의 선택을 통하여 데이터베이스 등에 해당 고객과 관련된 정보로서 저장될 수도 있다. 추가적으로, 도 9의 참조번호 902처럼, 고객 맞춤형 컨설팅 정보를 제공하기 위해 고객이 자신의 정보를 지속적으로 업데이트 할 수 있도록 유도하는 메시지, 이미지, 영상 및 음성 또한 상기 UI(1400)를 통해 생성될 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따라상기 표준 모델 예측을 통해 생성된 표준형 컨설팅 정보의 컨설팅차트 중 재무설계 컨설팅 그래프를 도시한다.
앞서 설명한 바와 같이, 도 14의 '표준모델 예측(가상데이터 시뮬레이션)(1401)'에 대한 선택을 수신하는 경우, UI(1400)는 표준모델 예측을 안내하는 화면(1402)(도 14 참조)을 생성할 수 있다. 이어서, 확인(1403)에 대한 선택을 수신하는 경우, UI(1400)는 고객과 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군의 시뮬레이션 추정치(표준 데이터)를 생성하여, 이렇게 생성된 표준 데이터가 고객 정보 미입력 부분으로 입력될 수 있다. 상기 표준 모델 예측을 통해 입력된 표준 데이터를 포함한 고객 정보에 기초하여 표준형 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
도 14에서 정보가 누락되어 있던 김삼성(40세/남)의 월 소득, 월 생활비, 배우자, 주소, e-mail 및 핵심정보 중 월 소득, 월 생활비 및 배우자 정보와 같은 미입력 정보는, 표준 모델 예측을 통하여 가상적으로 기입될 수 있다. 이처럼, 김삼성(40세/남)과 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군이 갖는 데이터의 평균값이 입력되어 표준형 컨설팅 정보를 생성한다.
상기 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군이 갖는 데이터의 평균값은, 상기 타겟 고객으로부터 수집된 고객 식별 데이터와 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 다른 고객들을 결정함으로써 이루어진다. 상기 결정된 다른 고객들로부터 수집된 고객 식별 데이터 중 상기 미수집된 부분에 대한 값들을 평균화함으로써 생성될 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 표준형 컨설팅 정보를 생성하기 위하여 기초가 되는 고객군 그리드는 복수의 그룹들(복수의 그리드들)을 포함할 수도 있다. 즉, 해당 고객의 입력된 식별 데이터들과 유사도가 가장 높은 고객 식별 데이터를 갖는 고객군뿐만 아니라, 유사도가 가장 높지 않아도 해당 고객과 동일한 직장을 다니는 고객군, 또는 동일한 월 수입을 갖는 고객군 등 특정 고객군에 가중치를 부가하여 하나 이상의 그리드들에 포함된 고객들의 입력된 값들의 평균치를 통하여, 해당 고객의 미입력된 부분이 반영될 수도 있다.
본 발명의 추가적인 양상에서, 표준형 컨설팅 정보를 생성하기 위하여 기초가되는 고객군 그리드 내의 고객들의 입력된 값들을 일괄적으로 평균하는 방법 이외에도, 다양한 방법을 통하여 표준 데이터가 생성될 수도 있다(예컨대, 값이 제일 낮은 10% 및 제일 높은 10%를 제외한 나머지 고객들에 대한 평균치 등).
상기 표준 모델 예측을 통해 상기 고객 정보와 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군의 시뮬레이션 추정치로 채워지고 그에 기초하여 컨설팅 정보를 생성한다. UI(1500)는, 상기 표준 모델 예측을 통해 생성된 표준형 컨설팅 정보의 컨설팅차트 중 재무설계 컨설팅 그래프를 도시한다.
따라서, 전술한 표준 모델 예측을 통하여, 고객 정보의 입력된 부분이 충분하지 않더라도, 해당 고객에 가장 적합한 컨설팅 정보가 생성될 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객군 그리드를 도시한다.
도 16의 UI(1600)에 도시된 고객군은 본 발명의 일 실시예에 따른 일례의 방법일 뿐이며, 각 군에 해당하는 내용은 생략되거나 또는 추가될 수 있다. 추가적으로, 각 고객군의 구성원, 내용 및 평균값은 주기적으로 업데이트될 수 있다. 추가적으로, 본 발명의 일 양상에 따른 컨설팅 정보는, 고객군 그리드에 맞는 컨설팅 차트를 추가로 포함할 수도 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 도 14의 '표준모델 예측(가상데이터 시뮬레이션)(1401)'에 대한 선택이 수신되는 경우, 표준모델 예측을 안내하는 화면(1402)(도 14 참조)이 생성된다. 이어서, 고객군 그리드(1404)에 대한 선택이 수신되는 경우도 16의 UI(1600)가 로딩된다. 화면의 도시된 고객군은 나이, 결혼 유무, 수입, 직업 종류, 상속계획여부 등과 같은 인자에 의하여 분류된 것으로 도시되지만, 이러한 인자들 이외의 다른 인자들(예컨대, 주거지 종류, 위치, 및 과거 병력 등) 또한 본 발명의 범위 내에 포함될 수 있다.
도 16에서 도시되는 바와 같이, 김삼성(40세/남)의 고객 정보를 바탕으로 김삼성(40세/남)과 유사도가 가장 높은 고객 정보를 갖는 고객군이 결정되어 보여진다. 상기 결정된 고객군은 도 16의 화면(1600)의 1601처럼 하이라이트 처리되어 표시된다. 1601의 빗금 표시는 본 발명의 일 실시예에 따른 일례일 뿐이며, 색상 변경, 깜빡이기, 나타나기 등과 같은 다양한 애니메이션 효과 및 테두리 입력 등 또한 하이라이트 처리에 일례일 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 복수의 고객군 그리드 중에서 하나의 고객군을 선택하는 입력이 수신되는 경우, 고객군에 포함되는 고객들의 리스트가 출력될 수 있다. 추가적으로, 출력된 고객들의 리스트 중에서, 로그인된 해당 FC가 관리 및 담당하는 고객들은 하이라이트 처리되어 표시될 수 있다. 나아가, 상기 UI(1600)는 해당 고객군 내에서의 고객 검색 기능 또한 제공할 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 복수의 고객군 그리드 중에서 하나의 고객군을 선택하는 입력이 수신되는 경우, 고객군에 대한 속성, 주요 특징, 제안 자료, 응대 정보, 및 급부별 보장 현황 등과 같은 정보들이 출력될 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따라 선택된 고객군의 표준 데이터에 기초한 정보를 제공하는 UI를 도시한다.
도 16의 화면(1600)에서, 복수의 고객군 그리드 중에서 하나의 고객군을 선택하는 입력이 수신되는 경우, 상기 선택된 고객군에 해당하는 표준 데이터에 기초한 표준 정보가 출력될 수 있다. 상기 표준 정보는, '속성'(예를 들어, 40대 남성 사무직군), '급부별 보장 현황', '주요 특징', '가입 고객 제안 포인트' 등을 포함할 수 있다. 추가적으로, 상기 표준 정보는 컨설팅 정보를 포함할 수도 있다.
도 17에서의 표준 정보는 스크립트 및 표의 형식으로 도시되었으나, 음성, 영상 및 이미지의 형태 또한 표준 정보 내에 포함될 수 있다.
따라서, 도 17에서 도시된 정보를 통하여, 해당 고객인 김삼성(40세/남)에 대한 입력된 정보가 부족하더라도, 해당 고객을 상담하고 응대하기 위한 유사한 정보가 생성될 수 있기 때문에, 본 발명은 FC로 하여금 고객의 니즈를 충족시키는 컨설팅 정보를 제공하도록 허용할 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool을 제공하기 위한 방법 중 베스트컬렉션이 선택된 UI(1800)를 도시한다.
본 발명에 따른 금융서버(또는 사용자 단말)은 타겟 고객을 위해 상기 선정된 타겟 고객 별로 효과적인 컨설팅을 위한 맞춤형Tool과 관련된 정보를 생성, 저장 및 출력할 수 있다. 이러한 맞춤형 Tool은 판매 프로세스별로 상기 고객에게 필요한 마케팅 Tool을 제시할 수 있다. 상기 마케팅 Tool은 마케팅Tool(1801)에 대한 선택을 입력받는 경우 로딩될 수 있다. 이를 통해, 사용자(FC)로 하여금 고객 정보와 마케팅 Tool을 한 눈에 확인할 수 있도록 허용한다. 상기 마케팅Tool은 베스트컬렉션(1802), 요약보고서(1803), 종합보고서(1804) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 양상에서, 마케팅 Tool과 관련된 정보는 응대 정보에 포함될 수 있다.
상기 베스트컬렉션(1802)는, 맞춤형 Tool 구성의 가이드를 제공한다. 따라서 컨텐츠 직접 선택에 대하여 어려움을 느끼는 FC도 쉽게 이를 활용할 수 있다.
도 18에서 도시되는 UI(1800)는 마케팅Tool을 위한 화면 중 베스트컬렉션(1802)가 선택되었을 때의 UI을 의미한다. 이를 통해 FC는 타겟 고객을 편리하고 효과적으로 관리할 수 있다. 상기 UI(1800)에 도시된 바와 같이, 베스트컬렉션(1802)가 선택되었을 때 제공되는 마케팅Tool은 SMS, 택배발송, 친숙자료, 니즈환기자료, 상품제안서 및 표준가입설계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로, 앞서 설명된 바와 같이, 타겟 고객 생성시 출력되는 UI에 포함된 폰버디기능 또한 마케팅 Tool에 포함될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 있어서, SMS(1805)와 관련된 기능은, 고객과의 친밀감을 증대시키기 위한 메시지의 내용 예시 및 메시지 발송 시기 등을 포함할뿐만 아니라 사전결정된 메시지, 음성, 영상 및/또는 이미지를 자동적으로 해당 고객의 단말로 송신할 수 있는 기능을 의미할 수 있다. 나아가, SMS(1805) 기능은 사전에 해당 고객과 주고받은 메시지들의 내용 및 날짜 등이 저장되어, FC로 하여금 필요할 경우 이를 확인하도록 하여, 추가적으로 송신할 메시지의 내용을 결정하는데 있어서 도움을 줄 수도 있다. 또한, 메시지의 송신은 선택한 데이터에 대한 드레그 기능을 통해서 구현될 수도 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 친숙자료(1806)에 대한 선택을 입력받는 경우, 상기 UI(1800)는 고객과의 친밀감을 증대시키기 위한 친숙 자료들의 리스트를 출력할 수 있다. 이러한 친숙 자료들의 예시로는, 고객의 타입별 선물, 시(poem), 격언, 음악, 영상 및 이미지 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라서, 택배발송(1807)에 대한 선택을 입력받는 경우, 상기 UI(1800)는 앞서 설명한 친숙자료들의 리스트 중에서 선택한 자료(예컨대, 선물)에 대한 택배 발송이 구현될 수 있다. 예를 들어, 친숙자료의 리스트 중에서, 꽃다발을 택배발송하고자 하는 경우에, 꽃다발과 관련된 선택창에 대한 선택 및 택배발송에 대한 선택을 통하여 해당 고객의 위치로 친숙자료가 전달될 수 있다. 즉, 사전제휴된 택배회사의 서버로 자동적으로 주문이 이루어질 수 있어서, 많은 시간을 소모하지 않고 FC로 하여금 해당 고객에게 친숙자료 등을 전달하도록 할 수 있다.
본 발명의 다른 양상에서, 택배발송(1807)에 대한 선택을 입력받는 경우, 택배 발송을 위한 물품 리스트가 출력될 수도 있다. 출력된 물품 리스트에 대한 선택을 입력받는 경우, 상기 UI(1800)는 사전제휴된 택배회사의 서버로의 자동 주문을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 니즈 환기 자료(needs evocation materials)(1808)는 고객과의 미팅 및 상담에서 고객에게 보험 상품 등에 대한 필요성을 불러일으킬 수 있는 다양한 자료들을 포함할 수 있다. 즉, 정보 수집 단계에서 파악된 고객의 니즈를 충족시킬 수 있는 정보 및 자료들이 제시되는 경우, 고객들은 보험의 필요성과 가치를 인식할 수 있다. 따라서, 이러한 니즈 환기 자료는, 고객의 잠재적인 니즈를 가시화하여 고객으로 하여금 보험의 가치와 필요성을 인지하도록 야기하는 다양한 형태의 정보 및 자료들을 포함할 수 있다. 이러한 니즈 환기 자료(1808)에 대한 선택이 입력되는 경우, 고객 식별 데이터에 기초하여, 해당 고객의 니즈를 환기시킬 수 있는 다양한 스크립트, 정보, 음성, 영상 및 이미지 등이 출력될 수 있다.
본 발명의 일 양상에서, 상품 제안서(1809)는 고객에게 제시할 금융(보험) 상품에 대한 제안 자료를 포함할 수 있다. 상품 제안서(1809)에 대한 선택을 입력받는 경우, UI(1800)는 고객 식별 데이터에 기초하여 추천할 금융(보험) 상품들의 리스트를 출력할 수 있다. 상품 제안서와 관련해서는 도 19에서 보다 구체적으로 후술하기로 한다.
본 발명의 일 양상에서, 표준 가입설계(1810)는 각각의 금융(보험) 상품 별 금융(보험) 상품의 가입을 위한 설계안을 포함할 수 있다. 표준 가입설계(1810)에 대한 선택의 입력이 수신되는 경우, UI(1800)는 고객 또는 FC가 선택 또는 추천한 금융(보험) 상품에 대한 표준 가입설계안이 출력될 수 있다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool을 제공하기 위한 방법 중 상품 제안서와 관련된 세부 화면을 도시한다.
도 19에서 도시되는 UI(1900)는 도 18의 UI(1800)에서 타겟 고객을 위한 마케팅 Tool로 상품제안서가 선택된 경우를 도시한다. 도시된 바와 같이, 상품 제안서에 대한 선택이 수신되는 경우, UI(1900)는 VVIP변액유니버설 종신, VVIP유니버설 종신, 플래티넘 변액유니버설 종신, 플래티넘 유니버설 종신, 스마트 변액유니버설종신, Top클래스 유니버설종신 등을 추천 금융(보험) 상품으로 출력할 수 있다. 상기 UI(1900)에 도시된 상품명 및 제안되어 출력되는 상품의 개수는 일례일 뿐이며, 고객의 타입, FC 설정 및/또는 시스템 설정에 의해 변경될 수 있다. 상기 상기 추천 상품이 선택되면 고객에게 e-mail 보내기(1905) 탭을 통해 상기 타겟 고객의 고객 식별 정보에 기초한 e-mail 주소로 상기 선택된 추천 상품 정보를 제공할 수 있다. 추가적으로, 상기 타겟 고객의 e-mail주소가 미기입 되어있는 경우, e-mail주소를 입력받을 수 있는 화면이 생성될 수 있다. 추가적으로, 상기 e-mail주소를 입력받을 수 있는 화면은 팝업의 형태로 구현될 수도 있다. 추가적으로, ㄷ도 19에서 도시되지는 않았지만 sns를 통해 타겟 고객에게 상기 추천 상품 정보를 제공하는 것 또한 허용될 수 있다. 추가적으로, UI(1900)는 출력하기(1907) 탭을 통해 상기 선택된 추천 상품 정보를 프린터 등과 같은 인쇄 매체로 전달할 수 있다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따라 마케팅Tool 중 요약보고서가 선택된 UI를 도시한다.
상기 UI(2000)는 마케팅Tool(1801)(도 18 참조)에 대한 선택이 수신되고, 요약보고서(1803)(도 18 참조)에 대한 선택이 수신되는 경우 로딩될 수 있다. 상기 요약 보고서(1803)(도 18 참조)는, 상기 마케팅Tool의 결과보고서를 제공하는 방식 중 하나이다. 상기 결과보고서는 고급형, 일반형, 기본형의 3가지 형태로 분류될 수 있다. 여기서 고급형은 재무설계 컨설팅을 위한 종합 보고서를 의미한다. 일반형은 보장자산 제안에 포커싱된 일반형 보고서를 의미한다. 기본형은 1페이지 내외의 간단한 요약 보고서를 의미한다. 이러한 요약보고서는 고객정보 현황(2002), 컨설팅 결과(2003) 및 맞춤형 제안(2004)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라, 고객정보 현황(2002)은 고객으로부터 입력받은 고객의 식별 데이터들 중 일부분을 표시할 수 있다. 또한, 주요 컨설팅 내용(2003)은 고객의 컨택 시급성 정보 및 계약 중요성 정보와 관련된 인자들에 대한 요약 스크립트, 이미지, 음성 및 영상 데이터를 포함할 수 있다. 나아가, 맞춤형 제안(2004)은 고객 식별 데이터에 기초하여, 해당 고객에게 고유한 제안 사항들(예컨대, 맞춤형 컨설팅 정보 및 표준형 컨설팅 정보)에 대한 요약 스크립트, 이미지, 음성 및 영상 데이터를 포함할 수 있다. 추가적으로, 상기 맞춤형 제안(2004)에는 수정 기능을 부가하여, 상기 UI(2000)는 보완이 필요할 때 지점장 코칭 및 FC 본인의 의견이 직접적으로 반영될 수 있도록 허용한다.
상기 요약보고서와 관련된 UI(2000)는 재무설계컨설팅(2007), 버팀목컨설팅(2008), 골든밸러스(2009) 중 하나로 선택될 수 있다. 재무설계컨설팅이란, Life Stage 상에 가장의 행복자산을 계산하고 현재자산(보장자산 포함), 부동산, 주식 펀드, 현금 및 부채현황 등을 다양한 이미지, 스크립트 및 영상 등으로 표현하여 고객의 재무설계 방안을 보조해주는 정보를 의미한다. 버팀목컨설팅(2008)이란, 정보입력 및 기입력된 정보 등에 적어도 부분적으로 기초하여, 노후의 삶, 가족의 삶의 질적 향상을 위한 안전장치 및 위험요인들에 대한 스크립트, 이미지, 영상 등으로 구성될 수 있는 정보를 의미한다. 더불어, 골든밸런스(2009)는 해당 고객이 사전결정된 조건들(예컨대, 가족보장, 노후보장, 생활보장 및 의료보장)에 대하여 얼마만큼 준비되었는지를 나타내는 정보를 포함하는 스크립트, 이미지 및 영상 등을 의미한다.
추가적으로, 상기 요약 보고서는 고객 컨설팅을 위한 전(全)단계에 대한 종합 리뷰 및 고객 면담용으로 활용될 수 있다. 또한, 이러한 요약 보고서는 예를 들어, FC로 하여금 고객과의 미팅 직전에 상담 내용을 한눈에 정리하여 확인할 수 있도록 보조할 수 있다.
도 21은 고객 정보 입력창의 UI를 도시한다.
UI(2100)의 고객, 김신규(38세/남)를 예로 들어 설명한다. 상기 고객의 고객정보 충실도는 10%로 추가적인 정보 입력이 요구된다. 미입력된 정보를 제공받기 위해 고객 정보 입력창이 자동적으로 또는 수동 입력을 통하여 생성될 수 있다. 도시되어있지 않지만, 고객 정보 입력창이 생성되는 경우, UI(2100)는 고객의 정보가 보다 상세히 입력될 수록 보다 구체화된 솔루션이 고객에게 제공될 수 있다는 점을 안내할 수 있다.
추가적으로, 미입력된 부분에 대해서는, 입력된 고객의 정보에 기반하여 상기 고객의 기입력 정보에 대응되는 유사 고객군의 평균값을 반영함으로써 표준 모델로서 예측될 수 있다. 상기 U1(2100)는 전술한 표준 모델에 대항 예측과 관련된 내용을 안내하는 창을 추가적으로 생성할 수 있다. 추가적으로, 상기 입력된 정보는 추후 변경, 업데이트 및 저장될 수 있다.
도 21에서 도시되는 고객 정보의 입력을 요구하는 질문창 및 입력창(2101)은 예시적인 것일 뿐이며, 다양한 고객 정보의 입력을 요구하는 질문창 및 이에 대응하는 입력창이 생성될 수 있다는 점 또한 당해 출원분야에 있어서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다.
본 발명의 양상들에 따르면, 새로운 사업이나 업무 추진시의 의사결정을 위한 컨설팅이 아닌 고객 영업을 위한 컨설팅의 일환으로 각각의 다양한 고객 정보에 대응하는 최적의 컨설팅 방안 및 응대 방안을 제시할 수 있다.
또한, 본 발명의 양상들에 따르면, FC에게 고객방문시 동선, 시간 등을 고려해 효율적인 스케줄링을 제공한다는 단계에 추가하여, 계약중요성 정보 및 터치 시급성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 우선적으로 컨택해야할 타겟 고객을 선정하여, FC에 대한 최적의 스케줄링을 제공할 수 있다.
나아가, 본 발명의 양상들에 따르면, 특정 고객에 대하여 현재 입수되어 있는 정보에 기존의 고객 DB의 통계적 분석을 추가하여, 유사 고객군을 설정해 놓음으로써, FC로 하여금 이를 이용하여 표준형 또는 맞춤형 컨설팅을 선택적으로 수행할 수 있도록 허용하기 때문에, 고객의 니즈에 부합하는 FC의 컨설팅을 보조할 수 있다.
본 발명의 양상들에 따라, FC 및 지점장의 개인 역량에 의존하는 기존의 컨설팅 방식에서 벗어나 누구라도 일정 수준 이상의 컨설팅이 가능할 수 있다. 특히, 고객의 Life Stage 상황과 고객 니즈를 바탕으로 최적의 컨설팅을 제공함으로써 효율적인 고객 관리가 가능할 수 있다. 또한, 고객 만족도가 제고될 수 있다.
하나 이상의 예시적인 구현에서, 여기서 제시된 기능, 단계 및 동작들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합을 통해 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 상기 기능들은 컴퓨터 판독가능한 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나, 또는 이들을 통해 전송될 수 있다. 저장 매체는 범용 컴퓨터 또는 특수 목적의 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용한 매체일 수 있다. 예를 들어, 이러한 컴퓨터 판독가능한 매체는 RAM,ROM,EEPROM,CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 저장 매체, 자기 디스크 저장 매체 또는 다른 자기 저장 장치들, 또는 명령 또는 데이터 구조의 형태로 요구되는 프로그램 코드 수단을 저장하는데 사용될 수 있고, 범용 컴퓨터, 특수목적의 컴퓨터, 범용 프로세서, 또는 특별한 프로세서에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.
당업자는 상술한 다양한 예시적인 논리블록, 모듈, 회로, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호 호환성을 명확히 하기 위해, 다양한 예시적인 소자들, 블록, 모듈, 회로, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 기술되었다. 이러한 기능이 하드웨어로 구현되는지, 또는 소프트웨어로 구현되는지는 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 대해 부가된 설계 제한들에 의존한다. 당업자는 이러한 기능들을 각각의 특정 애플리케이션에 대해 다양한 방식으로 구현할 수 있지만, 이러한 구현 결정이 본 발명의 영역을 벗어나는 것은 아니다.
더불어, 여기에서 설명되는 다양한 양상들 또는 특징들은 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기법들을 사용하는 방법, 장치, 또는 제조물로서 구현될 수 있다. 또한, 여기에서 개시되는 양상들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계들 및/또는 동작들은 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이들의 조합으로 직접 구현될 수 있다. 추가적으로, 몇몇의 양상들에서, 방법 또는 알고리즘의 단계들 또는 동작들은 기계-판독가능 매체, 또는 컴퓨터-판독가능 매체 상의 코드들 또는 명령들의 세트의 적어도 하나의 또는 임의의 조합으로서 존재할 수 있으며, 이는 컴퓨터 프로그램 물건으로 통합될 수 있다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
Claims (11)
- 서버에 의해 수행되는 타겟 고객을 결정하기 위한 방법으로서,
고객 식별 데이터를 수집하는 단계;
고객 식별 데이터로부터 발생예정 이벤트 정보 및 상기 이벤트까지 남은 시간 정보를 포함하는 하나 이상의 컨택 시급성 정보를 추출하는 단계－상기 컨택 시급성 정보는 생일, 상령일, 기념일 및 건강진단예정일 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함－;
상기 하나 이상의 컨택 시급성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 기설정된 기준에 따른 제 1 스코어링값을 부여하는 단계;
상기 하나 이상의 컨택 시급성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 부여된 각각의 제 1 스코어링 값을 합산하여 제 1 스코어링합산값을 결정하는 단계;
상기 고객 식별 데이터로부터 계약이 필요한 원인이 되는 고객의 니즈 정보를 포함하는 하나 이상의 계약 중요성 정보를 추출하는 단계－상기 계약 중요성 정보는 사망 보험금 증액 필요, 자녀 실손 의료비 미가입 및 변액 보험 미가입 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함 －;
상기 하나 이상의 계약 중요성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 기설정된 기준에 따른 제 2 스코어링값을 부여하는 단계;
상기 하나 이상의 계약 중요성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 부여된 제 2 스코어링 값을 합산하여 제 2 스코어링합산값을 결정하는 단계;
상기 제 1 스코어링합산값 및 상기 제 2 스코어링합산값에 대한 각각의 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 제 1 스코어링 합산값 및 가중치가 부여된 제 2 스코어링 합산값을 조합하여 미리결정된 기간 별로 다수의 고객에 대한 컨설팅 우선순위를 결정하는 단계; 및
상기 컨설팅 우선순위에 따라 타겟 고객 리스트를 생성하는 단계;
를 포함하는,
서버에 의해 수행되는 타겟 고객을 결정하기 위한 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 타겟 고객 리스트에 포함된 하나 이상의 타겟 고객의 위치 정보 및 미팅 선호 시간 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 해당 보험설계사(FC)의 미팅 스케줄링 정보를 생성하는 단계;
를 더 포함하는,
서버에 의해 수행되는 타겟 고객을 결정하기 위한 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 타겟 고객 리스트에 포함된 하나 이상의 타겟 고객에 대해 상담을 진행할 것인지의 여부를 나타내는 FC 피드백 정보 및 상기 타겟 고객과의 상담 결과 데이터를 수집하는 동작; 및
상기 수집된 FC 피드백 정보 및 상담 결과 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 고객 식별 데이터를 업데이트하는 단계;
를 더 포함하는,
서버에 의해 수행되는 타겟 고객을 결정하기 위한 방법. - 타겟 고객을 결정하기 위한 금융 서버로서,
고객 식별 데이터를 수집하는 데이터베이스;
고객 식별 데이터로부터 발생예정 이벤트 정보 및 상기 이벤트까지 남은 시간 정보를 포함하는 하나 이상의 컨택 시급성 정보를 추출하고－상기 컨택 시급성 정보는 생일, 상령일, 기념일 및 건강진단예정일 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함－, 상기 하나 이상의 컨택 시급성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 기설정된 기준에 따른 제 1 스코어링값을 부여하고, 상기 하나 이상의 컨택 시급성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 부여된 각각의 제 1 스코어링 값을 합산하여 제 1 스코어링합산값을 결정하고, 상기 고객 식별 데이터로부터 계약이 필요한 원인이 되는 고객의 니즈 정보를 포함하는 하나 이상의 계약 중요성 정보를 추출하고－상기 계약 중요성 정보는 사망 보험금 증액 필요, 자녀 실손 의료비 미가입 및 변액 보험 미가입 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함 －, 상기 하나 이상의 계약 중요성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 기설정된 기준에 따른 제 2 스코어링값을 부여하고, 상기 하나 이상의 계약 중요성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 부여된 제 2 스코어링 값을 합산하여 제 2 스코어링합산값을 결정하고, 상기 제 1 스코어링합산값 및 상기 제 2 스코어링합산값에 대한 각각의 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 제 1 스코어링 합산값 및 가중치가 부여된 제 2 스코어링 합산값을 조합하여 미리결정된 기간 별로 다수의 고객에 대한 컨설팅 우선순위를 결정하고, 그리고 상기 컨설팅 우선순위에 따라 타겟 고객 리스트를 생성하는 프로세서; 및
생성된 상기 타겟 고객 리스트에 대한 정보를 해당 FC 단말로 전송하는 송신부;
를 포함하는,
타겟 고객을 결정하기 위한 금융 서버. - 사용자 단말로서,
고객 식별 데이터를 수집하는 입력부;
고객 식별 데이터로부터 발생예정 이벤트 정보 및 상기 이벤트까지 남은 시간 정보를 포함하는 하나 이상의 컨택 시급성 정보를 추출하고－상기 컨택 시급성 정보는 생일, 상령일, 기념일 및 건강진단예정일 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함－;, 상기 하나 이상의 컨택 시급성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 기설정된 기준에 따른 제 1 스코어링값을 부여하고, 상기 하나 이상의 컨택 시급성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 부여된 각각의 제 1 스코어링 값을 합산하여 제 1 스코어링합산값을 결정하고, 상기 고객 식별 데이터로부터 계약이 필요한 원인이 되는 고객의 니즈 정보를 포함하는 하나 이상의 계약 중요성 정보를 추출하고－상기 계약 중요성 정보는 사망 보험금 증액 필요, 자녀 실손 의료비 미가입 및 변액 보험 미가입 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함 －; 상기 하나 이상의 계약 중요성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 기설정된 기준에 따른 제 2 스코어링값을 부여하고, 상기 하나 이상의 계약 중요성 정보에 포함된 복수의 인자들에 대하여 부여된 제 2 스코어링 값을 합산하여 제 2 스코어링합산값을 결정하고 그리고 상기 제 1 스코어링합산값 및 상기 제 2 스코어링합산값에 대한 각각의 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 제 1 스코어링 합산값 및 가중치가 부여된 제 2 스코어링 합산값을 조합하여 미리결정된 기간 별로 다수의 고객에 대한 컨설팅 우선순위를 결정함으로써 상기 컨설팅 우선순위에 따라 생성된 타겟 고객 리스트를 수신하는 수신부;
생성된 타겟 고객 리스트에 대한 피드백 입력을 송신하는 송신부; 및
생성된 타겟 고객 리스트에 대한 정보를 출력하는 출력부;
를 포함하는,
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