CRM 도메인 지식
Customer Relationship Management
영업 담당자는 관리 중인 영업 기회(영업 딜)를 파이프라인 단계별로 체계적으로 밀착 관리하여 고객 관계와 영업 효율을 개선할 수 있다 => 상담자가 상담을 체계적으로 관리
내부의 소모적인 커뮤니케이션을 줄이고 영업 담당자는 세일즈에 집중할 수 있게, 영업 관리자는 핵심적인 영업 현황을 빠르게 확인하고 서포트할 수 있게 해줌
조직 입장에서는 세일즈에 관련된 모든 이력과 데이터를 CRM 솔루션에서 관리하게 되므로 장기적으로 모든 고객, 영업 데이터를 회사의 자산으로 남길 수 있음
핵심 기능
- 파이프라인
기회 인지- 제품소개-제안-견적-협상-계약 로 관리
=> 상담 파이프라인은?
문의 접수-자격확인 및 분류-상담 일정 예약-상담-사후 관리-완료 같은 절차
예약이 불가한 상담의 경우, 계속 follow up 하는 것에 초점
식별 - 니즈 파악 - 가용성 조회 - 맞춤 제안 - 가입 신청 - 설치 혹은 완료
전화가 오면 바로 확인 가능한 CTI(Computer Telephony Integration) 연동
-
고객 관리
이메일, 전화번호, 부서, 직책, 영업 경로, 고객 등급 등을 한 화면에서 간단히 조회 가능
모든 내용을 상세히 기록하고 데이터화
=> 상담일 경우 어떤 내용까지 기록?
카테고리, 내용, 거절 사유, 특이사항, 사용자 관련 정보 -
영업 활동 관리
가장 많이 사용하는 기능
방문, 메일, 전화, 온라인 미팅, 견적, 매출 등을 캘린더에서 확인
- 회사/부서/팀 단위로 영업 일정을 함께 공유
- 등록한 영업 활동은 '고객 접촉 이력'으로서 연계된 <영업 기회>,<고객> 화면에도 누적 연동되어 '세일즈 타임라인'이 자동으로 생성
- 세일즈 타임라인은 영업 담당자가 변경되거나 시간이 오래 지나 영업을 재개하려 할 때 기존 이력을 참고할 수 있어 고객과 정확하고 일관된 커뮤니케이션을 이어 나갈 수 있음
=> 상담은 이미 진행한 것을 관리해야 하니 어떤 식으로 해야할까?
- 목표 매출 관리
누적된 고객, 활동, 매출 데이터를 CRM 솔루션 속에서 다양한 차트 그래프
현재 어떤 부분에서 문제가 발생하고, 어느 부분을 개선해야 할지, 어떤 세일즈가 가장 효과적인 결과를 가져오는 지 등의 다양한 인사이트를 캐치
매출 예측도 가능
이와 같이 상담 관리하면 될 듯
이와 같이 고객 분석 결과 도출하면 될 듯
상담 리스트 디자인 방식 3가지
과거에 어떤 상담사와 어떤 대화를 나눴는지 한눈에 보이는 피드(Feed) 형태의 타임라인 기능이 중요할 거 같음
분석 - 오늘 개통 건수, 상담 성공률, 미처리 Follow-up 건수
부정하게 입력된 데이터
키 입력 오류
고객 정보 중복
자연적 변화(기업 파산, 직무 변화)
와 같은 일이 생기지 않도록 진행
보통 포함하는 데이터는 신원(고객, 영업기회, 고객 식별을 위한 자세한 정보), 묘사(고객의 라이프스타일 관련 세부 정보), 양적, 질적 데이터
개발 방식
Customer 엔티티에 대해 저장하고 싶은 필드
고객 특성 정보 조합 및 저장 전략
-
'정적 데이터'와 '동적 산출 데이터'의 분리
-
배치 VS On-the-fly(In-memory DB)
-
Spring Batch / Celery: 주기적인 고객 데이터 집계 작업용
분류 및 필터링 기능
- Dynamic Filtering
- 분류 정책 테이블 별도 생성
- ElasticSearch나 DB의 Full-text Index
ElasticSearch
문서 단위로 관리하기에 JSON 형식으로 변환해서 전송 필요
예시 데이터
{
"customer_id": "C12345",
"customer_tier": "VIP",
"category": "환불문의",
"consultation_text": "배송이 너무 느려서 제품을 그냥 반품하고 싶습니다.",
"sentiment": "negative",
"timestamp": "2026-02-05T10:50:00"
}=> 전문 검색, 필터링, 형태소 분석, 집계
데이터 분석 및 알고리즘
- RMF => 가중치
- GROUP BY와 Window Function(RANK(), AVG() OVER() 등)을 적절히 섞어 효율 높이기
DB 설계 및 쿼리 효율화
- 복합 인덱스
- EXPLAIN으로 Table Full Scan을 하는지, Index Scan을 하는지 확인하는 습관
- OFFSET 방식보다 No-offset (Last-ID 기반) 페이징 처리가 빠름
- 역정규화
기타
데이터 보안 - ssl 인증, DB 암호화, 접근 제어, 로그 추적, 정기 보안 점검
디자인 - Chart.js / D3.js 같은 통계/차트 라이브러리 사용
출처>
CRM 개발 방법
CRM 개발 가이드
ELK
인프라
Rolling Update - 도커 + aws
Github Actions 같은 자동 CI/CD 사용
강사님 Tip>
기술 스택 부분에 좀 더 욕심내서 진행해도 될 거 같음
