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1. 경영학의 과학화
1.1. 수익경영
1.1.1. 가치 기반 가격 책정
가치 기반 가격 책정은 수익경영의 핵심을 이루는 개념이다. 이는 고객이 상품이나 서비스에 부여하는 가치에 따라 가격을 차별화하는 방식이다. 즉, 같은 상품이나 서비스라도 고객의 특성과 구매 목적에 따라 다른 가치를 느낄 수 있기 때문에 그에 맞추어 가격을 책정한다는 것이다.
전통적인 원가 기반 가격 책정에서는 제품의 생산 원가와 희망 이윤을 고려하여 일률적으로 똑같은 가격을 책정했다. 그러나 가치 기반 가격 책정에서는 고객이 제품이나 서비스에서 느끼는 가치에 집중한다. 예를 들어, 동일한 항공편 티켓이라도 비즈니스 목적으로 급하게 구매하는 고객과 여행 목적으로 구매하는 고객에게는 체감하는 가치가 다르기 때문에, 전자에게는 더 높은 가격을, 후자에게는 상대적으로 낮은 가격을 책정하는 것이다.
이처럼 가치 기반 가격 책정은 고객의 지불 의사와 구매 목적을 정밀하게 분석하여 가격을 차별화함으로써 기업의 수익을 극대화하는 방식이다. 이를 위해서는 고객 세분화, 데이터 마이닝, 고객 관계 관리 등 첨단 경영기법이 활용된다. 단순히 원가에 마진을 더하는 방식에서 벗어나, 고객의 가치 인식을 기반으로 가격을 결정함으로써 기업과 고객 모두에게 윈-윈 상황을 만들어낼 수 있다는 점이 가치 기반 가격 책정의 핵심이다.
1.1.2. 수학적 알고리즘과 데이터 분석
수학적 알고리즘과 데이터 분석은 수익경영의 핵심 요소이다. 수익경영이란 상품이나 서비스에 대해 고객이 느끼는 가치에 따라 가격을 책정하거나 비즈니스 운영을 달리하는 경영 기법이다. 이는 단순히 가격을 차별하는 것이 아니라 고객의 가치와 다양한 요구사항을 바탕으로 상품과 서비스를 다각화하고, 소비자의 구매 패턴 등을 분석해 소비자의 가치를 수치화하며, 수요와 공급 그리고 시장환경 등의 변수를 조합하여 적절한 가격 정책을 수립하는 등 마케팅, 세일즈, 기업 전략 및 운영 등 기업활동의 전반에 영향을 미치는 경영 방식이다.
수익경영에서 수학적 알고리즘과 데이터 분석은 고객을 세분화하고 각 세분화된 고객군의 가치를 정확히 파악하여 그에 따른 최적의 가격 정책을 수립하는데 핵심적인 역할을 한다. 특정 상품이나 서비스에 대한 고객의 수요와 가치를 수치화하고 이를 분석하기 위해서는 통계학, 최적화 이론, 시계열 분석 등 다양한 수학적 알고리즘이 필요하다.
예를 들어, 항공사의 경우 동일한 좌석을 예약하더라도 출장 목적인지 여행 목적인지, 예약 시기가 언제인지, 성별이나 연령, 선호도 등 고객의 특성에 따라 지불할 수 있는 가격이 달라질 수 있다. 항공사는 이러한 고객 정보를 수집하고 분석하여 각 고객 세그먼트별로 최적의 가격을 책정한다. 이 과정에서 수요 함수 추정, 가격 탄력성 분석, 시뮬레이션 등의 수학적 기법이 활용된다.
또한 고객의 구매 패턴, 선호도, 반응 등을 분석하기 위해서는 데이터 마이닝 기법이 활용된다. 데이터 마이닝은 대량의 데이터 속에서 유의미한 패턴과 정보를 추출하는 기법으로, 이를 통해 기업은 고객 세분화, 개인화 마케팅, 상품 추천 등 다양한 전략을 수립할 수 있다. 예를 들어 아마존의 '함께 구매한 상품' 추천 기능은 고객의 구매 기록을 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하는 대표적인 사례이다.
이처럼 수익경영에서는 수학적 알고리즘과 데이터 분석 기법이 핵심적인 역할을 한다. 기업은 이를 통해 고객의 가치를 정확히 파악하고 그에 맞는 최적의 가격 정책을 수립할 수 있으며, 나아가 고객 세분화, 개인화 마케팅 등 다양한 경영 전략을 수립할 수 있다. 이는 기업의 수익 증대로 직결되는 핵심 요소라고 할 수 있다.
1.2. 데이터 마이닝
1.2.1. 고객 데이터 활용
고객 데이터 활용은 기업이 데이터마이닝 기술을 통해 고객의 구매 패턴을 분석하고 고객 개인별 특성을 파악하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 것이다.
데이터마이닝은 대량의 데이터에서 잠재된 가치 있는 정보를 추출하여 패턴을 발견하고 예측하는 기술이다. 기업은 고객의 구매 내역, 검색 기록, 선호도 등의 데이터를 수집하고 이를 토대로 고객의 특성과 행동 양식을 분석...
