100일간 트위터에서 진행된 ‘고객사랑법’ 지상중계!
세상 사람들을 내 고객으로 만들고, 한 번 구매한 사람에게 두 번 판매하고, 일반고객을 단골로, 나아가 충성고객으로 만드는 것은 모든 비즈니스맨이 열망하는 바다. 문제는 방법. ‘광고는 죽었다’는 선언이 내려진 지 오래고, 새로운 채널들은 하루가 멀다 하고 등장해 좇아가기도 벅찰 정도다. 과연 우리는 어떻게 가망고객을 충성고객으로 바꿀 수 있을까?
그 와중에 등장한 유력한 대안 중 하나가 바로 CRM이다. 데이터를 기반으로 기업이 놓치지 말아야 할 고객을 선별하고 그들과의 관계를 향상시키도록 도와주는 이 기법은 국내의 수많은 기업에서 앞 다퉈 도입한 바 있다. 그러나 그중 70%는 실패. 고객과의 ‘관계향상’보다 ‘매출증대’에만 집착한 결과, 엄청난 비용을 들여 시스템을 도입하고 나서도 정작 고객과의 관계를 돈독히 하는 데는 실패한 것이다.
일련의 거품이 가라앉은 후 많은 기업들이 이전보다 한층 진지한 자세로 CRM에 다시 접근하기 시작했다. 고객에게 더 많은 혜택과 감동을 줌으로써 관계를 강화하는 본연의 취지를 살린 마케팅 방법론도 많이 실행되고 있다. 그러나 한편에서는 CRM의 구체적 방법론을 몰라 고전하는 이들이 여전히 적지 않다. 국내 성공사례는 알려진 것이 많지 않고, 번역서는 딱딱한 이론 중심이어서 실전에서 도움을 얻기가 마땅찮기 때문.
이 책은 그런 이들을 위해 만들어졌다. KAIST 정보미디어 경영대학원장인 김영걸 교수는 자타가 공인하는 대한민국 최고의 CRM 전문가. 그가 가르치는 CRM 강의는 KAIST MBA에서 가장 악명 높은 과목 중 하나이자, 졸업한 선배들이 후배에게 가장 많이 추천하는 과목이기도 하다. 이 책은 김영걸 교수가 일반인을 대상으로 트위터에서 진행한 CRM 강의를 옮긴 것이다. 2010년 6월 5일부터 100일간 진행된 이 강의는 ‘세계 최초의 트위터 강의’이자 국내 최고 권위를 자랑하는 KAIST MBA의 CRM 강의를 일반인들에게 공개하는 것으로서 의미가 크다.
최고의 이론가와 최고의 실행가들이 만났다!
생생한 현장사례로 풀어보는 CRM 전략과 전술
이 책의 가장 큰 미덕은 생생한 현장성에 있다. ‘애견병원의 고객은 개인가, 영희인가, 영희 아빠인가?’ ‘항공사 마일리지와 OK캐시백의 장단점을 비교하라’ ‘단골과 충성고객의 차이는?’과 같이 현장의 마케터들이 고민하는 실제 사례들을 통해 CRM의 핵심개념과 원칙을 설파한 것. 질문을 하고 수강생들이 답변하는 과정에서 스스로 해답을 깨닫게 한 것은 소크라테스의 산파술을 그대로 닮았다.
저자의 노력이 결실을 맺은 것인지, 대부분의 질문에서 수강생들은 자신의 경험과 지식을 총동원하여 답을 찾아나갔다. 때로는 CRM 전문가들도 갑론을박하는 논점을 현장의 시각으로 냉철히 파헤친 대목을 보면 수강생들의 노하우가 만만치 않다는 것을 알 수 있다. 실제로 이 강의에 참여한 이들은 정용진 신세계 부회장을 비롯, 티켓링크 대표, 오라클 CRM 솔루션 담당 상무, 매일유업 CRM 부문장, LG전자 CRM 담당 과장, 이마트 고객기획팀장, CJ오쇼핑 고객인사이트 팀장 등 국내 유수 기업들의 고객관리·마케팅 전문가들로 이루어져 있다.
따라서 이 책은 국내 최고의 이론가가 풀어낸 CRM 강의이자, 국내 최고의 CRM 실행가들이 자신의 노하우를 공유하는 장이기도 하다. 김밥집에서 대기업까지, 자신의 비즈니스에서 고객과의 관계를 좀 더 굳건히 하고자 하는 이들에게 이 책은 가장 명쾌한 교과서이자 가장 현실적인 지침서가 될 것이다.
2026년 7월 개최된 한국통계학회 하계학술대회에서 우리 대학 산업및시스템공학과 안정연 교수가 고차원 데이터 분석 등 통계학 분야의 탁월한 연구 업적을 인정받아 ‘한국갤럽학술상’을 수상했다. 특히 안 교수는 2006년 이 상이 제정된 이래 역대 최초의 여성 수상자로 선정되며 학계의 큰 주목을 받았다. 한국갤럽학술상은 통계학 및 통계의 발전과 관련 분야 연구 활동을 장려하기 위해 한국갤럽이 2006년부터 지원하고 있는 권위 있는 상이다. 한국통계학회는 엄정한 심사를 거쳐 매년 단 1명의 수상자를 선정하고 있으며, 탁월한 연구업적으로 학계 발전에 크게 공헌한 연구자를 발굴하기 위해 저명 통계학 학술지에 게재된 논문의 수, 대표 업적의 JCR 인용 현황 등을 종합적으로 고려하여 평가하고 있다. 안정연 교수는 전통적인 통계 이론이 주로 대표본(large sample)에 의존해 온 한계를 넘어, 최근 대두되고 있는 '고차원 데이터 분석' 분야를 개척한 선구자적인
2026-07-10좁은 틈에 부품을 끼우고 작은 버튼을 누르는 사람의 손재주를 로봇이 적은 데이터만으로도 배울 수 있게 됐다. 우리 대학 연구진이 작업 상황에 따라 스스로 움직임의 정밀도를 조절하는 로봇 인공지능 기술을 개발했다. 기존 최고 성능 모델보다 작업 성공률을 최대 81% 높인 이번 기술은 정밀 제조와 의료 분야 로봇의 활용 범위를 크게 넓힐 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 박대형 교수 연구팀이 적은 양의 동작 데이터만으로도 사용자가 원하는 정밀도에 맞춰 움직임을 세밀하게 생성하는 다중 정밀도 조작 모델 ‘디스포(DiSPo)'를 개발했다고 24일 밝혔다. 기존의 로봇 인공지능은 사람이 움직이는 모습을 매우 짧은 시간 간격으로 기록한 방대한 양의 데이터를 학습해야 정밀한 작업을 수행할 수 있었다. 예를 들어 나사를 조이거나 좁은 틈에 부품을 끼워 넣는 작업을 배우려면 수많은 동작 데이터를 세밀하게 수집해야 했기 때문에 시간과 비용이 많이 들었다. 연구팀은 이러한
2026-06-24인공지능(AI) 서비스의 폭발적인 성장으로 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 문제가 급증하는 가운데, 한국 연구진이 이를 해결할 수 있는 차세대 광통신 핵심 소자인 광변조기(전기 신호를 빛 신호로 바꿔 데이터를 전송하는 장치) 기술을 개발했다. 이번 성과는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 해 미래 AI 데이터센터의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 한재훈 박사, 한국나노기술원(KANC, 원장 변대석) 김종민 박사 및 삼성전자 패키징사업부와의 협업을 통해 서로 다른 반도체 소재의 장점을 결합한 차세대 광변조기를 개발했다고 23일 밝혔다. AI 데이터센터에서는 수많은 서버와 반도체 칩이 대용량 데이터를 실시간으로 주고받는다. 이 과정에서 광변조기의 성능은 데이터 전송 속도와 전력 효율을 결정하는 핵심 요소다. 그러나 기존 실리콘 기반 광변조기는 높은
2026-06-23기업의 방대한 데이터를 읽고 이해하는 AI 에이전트의 가장 큰 약점은 ‘환각(Hallucination·사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상)'이다. 우리 대학 연구진이 문서와 데이터, 개체 간 관계를 한 번에 이해할 수 있는 차세대 데이터베이스 기술을 개발해 AI 답변 정확도를 최대 78% 높이고 처리 속도는 최대 20배 향상시키며 기업용 AI 상용화의 핵심 난제 해결에 나섰다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업인 (주)그래파이와 협력하여 벡터 DB, 그래프 DB, 관계형 DB 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 통합한 차세대 데이터베이스 기술 '아카식DB(AkasicDB)'와 이를 기반으로 한 새로운 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법 '옴니RAG(Omni RAG)'를 개발했다고 19일 밝혔다. 아카식DB는 벡터 DB(문서나 이미지의 의미를 숫자 벡터로 변환해
2026-06-19‘전력 먹는 하마'로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC, Manifold MicroChannel) 냉각 기술의 한계를 극복하고, 반도체 칩 내부에 매니폴드(manifold·냉각수를 여러 경로로 나누어 공급·회수하는 구조)와 마이크로채널(microchannel·머리카락보다 가는 미세 물길)을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는
2026-06-16