대출TM용DB | TM용 전문 디비

대출TM용DB 에 최적화된 대출전문DB, 직군별·상품별 맞춤 구성으로 상담 전환율 향상 뿐만 아니라 중복 제거·응답률 높은 고객 중심 필터링거친 디비 이기 때문에 시간절약에 효과입니다. 전환율과 효율을 신경씁니다.
TM(텔레마케팅) 업무의 성패는 얼마나 정확한 타겟에게 전화를 걸 수 있는지에 달려 있습니다. ‘대출TM용DB’는 단순히 연락처를 나열한 데이터가 아닌, 실제 대출 의향이 높은 고객군을 정밀하게 선별한 실사용 기반 디비입니다. 연락 가능 여부, 최근 대출 문의 이력, 직군 분류 등 핵심 요소를 포함하여 구성된 이 DB는 TM 팀의 상담 성공률을 획기적으로 높이고, 시간 대비 효율을 극대화하는 데 중점을 두었습니다.

왜 TM용 DB는 일반 대출DB와 다를까요?

최근 신청 이력 기반 응답 가능 고객 중심

최근 7일 이내 대출을 검색하거나 신청한 이력이 있는 고객만을 대상으로 추출된 DB는 높은 응답률을 기록하며, 실제 상담까지 이어질 가능성이 높습니다.

DB 샘플 제공으로 품질 확인 가능

DB 구매 전 일부 샘플을 제공해 실제 활용 환경에서 테스트해볼 수 있습니다. 이를 통해 실제 통화 연결률과 상담 가능성을 확인한 후 도입을 결정하실 수 있습니다

콜 수신 여부 데이터 반영

단순한 번호 제공이 아니라, 실제 통화 가능 시간, 착신 가능 여부, 부재율 등을 분석해 반응 가능한 시간대에 맞춘 DB를 제공합니다.

업데이트 주기 및 리필 시스템 구축

매주 최신 데이터로 갱신되며, 반응률이 낮은 DB에 대해선 일정 기준 하에 ‘리필’ 제공을 통해 마케팅 효율성을 보장합니다.

상품별 타겟 최적화 (신용대출/직장인대출 등)

품에 따라 필요한 고객의 특성이 다르기에, 신용대출용·직장인 대상 상품 등 목적별로 필터링된 DB를 제공합니다. 그 결과 상담 효율이 대폭 증가합니다.

불필요한 번호 정리로 인력 낭비 최소화

이미 상담 완료되었거나, 수신 불가 이력이 다수 있는 번호는 사전에 제거되어, 불필요한 인력 낭비를 최소화합니다. 이는 운영 비용 절감으로 직결됩니다.

TM 성과를 높이는 고도화된 필터링 시스템

고객 이력 데이터와 수신 가능 시간을 기반으로 필터링된 DB는 불필요한 콜을 줄이고, 상담 성과를 극대화합니다. 예를 들어, 최근 3일 이내 대출 비교 사이트 이용자나, 실명 인증 이력이 있는 고객만 추출되어 보다 명확한 타겟팅이 가능합니다. M 마케팅의 성과는 단순한 발신 건수보다는 ‘연결 가능성’과 ‘전환 가능성’이 높은 고객을 얼마나 잘 걸러내느냐에 달려 있습니다. 고도화된 필터링 시스템은 단순히 기본 인적 사항만을 기준으로 하지 않고, 고객의 행동 이력, 대출 상품 선호도, 반응 시간대, 통화 이력 등을 다차원적으로 분석합니다. 예를 들어, 대출 비교 플랫폼에서 특정 대출상품을 조회한 고객 중, 최근 48시간 내에 상담 동의 체크를 한 이력 보유자만을 선별하거나, 기존 TM 마케팅에 무응답했던 번호는 사전에 제외합니다. 이를 통해 불필요한 발신 건수를 줄이고, 통화 연결률과 상담 전환율을 동시에 끌어올릴 수 있습니다. 특히 전환율이 낮은 DB를 반복 소진하지 않게 되는 것은 TM 팀의 시간과 인건비를 절감하는 핵심 요인이 됩니다.

문자 후 콜백 반응자 우선 구성

TM 이전에 문자 발송을 통해 콜백 반응을 보인 고객만을 선별해 구성할 수 있어, 수신 확률이 높은 ‘의향 있는 고객군’을 우선 활용할 수 있습니다. 단순 무작위 TM은 고객의 거부감과 피로도를 유발하는 반면, 사전 접촉 이력이 있는 고객에게 전화를 거는 방식은 훨씬 높은 성과를 도출합니다. ‘문자 후 콜백 반응자 우선 구성’은 문자 또는 메시징 앱을 통한 사전 커뮤니케이션 이후, 실제로 콜백이나 링크 클릭 등 반응을 보인 고객만을 선별해 DB화하는 시스템입니다. 예를 들어, "간편대출 가능여부 확인"이라는 메시지에 응답한 고객, 또는 상품설명 링크 클릭자만을 추려냅니다. 이러한 고객군은 이미 관심과 행동이 확인된 상태이므로, TM 상담에서의 응답률과 전환율이 매우 높습니다. 이는 인바운드에 가까운 품질의 DB이며, 콜센터 운영의 ROI를 비약적으로 개선할 수 있습니다.

이중검수된 이력 필터링 적용

1차 추출 후 콜 로그와 상담 기록을 교차 검증하여 중복되거나 무응답 이력이 많은 DB를 자동 제거하여, 품질을 높입니다. 일회성 추출로 끝나는 기존 DB 구조는 품질의 신뢰성이 낮고, 중복이나 무응답 고객이 포함될 가능성이 큽니다. 이중검수 시스템은 1차 데이터 수집 이후, 별도의 상담 이력 분석, 콜백 여부 확인, 중복 검출 시스템 등을 통해 2차 필터링을 거칩니다. 이 과정에서 과거 무응답 또는 수신거부 이력, 3개월 내 동일 캠페인 노출 이력, 타 DB 업체와의 겹침 여부 등을 전수 분석하여 제거합니다. 또한, 이 검수는 단순 시스템 분석이 아닌 상담원이 직접 입력한 코멘트까지 반영하는 방식이기 때문에, 실제로 마케팅에서 효용성 있는 ‘살아 있는 DB’만이 최종 추출됩니다. 결과적으로 고객의 피로도를 줄이고, 상담원의 업무 효율을 크게 향상시키는 고품질 DB만이 제공됩니다.

신규 상담 이력 중심, 최신 DB 주기적 갱신

주 단위 또는 월 단위로 업데이트되는 데이터는 고객의 최신 상황을 반영합니다. 이로 인해 DB 노후화로 인한 콜 낭비를 줄이고, 실시간 타이밍에 맞는 효과적인 TM 전략을 구성할 수 있습니다. DB의 유통 및 활용 주기가 길어질수록 상담 성과는 급격히 저하됩니다. 특히 대출 분야에서는 고객의 니즈가 발생하는 시점이 명확하며, 그 시점을 놓치면 상담 연결 자체가 어려워집니다. ‘신규 상담 이력 중심의 주기적 갱신’ 시스템은 바로 이 부분에 특화되어 있습니다. 매일 또는 매주 단위로 고객의 대출 관련 행동—예: 신청 클릭, 상담 요청 남김, 비교 조회, 본인 인증—등을 기준으로 신규 데이터를 확보하고, 이전 데이터와의 중복 여부를 실시간으로 체크합니다. 이력 기반 자동 업데이트 시스템을 통해, 항상 ‘현재 진행 중’인 고객만을 확보할 수 있으며, 이로 인해 TM 캠페인의 반응률은 크게 향상됩니다. 정기 업데이트 외에도 요청에 따라 특정 시점의 고의도 고객군만 선별하여 제공하는 커스텀 필터링도 지원합니다.

중복 제거 시스템으로 전환율 향상

타 플랫폼과의 중복 여부를 사전에 검토하여, 타사 콜 이력이 없는 고객을 우선 선별합니다. 이로 인해 고객 피로도를 낮추고 상담 수용률을 높입니다.

콜센터 환경에 최적화된 엑셀 포맷 제공

DB는 대부분 엑셀 포맷으로 제공되며, ‘이름, 나이, 성별, 연락 가능 시간, 직업, 대출 희망액’ 등의 항목이 구조화되어 있어 콜센터 인입 시스템과 바로 연동 가능합니다.

유입 경로별 맞춤 응대 전략 적용

TM용 DB는 각 유입 채널을 구분하여 분류된 데이터로, 상담 시 고객 성향에 맞는 맞춤 응대 전략을 설계할 수 있습니다. 이러한 정보 기반 상담은 단순한 제품 설명보다 전환율을 높이는 데 더 효과적입니다.

법적 검수 완료된 퍼미션 기반 데이터

무분별하게 수집된 DB는 법적 리스크뿐 아니라, 브랜드 이미지에도 타격을 줄 수 있습니다. 당사의 TM용 DB는 단순한 개인정보 수집이 아닌, 명확한 ‘이용 동의’ 절차를 거친 퍼미션 기반 DB입니다. 각 고객은 수집 당시 명확한 고지문과 함께 데이터 활용에 대한 동의를 마쳤으며, 해당 동의는 IP 및 시간 로그로도 저장되어 있습니다. 이 외에도 마케팅 활용 범위, 제3자 제공 동의, 통신 수단 동의 여부까지 세부적으로 확인 가능합니다. 또한, 데이터 수집 플랫폼의 운영 방식과 개인정보처리방침의 적법성까지 별도 전문가팀의 검수를 통해 2차 확인을 완료한 안전한 DB만을 제공합니다. 이를 통해 TM 운영 시, 법적 분쟁이나 신고 가능성을 사전에 차단할 수 있으며, 안정적인 마케팅 환경을 구축할 수 있습니다.로또결제DB