고객 데이터 활용으로 고객 경험 개선시키는 4가지 방법

에이전트가 적시에 적절한 데이터를 손끝에 쥐고 있을 때, 직원들은 대인 서비스에 집중할 수 있습니다.

이미 보유하고 있는 고객 데이터를 통해 팀은 복잡한 문제에 대해 이해를 가지고 해결하며, 자동화와 같은 기술을 사용하여 간단한 요청을 처리할 수 있습니다.

우리는 데이터가 넘쳐나는 시대에 살고 있습니다. 모든 각도와 모든 채널에서 데이터가 쏟아져 나오며, 우리는 데이터를 통해 많은 편의를 얻고 있죠. 고객 센터에서 이러한 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 유용하게 활용하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 특히나 예산이 빠듯한 상황에서는, 고객 센터가 이미 보유하고 있는 고객 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

최근 한 고객이 방문하여 고객 데이터가 고객 센터로 어떻게 유입되는지 설명하기 위해 화이트보드에 블록과 화살표를 가득히 그렸던 기억이 납니다. 마치 거미줄처럼 보였는데, 기업은 이러한 복잡한 데이터를 이해할 수 있는 더 나은 방법이 있어야 할 것입니다.

데이터 흐름이 매우 복잡할 때는 때때로 데이터를 효과적으로 사용하고 있는지 확인하기 어려울 때가 있습니다. 세일즈포스에서는 데이터 흐름과 통합에 대해서도 많은 이야기를 나누는데, 우리는 서로 고객 데이터는 단순히 사용하는 것이 아니라 잘 활용해야만 가치가 있다는 점을 끊임없이 상기시킵니다.

지금부터 고객 데이터를 활용하여 고객 경험을 개선하는 네 가지 방법을 소개합니다.

1. 데이터를 사용하여 인간을 인간답게, 로봇을 로봇답게 만들기

상담원이 적시에 적절한 데이터를 손쉽게 사용할 수 있게 되면, 그들은 서비스에 대해 인간적인 측면으로 집중할 수 있게 됩니다. 즉, 데이터를 조회하고 조합하는 시간을 줄이고 공감 능력이 필요한 문제를 해결하기 위해 데이터를 활용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되는 것입니다.

한편, 자동화는 로봇이 자신이 가장 잘 할 수 있는 작업을 수행하도록 도와줍니다. 예를 들어 시기 적절할 때 필요한 정보를 제공하는 것처럼 말이죠.

고객은 빠르면서도 공감 받는 서비스를 원합니다. 사람과 사람 간의 상호작용을 원하는 동시에 문제가 가능한 한 빨리 해결되기를 원합니다. 셀프 서비스 및 지능형 로봇과 같은 기능을 통해 이를 현실로 만들어주세요. 그렇게 하면 사람만이 할 수 있는 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 등 사람은 사람이 가장 잘 할 수 있는 일에 집중할 수 있게 됩니다.

고객 서비스에 아무리 좋은 기술이 뒷받침되더라도 결국엔 사람이 하는 일이라는 말이 나오는 것이 바로 이런 이유입니다. 셀프서비스 및 자동화에 투자하더라도 결국 상담원에게 전달되는 문의 사항은 기계가 아닌 사람이 해결해야 된다는 것입니다.

평균 처리 시간은 당연히 늘어나겠지만, 이는 합당한 이유로 늘어나는 것이기 때문에 괜찮습니다. 간단한 문제는 고객이 스스로 해결할 수 있기 때문에, 따로 상담원한테 문의할 필요가 없어집니다.

궁극적으로 훌륭한 고객 경험을 제공하려면 먼저 자동화 측면에서 고려해야 합니다. 고객이 상담원에게 제공되는 것과 동일한 지식과 워크플로우에 액세스할 수 있도록 하여 스스로 문제를 해결할 수 있도록 하세요.

그리고 고객들이 스스로 문제를 해결하지 못할 때, 여러분에게 걸려오는 전화 문의를 해결하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 것을 예상하고 그에 따라 업무를 조정해야 합니다. 고객 센터에서 고객 데이터를 활용하면 상담원은 간단한 문제가 아닌 복잡한 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되고 조직을 훨씬 더 효율적으로 운영할 수 있습니다.

2. 고객 센터에서 고객 데이터를 사용하여 고객이 원하는 방식으로 만나기

고객 센터 상담원은 고객 데이터를 수집하고 사용하는 데 “단편적인 방식”을 사용하기 때문에 많은 시간을 허비합니다. 고객이 접속하는 채널과 관계없이 한 곳에서 모든 데이터를 한눈에 볼 수 있다면 어떨까요? 이러한 옴니 채널 접근 방식을 통해 상담원은 보다 더 나은 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

옴니 채널이란 셀프서비스 및 메시징, 음성 및 비디오, 현장 서비스에 이르기까지 모든 채널에서 일관된 고객 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 모든 상호 작용을 하나의 플랫폼에 연결하면 고객 데이터를 활용하여 개인화되고 원활한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

이를 통해 새로운 차원의 고객 행복을 실현하고 서비스 비용을 절감할 수 있습니다. 개인화된 서비스는 고객 만족도(CSAT) 점수에 도움이 될 뿐만 아니라 문제 해결 속도도 더 빠릅니다. 고객이 셀프서비스로 문제를 해결할 수 없는 경우에도 처음부터 다시 시작할 필요 없이 쉽게 개입해 그들을 쉽게 도울 수 있습니다.

이것의 좋은 예는 고객 센터뿐 만 아니라 현장에서도 대규모로 개인화된 경험을 제공하는 GE 어플라이언스입니다. GE의 ‘제로 디스턴스 철학’ 은 최신 데이터를 사용하여 고객의 즉각적인 요구 사항을 충족함으로써 고객에게 최대한 가까이 다가가는 것을 의미합니다.

예를 들어, GE 가전 웹사이트에서 오래된 냉장고를 재활용하는 방법을 읽고 있는 GE 고객은 챗봇을 통해 새 냉장고를 구입하면 기존 냉장고를 무료로 재활용하라는 맞춤형 제안을 받을 수 있습니다.

심지어 고객의 선호도에 맞는 냉장고를 제안할 수도 있습니다. 이처럼 이미 보유하고 있는 고객 데이터를 효율적으로 활용하면 서비스 경험을 구매 경험으로 전환할 수 있습니다.

3. 모든 채널에서 지속적으로 서비스 개선하기

고객 센터에서 고객 데이터를 최대한 활용한다는 것은 서비스를 지속적으로 개선한다는 것을 의미합니다. 고객과 상담원 환경을 더욱 개선하기 위해 어떤 노력을 기울였는지 살펴보고 배우세요.

실제로 사람과 사람 간의 대화는 서비스를 개선하는 데 핵심적인 부분입니다. 음성 대화를 통해 상호작용하는 것은 여전히 고객 센터의 전통적인 운영 방식이며 기업과 고객 상호작용 방식의 대부분을 차지합니다. 하지만 대화에서 데이터를 수집하고 분석하지 않는 한 그것은 서비스 개선에 도움이 되지 않습니다.

다음과 같은 질문들을 고려해야 합니다. 고객은 무엇에 대해 문의하고 있나요? 어떤 상담원이 고객의 말을 잘 듣고 브랜드 가치를 잘 반영하나요? 고객 문제를 해결하는 데 가장 유용한 지식과 워크플로는 무엇인가요?

고객과의 통화 녹음 및 녹취록을 단순한 품질 규정 준수 체크리스트가 아닌 데이터의 금광으로 생각하세요. 결국 이러한 모든 데이터는 고객 경험을 개선하고 서비스 비용을 절감하는 차세대 자동화를 구축하는 데 도움이 됩니다.

“고객은 빠르면서도 자신이 공감 받는 서비스를 원합니다. 그들은 사람과 사람 간의 상호작용을 원하지만 동시에 문제가 가능한 한 빨리 해결되기를 원합니다.”

4. 실제 사례: 데이터를 사용하여 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 더 잘 이해하기

우리는 서비스 비용을 줄이기 위해 업계를 이끄는 보험회사와 협력해 왔습니다. 우리는 고객이 전화를 거는 이유에 대한 데이터를 살펴볼 수 있도록 지원했는데, 대부분의 경우 고객은 대기시간 없이 혼자 빠르게 처리할 수 있는 간단한 요청을 하기 위해 전화했습니다.

고객은 보험 증명을 받기 위해 상담원과 대화할 필요가 없어야 합니다. 그래서 우리는 고객이 누구인지, 어떤 상태인지, 어떤 보험에 가입했는지에 대한 데이터를 사용하는 지능형 로봇을 구축했습니다. 이를 통해 고객에게 올바른 방향을 안내하는 것뿐만 아니라 고객이 고객 센터에 전화하지 않고도 원하는 것을 실제로 제공할 수 있었습니다.

그 결과, 74%의 고객은 상담원 없이 혼자서 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

이를 통해 고객 센터의 필요 규모를 줄이고 상담원들이 고객들의 감정적이고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원해 주었으며, 고객 센터에서도 같은 방식으로 고객 데이터를 사용하여 일반적인 문제점을 파악하고 간단한 요청은 셀프서비스로 처리할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.

데이터를 신뢰하고 고객 경험을 개선하세요

데이터 기반 기업이 거의 모든 지표에서 더 나은 성과를 낸다는 사실은 이미 잘 알려져 있습니다. 서비스 조직 내에 데이터 중심 문화를 조성함으로써 자동화 및 옴니 채널 참여를 통해 보유하고 있는 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.

이것을 위한 한 가지 방법만 있는 것이 아니라 여러분의 데이터는 언제나 여러분과 그 회사의 고유한 데이터가 된다는 것을 잊지 마세요. 하지만 현재 보유하고 있는 데이터를 잘 활용하는 방법 이야말로 고객 경험을 개선하는 방법입니다.