실무자를 위한 CS 서비스 기획 가이드 (10)
무신사 사태, 무엇이 문제였을까? - VOC 분석과 KPI 설정 전략
들어가기 - CS/CX의 VOC 분석과 KPI 설정... 어떻게 해?
그 누구도 고객 중심의 마인드를 갖추기 위해 VOC를 분석하는 것이 중요하다는 것을 부인하는 사람은 없을 것입니다. 고객과 더 적극적으로 소통하고 그들의 불편함을 빠르게 해결하기 위해선 VOC 데이터 분석을 통한 기업의 운영 비용과 업무 프로세스의 병목 현상을 파악 후 제거해야 하기 때문입니다.
문제는 이 VOC 분석을 하기 위한 기준이 명확하지 않다는 것입니다. 쉽게 말해 고객의 단순 불만에 지나지 않은 의견들을 어떻게 해체하고 분류하며 의미 있는 결과 값을 도출해 기업의 내부 이해관계자들로 하여금
'아! 그래 이게 문제구나'라고 하는 것을 공감할 수 있는지 말이죠. 물론 지난 글에서 CS/CX에서 봐야 할 주요 지표 8가지를 살펴보았습니다. 고객의 전반적인 만족도는 어떤지, 소셜 미디어 상에서 고객이 남긴 정제되지 않은 후기는 없었는지, 고객 이탈은 얼마나 되었는지, 접수된 고객 문의의 몇 퍼센트가 처리 완료되었는지 등 확인할 수 있는 지표들은 구글링만 해도 금방 찾아볼 수 있는데요.
기준이 모호하다고 하는 이유는 CS/CX 접점 채널의 처리 과정에 따른 단계별 KPI 설정을 구체화하지 못하기 때문입니다. CS/CX 기획자의 첫 번째 임무는 '고객의 문의사항을 빠르고 쉽게, 그리고 중복된 문의가 더 이상 재발되지 않도록 하는 것'입니다. UX나 영업 팀에서 자사의 서비스를 개선하고 상품의 품질을 더 높이기 위한 참조 지표로 삼기 위해 VOC를 분석한다고 하지만, CS/CX 기획자가 챙겨야 할 본연의 KPI는 '문의 처리의 신속성, 재문의 비율 감소'를 통한 VOC 처리 비용의 감소를 핵심 임무로 전달받게 됩니다.
이 경우 CS/CX 기획자는 VOC가 생성되고 수집하는 과정, VOC를 대응하고 분석하는 일련의 모든 과정을 단순한 'VOC 분석'이라 퉁치면 VOC 분석이 제대로 이뤄지기 쉽지 않습니다. 각 계마다 CS/CX 본연의 기능이 사내에 잘 정착되어 있는지 점검하는 KPI를 별도로 설정해 CS/CX 운영 프로세스를 끊임없이 개선할 수 있도록 해야 합니다.
본론 - VOC를 잘 분석하기 위한 단계별 KPI 설정하기
VOC 단계별 KPI 관리지표 규모가 있는 종합몰이나 오픈마켓의 경우 운영하는 VOC 채널이 많습니다. 가장 기본적인 상담원과 이메일 문의에서부터 게시판(웹사이트) 문의, 챗봇 등 CS 접점 채널에 대한 접근성을 높이기 위해 여러 개의 채널을 운영하는 곳들을 확인해볼 수 있는데요. CS 접점 채널의 적정 개수는 추후 글을 통해 한 번 더 자세히 이야기해보도록 하겠습니다.
하나, VOC 생성과 VOC 수집- 생산성 평가 단계
먼저 VOC 생성 및 수집 단계입니다. VOC의 생성 원인이 되는 문의 유형은 크게 5가지로 나눠볼 수 있습니다. 주문, 배송, 교환 및 반품, 단순 문의 (일반 문의), 그리고 사고나 보상을 요구하는 등의 Claim인데요. 해당 유형별 총 문의 건수와 실제 상담 완료가 된 건수, 통화시간과 최초 통화 해결률 (한 번의 통화로 고객 문의를 해결한 비율) 등을 확인함으로써 CS 채널의 전반적인 생산성을 평가하는 과정이 필요합니다. CS 채널의 생산성이란 '최대한 많은 문의를 소화하고 있는가'에 초점이 맞춰집니다. 답변의 퀄리티도 중요하겠지만, 기다리는 고객의 대기시간을 줄이고 CS 채널을 벗어날 수 있도록 도와드리는 것이 VOC 생성 단계에서의 1차 목표가 됩니다.
이후 VOC 수집 단계에선 매체별 고객 문의 처리 속도를 확인합니다. 전 채널의 고객 문의 응대율은 얼마나 되는지, 전 채널의 평균 대비 특정 채널의 응대율이 떨어지지는 않은지, 매체별로 접수된 VOC는 평균 처리 소요일이 얼마나 되는지, (대게 3~5일 이내 처리되는 것을 정상 범위로 간주), 단순 문의 (상품 정보 문의, 상품 사용법 문의, 취소 및 반품 교환 문의 등)의 비중은 얼마나 되는지 등을 확인합니다. 이를 통해 각 매체별 CS 처리 시나리오 중 병목 현상을 점검하고 고도화하며 유지 비용이 높은 채널에서 비용이 낮은 채널로 전환될 수 있도록 연계 작업을 실시합니다. 가령 상담원 채널의 경우, 무인으로 운영되는 ARS나 챗봇과 비교해 인건비가 필요한 채널이기 때문에 유지 비용이 높을 수밖에 없습니다. 따라서 상담원 전화 시나리오 중 언제든 ARS나 챗봇 채널로 전환될 수 있게끔 시나리오를 변경함으로써 비대면 채널로의 전환을 유도하기도 합니다.
둘, VOC수집과 VOC 대응 및 분석 - 품질 평가 단계
각 CS 채널별로 나뉘어 접수된 VOC는 CS/CX 기획자가 종합적으로 분석할 수 있는 별도의 통합 통계 시스템에 저장돼야 합니다. 즉, VOC DB의 일원화 작업이 필요한 샘이죠. 만약 기업의 규모가 작아 별도의 솔루션을 도입할 수 없다면 채널별 VOC의 유형을 SQL, 태블로, 노션 등의 도구를 활용해 시각화시켜두는 것이 필요합니다. 어떤 유형의 문의와 불만들이 접수되고 있고 특별히 관리해야 하는 문의의 비중은 얼마나 되는지 확인하기 위함인데요.
시각화를 위해선 VOC의 라벨링이 필요합니다. 라벨링이란 접수된 VOC를 다시금 상담유형에 따라, 상세 불만 사유에 따라, 관리를 해야 하는 대상의 속성에 맞게 분류하는 것을 의미합니다. 예시는 다음과 같습니다.
① 상담 유형 분류 - 대분류, 중분류, 소분류 설정
VOC 생성 단계에서 문의가 생성되는 사유를 크게 5가지로 분류했었는데요. 하지만 이 정도 분류만 가지고 처리를 하는 데 있어 문의가 발생하게 된 정확한 이유는 한 번에 알아보기가 쉽지 않습니다. 이에 다음과 같이 재 분류하는 작업을 거칩니다.
주문 - 결제 확인, 상품 불량 (사이즈, 기능, 구성, 가격 변동 등)
배송 - 상품 오배송, 택배사고 등
교환/반품 - 부분 교환, 규정 외 교환 등
클레임 - 소보원 신고, 리콜, 사용 흔적, 상품 변경, 신체 상해, 부작용 등
일반 문의 - 서비스 문의, 모바일 관련 문의 등
상담 유형 분류의 정답은 없습니다. 그저 자사에 접수된 VOC들의 RAW 데이터를 확인하고 자주 묻는 문의 유형부터 하나씩 분류를 하면 됩니다. 단, 기업이 너무 초기라 미처 접수된 VOC 조차 없다면 비슷한 동종업계의 FAQ, 고객의 소리, 1대 1 채팅 상담 메뉴를 참고해보시길 권해드립니다. 이미 구축된 상담 유형 분류 값을 토대로 우리 서비스에는 어떤 분류 값이 어울릴지 고민 후 선택하시면 됩니다.
② 상담 속성 분류 - 정말 급해서 물어봤을까 아니면 그냥 물어봤을까?
대, 중, 소의 상담 유형 분류는 상담사의 업무 처리 속도와 기업의 내부 이해관계자들의 VOC에 대한 이해를 돕는 자료로 활용될 수 있지만 해당 고객 문의가 얼마나 긴급한 것인지는 확인하기 어렵습니다. 때문에 단순한 고객 문의인지, 아니면 상담사들이 자신의 업무를 위해 참조용으로 남긴 VOC인지, 유관부서와 협력사의 확인을 통해 정확한 고객 안내가 필요한 것인지 등을 한 번 더 구분함으로써 본질적으로 '우리 서비스와 관련하여 긴급한 문의가 얼마나 일/주/월에 접수되는가'를 시각화하는 작업이 이뤄져야 합니다.
상담 속성 분류 - 단순 문의, 업무 확인용 등
즉, 상담 유형 분류와 X 상담 속성 분류 값이 한 번 더 연결되는 작업이 필요합니다. 위 사례에선 '고객 불만 사항'과 '고객 불만 (긴급)'이 가장 먼저 처리돼야 하는 VOC이고, '고객 제언 사항'은 영업과 UX, 협력사 등 유관부서에 전달할 내용에 해당합니다. 아울러 '상담사 칭찬, 상담사 업무 확인용'은 CS 처리를 직접 담당하는 직원 또는 고객센터의 추후 SLA 평가 지표 등으로 활용할 수 있습니다. 마지막으로 단순 문의 건은 그 비중을 확인해 비대면 채널로 최대한 고객이 문의를 남길 수 있게끔 시나리오 고도화 및 CS 접점 채널 간 전환 도모를 계획해야 합니다.
①과 ②을 위해선 경우에 따라 백오피스 관리 개발팀, 인프라 팀과의 긴밀한 협의를 통해 VOC 데이터 아카이빙이 잘 이뤄질 수 있는 기반 마련이 전제되어야 합니다.
③ 부정 키워드 추출 및 KPI 지표 확인
마지막으로 확인해야 할 것은 부정 키워드를 확인하는 것입니다. 사내에 STT/TA 분석 시스템을 통해 키워드 분류를 자동으로 하는 것이 가장 좋지만, 솔루션을 도입하기 어려운 상황이라면 상담 속성 분류 중 '고객 불만 (긴급)'에 해당하는 VOC를 각 상품군별로 샘플링해 고객이 자주 언급하는 부정어, 불만 용어들을 확인합니다. 이때 주의해야 할 점은 매체별 생산성과 상담 답변 품질을 먼저 확인해야 한다는 것입니다. 단순히 상품으로 발생한 불만일 수 있지만, 상담 만족도, 당일 내 처리율, 동일 문의에 대한 문의 재접수 (재인입률), VOC의 처리 시간 지연 등으로 인해 오히려 고객의 불만을 가중시키지는 않았는지 미리 파악해야 합니다. 이를 통해 상품 유형 별, 상담 유형 별 VOC에 대한 처리 우선순위와 VOC 처리 지침을 명확히 함으로써 CS 처리 과정의 불만이 고객 불만 가중에 개입되지 않도록 재발 방지가 가능합니다.
셋, VOC 분석 결과 반영
VOC에 대한 대응 정책과 매뉴얼은 공정거래위원회가 배포한 전자상거래의 소비자 보호 지침에 의거합니다. 여기에 자사 서비스에만 적용할 수 있는 우리만의 정책과 매뉴얼을 정립하기 위해선 VOC 생성 및 수집, 대응 및 분석의 과정을 거친 여러 사례들을 종합해 일반화하는 과정이 반드시 필요합니다. 특정 VOC 케이스를 특정화 하는 것이 아닌 다음번에도 이러한 사례가 발생하였을 경우, 상담사가 각 유형별로 어떤 컨택 포인트로 즉시 전달해야 하는지, 처리 권한이 없는 CS/CX 팀이라면 어떤 유관 부서와 협의가 필요한지, 사항에 따라 법무팀과 정보보호팀으로 이관 시 CS/CX 팀이 내세울 수 있는 최고 한도의 보상액은 어디까지 봐야 할지 등에 대한 기준을 세우는 것입니다.
최근 화제가 되었던 무신사와 크림 전쟁 기억하시나요? 명품 이커머스 시장에서 진품 진위 여부 논란은 해당 쇼핑몰에 대한 신뢰도 자체에 큰 타격을 입힐 수 있기에 각 사에서 발표하는 언론 보도 내용 또한 보는 재미가 상당했었습니다. 그런데 최근 한 번 더 화제가 되는 사건이 있었는데요, 바로 무신사에서 만든 한정판 스니커즈 중개 플랫폼 '솔드아웃'의 고객 대응 논란입니다.
요약하자면, 무신사 솔드아웃에서 판매한 나이키 스니커즈가 알고 보니 가품이었다는 것입니다. 고객이 이를 무신사 측에 항의하자 아래와 같은 조건으로 고객과 협상을 제기했다고 합니다.
해당 고객이 무신사 솔드아웃 측으로부터 응대받은 내용 사실 이런 사건이 이번이 처음은 아닙니다. 지난 2020년 9월, 아디다스이지 부스트 700 상품에 대한 가품 의혹과 관련해서도 이번과 같은 형태로 구매 금액의 300% 보상 및 사과문 공지를 올렸습니다.
댓글에서도 이야기하고 있는 것처럼, 중개업체를 사용하는 이유는 개인 간 거래 시 발생하는 가품 거래의 위험성을 막기 위한 것이지만 이러한 사례가 발생할수록 특정 업체 한 곳뿐만 아니라 업계 전체가 타격을 받을 수 있다는 것입니다.
이번에 터진 문제가 더 이슈가 되었던 이유는 무신사 솔드아웃이 가품을 인정했음에도 불구하고 이것을 공론화하지 말아 달라며 협박식으로 고객을 회유했다는 점입니다. 고객 관점에서 응대 매뉴얼을 수정한다면 어떻게 바꿀 수 있을까요?
1. 무신사 솔드아웃에서 판매한 상품에 대한 가품 인정
- 부끄럽지만 상품 오류 정보에 대해 고객에게 명확하게 고지하고 사과하는 것이 훨씬 더 좋습니다.
2. 가품 상품 판매에 대한 보상액 청구
- 무신사 솔드아웃에선 가품 발견 시 구매가액의 300% 보상이라는 초강수 보상 정책을 이미 마련해둔 것 같습니다. 하지만 이것만 가지고 과연 보상이 될지, 무너진 신뢰를 회복하기 위한 재발 방지 대책이 구체화되었는지는 의문입니다. 전체 검수, 검수 프로세스 강화, 검수자 전원 재교육, cctv 확보 등의 대안을 제안하고는 있지만 그것이 과연 고객들이 무너진 신뢰를 회복할 수 있을까요?
3. 협박이 아닌 고객 게시글 삭제 요청
- CS/CX 팀은 본래 주기적으로 포털 사이트 및 커뮤니티에 올라온 비방성 글을 삭제 처리하는 작업들까지 맡게 됩니다. 이 경우 비방이 아닌 고객이 겪은 피해 사실에 기반한 글이기 때문에 해당 사이트 및 커뮤니티 주인에게 원천 삭제는 불가하고 반드시 원글 작성자와의 협의를 통해 이뤄지게 됩니다.
- 물론 무신사 솔드아웃 측이 고객에게 협박성으로 말한 배경은 이해가 됩니다. 보상을 이미 했음에도 불구하고 또다시 관련 글을 올린다는 것은 악의적인 의도가 더해질 수 있으니까요. 그럼에도 불구하고 무신사 솔드아웃은 이번 사건의 피'의'자입니다. 진심 어린 사과와 더불어 보상 후 재발방지에 대한 상세 개선책을 먼저 안내하고 해당 관련 글을 더는 올리지 않겠다는 서약서 정도만 받았어도 충분합니다. 그리고 이로 인한 당사 손해 발생 시, 법적 책임을 물을 수 있다는 정도로 말이죠.
4. 응대 매뉴얼 프로세스 작성
- 앞으로 무신사는 포털 및 커뮤니티 게시글 모니터링에 좀 더 심혈을 기울일 것입니다. 그럼 모든 고객에게 이렇게 대응해야 할까요? 제가 보기엔 블랙 컨슈머에 대한 기준을 명확히 하는 것이 첫 번째일 것 같습니다. 기존 CS 채널 인입 이력을 확인하고, 과연 해당 고객이 악의적인 의도로 문제를 제기하는 것인지, 아니면 정말 부당한 대우를 받았기에 CS 응대 과정에서도 해결되지 않은 불만을 토로하는 것인지 내부 기준 마련에 몰두해야 할 것 같습니다.
무신사 사례의 내용이 길어지긴 했지만 분명한 것은 VOC의 분석 결과를 반영해 오류에 대한 고객 대응 방식, 프로세스 재점검이 잘 이뤄지지 못했던 것 같습니다. 분명 검수팀과 영업팀에서 해결할 수 있는 문제지만, CS/CX는 어떻게 이 문제에 기여하고 지표로써 공론화시킬 수 있을까요?
상품을 인수받고 사후 처리되는 과정에서 불만이 터질 수 있는 것들을 영업, 물류팀과 협의해 지표화 시키는 작업부터 해야 합니다. 월 기준 상품 출하 건 대비 배송 지연 비율, 품절 발생률, 회수 지연 발생률과 출고 지연 발생률, 장기 미회수 발생률, 그리고 상품 정보 오류 유형 상세화 및 각 유형별 발생률 등을 정기적으로 확인하고 함께 공유하는 과정이 필요합니다. 그리고 CS/CX 기획자는 크고 작은 사례들을 내부에 공유해 무너진 명품 이커머스 시장에 대한 신뢰 회복에 열을 기울여야 합니다.
마무리 - 홈쇼핑에서 배우는 VOC 관리 비법
상품 오류 정보에 대한 자체 검열이 가장 강한 곳은 홈쇼핑이다. 그런데 이 진품 논란, 어디서 많이 본 것 같습니다. 바로 2007년 김영애 황토팩 사건과 2015년 전국을 휩쓸던 가짜 백수오 사건과 흡사해 보입니다. 해당 사건의 상품은 명품은 아니지만 고객에게 안내된 정보와 다른 상품이 판매되었다는 내용에 전 국민이 분개했고 언론이 홈쇼핑의 공정성에 대해 문제를 한창 제기했던 때입니다.
특히나 홈쇼핑은 여타의 이커머스 업체들과 달리 방송통신위원회의 채널 송출 권한을 정부로부터 받기에 이전부터 높은 수준의 심의 규정을 거치고 있습니다. 특히나 2007년과 2015년 사건 이후 더 높은 수준의 심의 규정을 준수하고 있어 항간에서는 '홈쇼핑에서 못한 말 모바일 라이브 쇼핑 채널 가서 푼다'라는 말이 있을 정도입니다.
우후죽순 늘어나고 있는 이커머스와 모바일 라이브 쇼핑의 경우, 판매의 자유도가 높고 오픈 마켓으로 구성된 쇼핑몰의 경우 그 책임을 모두 셀러(판매자)에게 전가시키며 본인들의 책임을 최소화하려는 모습을 보이기도 합니다. 하지만 단순히 VOC 분석 및 KPI 설정이라는 이 업무가 숫자를 관리하고 내부에서 VOC를 공유하는 정도의 업무가 아니라 고객과의 신뢰와 진정성을 확보함으로써 업계 전체에 끼치는 시장의 파이를 늘리고 줄이는데 기여할 수 있다는 점을 이커머스 사업자들은 명확하게 인지해야 합니다.
오늘 이 글을 읽으시는 이커머스 관계자 분들에게 마지막으로 여쭙습니다.
여러분들은 사내에서 CS/CX KPI를 어떻게 관리하고 계신가요?
VOC 분석 보고서라는 한 장의 이름으로 모든 것을 축약하고 계시진 않으신지요?
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(1) CS의 명가, 홈쇼핑에서 CS 서비스 기획을 하는 방법 4가지
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(9) 데이터를 활용한 CS/CX 개선 실무 사례 3선
※ 본 내용은 클래스 101 <CX 일잘러 선배의 비법! 젊은 CX기획자를 위한 고객경험 실무 가이드> 강의에서
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