직장동료나 친구, 가족들에게 추천하시겠습니까?
Net Promoter Score 이야기
https://medium.com/@steffi.NetizenNPS가 뭐예요?
우선 들어가기 전에 NPS의 정의부터 살펴보자. NPS는 Net Promoter Score의 줄임말로 순수 고객 추천지수로도 불린다. 기업(조직)은 자신들이 하고 있는 일을 잘 수행하고 있는지 파악하기 위해서 언제나 고객들의 피드백이 필요한데, 감에 의존해 내부적 판단을 내리는 것보단 고객의 의견을 듣고 개선점을 찾아나가는 편이 훨씬 이상적이다. NPS의 목적도 이와 연관이 있다. 간단한 문항들의 설문을 통해 고객의 만족도와 충성도를 확인할 수 있으며, 0에서 10 사이로 평가되는 이 점수는 고객 만족의 바로미터로 활용될 수 있다.
NPS는 비용 대비 효율(가성비)이 좋다는 장점도 있는데, NPS 설문은 다양한 양식(이메일이나 서베이)을 통해 어렵지 않게 제작할 수 있는 데다가 설문 시간도 오래 소요되지 않는다. 그뿐만 아니라 한 가지 질문으로만 관리된다는 장점이 있어 업계 내 벤치마크용으로 선호되고 있다. 이는 기간별로 데이터 트래킹이 가능하기 때문에 고객 만족도 관리의 효율화 측면으로도 이어진다.
https://useriq.com/blogs/nps-best-practices-improve-saas-customer-success/NPS의 세 가지 고객 그룹
위에서 말했듯, NPS 점수는 0에서부터 10 사이의 숫자로 매겨진다. 이 점수를 통해 기업은 해당 고객이 어떤 고객 그룹에 속하는지 간접적으로나마 판단할 수 있다. 대개는 0에서 6 정도의 점수를 주는 고객 집단을 Detractors라고 보고 있다. 그리고 7~8 수준의 점수는 무난한 Passives, 9와 10 수준의 높은 점수를 보여준 고객들은 Promoters라 간주한다.
비추천 그룹(Detractors)에 속하는 그룹은 가장 유의해서 지켜봐야 할 그룹이다. 이들은 언제든 서비스 사용을 중단할 수 있을 뿐만 아니라, 서비스에 관한 불만을 적극적으로 다른 사용자들에게 퍼뜨리며 기업의 제품을 비추천하는 잠재적 위험요소까지 갖추고 있다.
중립(Passives)에 속하는 집단은 7~8점대의 점수를 보여주며 딱히 제품에 열렬하게 환호하거나 큰 충성도를 보여주진 않지만, 마찬가지로 부정적인 입소문 역시 내지 않는 그룹이다. 기업의 입장에서는 이들을 만족시킬 방안을 고민해야 할 필요성이 있다.
마지막으로 추천 그룹(Promoters). 한 마디로 좋은 입소문을 내주는 사람들이다. 이들은 주변 지인, 가족, 친구들에게 이 제품이 얼마나 괜찮은지 퍼뜨리고 다닌다.
NPS 점수는 어떻게 계산될까?
먼저 NPS는 퍼센티지로 표시되지 않고, 점수(숫자)로 표시된다. 계산하는 방법 역시 간단하다. 추천 집단의 비율에서 비추천 집단의 비율을 빼면 되는데 공식으로 치환하자면 아래와 같다.
NPS = 추천 고객의 % – 비추천 고객의 %
점수 계산에 관한 부분은 아래의 NPS 계산기로도 빠르게 확인할 수 있다.
https://ko.surveymonkey.com/mp/nps-calculator/
https://www.crayondata.com/nps-banking-new-perspective-measuring-customer-satisfaction/기업들은 NPS를 어떻게 활용하고 있을까?
그럼 잘 알려진 다수의 기업들은 NPS를 어떻게 평가받고, 활용하고 있을까? 위의 자료는 2019년의 NPS 점수 통계다. 오른쪽 란을 집중해서 보면 이미 공룡 기업으로 유명한 애플, 넷플릭스, 아마존, 구글이 보인다. 넷플릭스는 68점, 아마존은 62점에 랭크되었으며, 애플은 가장 높은 72점을 획득한 반면 구글은 50점에 그쳤다. 이 표에 나와있지는 않지만, 이들과 마켓이 다른 스타벅스 역시 77점으로 높은 NPS를 기록했다.
여기서 '몇 점 정도의 스코어가 높은 점수인가?'라는 질문이 나올 수도 있지만, 그것은 업계 상황과 평균 점수치에 따라 달라질 수 있는 부분이라 단정 짓기는 어렵다.
기업들은 다양한 시도를 통해 NPS 점수를 관리하고 있다. 빠른 CS로 사용자와의 신뢰를 구축하고, 사용성을 개선하기 위해 연속적인 실험을 거친다. 그뿐만 아니라 고객의 참여를 유도하고 리텐션을 높이기 위한 장치들을 서비스에 심어놓는다. 즉, NPS는 끊임없는 혁신과도 이어진다. 고객이 원하는 방향을 파악하고 운이 좋을 시 새로운 기능에 대한 피드백을 얻을 수도 있으며 이를 제품에 반영하여 효과적으로 개선한다.
NPS의 실질적 활용법
저희 서비스를 직장동료나 친구, 가족들에게 추천하시겠습니까?
NPS의 질문은 단순하다. "저희 서비스를 직장동료나 친구, 가족들에게 추천하시겠습니까?" 그리고 추가적인 피드백을 받을 수도 있다. "추천하지 않으신다면 그 이유가 무엇인가요?" 비교적 단순한 질문이다. 이러한 NPS 설문을 실질적으로 활용하려면 어떻게 해야 할까?
1) 먼저 입지나 평판 등의 지표로써 활용한다. 업계의 평균 NPS 값을 확인해 비교해 볼 수도 있고, 어떤 개선이 필요한지 그리고 얼마나 많은 수의 사용자를 확보하고 있는지 확인하는 용도로 쓰일 수 있다.
2) 증거로써 활용된다. 고객의 목소리는 증거가 된다. 조직 내부에서 의사결정이 필요할 때, 어떤 개선을 해야 할 때 고객의 피드백은 유용한 증거로 뒷받침될 수 있다. "난 이렇게 생각해요"보다는 "고객들은 이렇게 생각하고 있어요"라고 말하는 것이 훨씬 더 설득력 있어 보인다.
그렇다면 NPS를 활용할 때 무엇을 지양해야 할까?
1) 고객을 하나의 집단으로만 보는 행위
고객은 집단으로 이루어져 있는 것처럼 보이지만 집단을 구성하는 것은 개인이다. 개인마다 처해있는 상황이 다르고 겪은 경험에도 차이가 있을 수 있다는 것을 인정해야 한다. 또한 결과가 일의 우선순위를 세우는 데 직접적인 영향을 미칠 수도 있다는 것을 사전에 인지하고 질문지를 수정하는 편이 좋다. 간단히 예를 들어, 고객을 카테고리 별로(지역, 나이 등 다양한 변수가 있을 수 있음) 나눠 NPS를 확인 시엔 '어떤 그룹이 후한 점수를 주고 있는지' 알 수 있고, 조직 역시 리소스를 어떤 타겟에 집중하면 좋을지 간접적으로나마 파악할 수 있게 된다.
2) 모수의 오설정
(모든 설문이 그렇듯) 모수가 지나치게 적어도 의미 있는 데이터를 얻기 어려울 수 있다. 업계, 서비스마다 달라질 수 있는 부분이지만 최소한의 모수는 확보하여 조사를 실시하여야 하고, 타겟군은 서비스를 최근에 이용한 경험이 반드시 있어야 한다.
3) 추천 그룹 = 불만이 없는 고객이라 믿는 것
설문에 높은 점수를 준 고객들은 서비스에 불만이라고 전혀 없는, 충성도 높은 고객이라 단정 지을 수 있을까? NPS 설문은 빠르고 간단한 대신 충분히 구체적이지는 않다. 만약 자신이 이용하고 있는 서비스는 충분히 만족스럽고 이만하면 다른 사람에게도 추천할 의향이 있어서 8-9점 대의 높은 점수를 주었다고 가정해보자. 고객은 설문 창을 내려 제출을 누르기 직전, '추천하지 않는 이유가 있다면 무엇인가요?'라고 적힌 피드백 박스를 발견한다. 그리고 며칠 전 갑자기 업데이트된 서비스에 잠시나마 불편함을 느꼈던 것을 떠올린다. 하지만 서비스 사용을 중단할 정도로 큰 불편은 아니었던 데다가 지금까지 편하게 써왔기 때문에, 그리고 이미 높은 점수를 주었는데 그에 상충하는 피드백을 주고 싶지 않다는 이유로 '제출' 버튼을 누를 수도 있다.
마무리
NPS 점수는 단순하며 명확해 큰 지표로써 쓰임새가 돋보인다. 빠른 설문을 통해 간단히 고객 충성도를 정량화할 수 있는 방법이며 긴 시간에 걸쳐 관리할 수도 있다는 것은 분명한 장점이다. 그렇다면 세부지표로는 어떨까? 분명 미흡한 부분이 보일 것이다. 0에서 10에 걸친 이 점수가 전후 맥락을 충분히 담고 있지는 않다는 사실만 인지한다면 NPS는 유용한 선행지표로 활용될 수 있을 것이라 생각된다.
[참고자료]
https://www.hotjar.com/net-promoter-score/
