고객경험 극대화를 위해 '데이터로 경험을 디자인하라'
[마케팅]
고객 경험(CX, Customer eXperience)은 기업이 고객과 만나는 모든 접점에서 고객이 경험하는 총체적인 상호작용으로 오래전부터 그 중요성이 강조되어 왔다. 고객만족은 고객이 해당 제품과 서비스에 대한 좋은 경험이 전제될 때 가능하다. 여기에 브랜드가 제공하는 가치를 경험한다면 더할 나위 없이 만족할 것이다. 1990년대 중반 고객만족경영을 통해 고객만족도를 제고하는 경영혁신이 일어났을 때도 고객 경험을 어떻게 구현할지 고민했었다. 2000년 중후반 브랜드경영이 경영혁신의 중심 테마가 되었을 때도 브랜드 경험을 어떻게 구현할지 고민했었다. 그러나 고객 경험과 브랜드 경험은 곧 한계에 직면했었다. 관찰과 설문조사와 같은 스몰데이터만으로는 고객을 이해하는 데 한계가 있었기 때문이다.
이제는 빅데이터 시대가 되었다. 고객의 정성적인 데이터만이 아니라 고객이 인지하지 못하는 상태에서 고객의 내면을 이해할 수 있는 다양한 디지털 데이터를 확보할 수 있는 기술들이 갖춰졌다. 이런 데이터를 기반으로 고객의 경험 가치를 창출하고자 하는 시도들이 계속 이어지고 있다. 그중의 하나로 미국의 페블비치 리조트에서 디지털 고객 경험을 완벽하게 제공하는 혁신 사례가 있다. 인공지능을 이용한 컨시어지 서비스다.
(참고) 완벽한 디지털 고객 경험을 제공하라
국내에서는 데이터 기반으로 고객 경험을 극대화하는 방법을 연구하여 정리한 차경진 교수의 <데이터로 경험을 디자인하라>는 저서가 있다.
<데이터로 경험을 디자인하라 : 고객 경험을 극대화하는 DCX 혁신의 비밀>, 차경진, 시크릿하우스, 2022.
저자는 “고객들이 잊지 못할 순간을 경험하도록 만들려면 먼저 그들의 니즈를 찾아내야 하고, 그러기 위해서는 그들을 이해해야 한다.”라고 했다. 그러기 위해서는 끊임없이 고객을 관찰하고 공감해야 만 새로운 의미적 가치를 설계해 줄 수 있다고 한다. 다만 물리적 관찰로는 한계가 있기 때문에 고객들이 우리 제품을 선택하고 사용하는 다양한 맥락을 이해하기 위해서는 고객의 행동 데이터, 소셜 데이터 등 고객들이 디지털에 남긴 데이터에서 고객이 어떤 맥락에서 그런 행동을 보이는지를 파악해야 한다고 설명한다.
이 책에서 강조한 단어 중 하나가 ‘의미’다. ‘의미 재설계(Meaning Re-Architecting)’를 통해 혁신적인 경험을 제공해야 한다고 강조한다. 의미 재설계는 예를 들어, 기존의 양초는 불을 밝히는 것에 불과했지만, 양키캔들의 초는 기억에 남는 크리스마스를 보내기 위한 향과 분위기를 만들어주는 의미를 부여하는 것을 말한다. 우리의 제품과 서비스에 기존의 의미에 고객에 의한 가치 창조가 될 수 있는 새로운 의미를 재설계하는 혁신이 필요하다.
그리고 저자는 디지털 세계에서 고객 경험을 입체적으로 설계하기 위해 세상을 360도 전체적인 관점으로 보는 통합적 접근 방법을 제안한다. 2개의 축을 기준으로 4가지 차원으로 세상을 바라보는 관점이다. 세로축은 주관적이고 정신적인 세계와 측정 가능한 객관적인 세계로, 가로축은 개별적 또는 개인적인 차원과 집단적 또는 복수의 세계로 2 x 2 매트릭스가 구성된다. 개별적이고 내면의 세계인 정신적 공간, 개별적이고 외면의 세계인 물리적 공간, 그리고 집단적이고 내면의 세계인 문화적 공간, 집단적이고 외면의 세계인 시스템적 공간이다. 이 4차원 공간에 ‘고객에게 완벽한 경험을 제공하기 위해 무엇에 집중해야 하는가?(명사 한 단어)‘라는 관점으로 접근해 핵심 단어를 찾아 보는 습관을 들인다면 고객경험 설계에 한 발 다가갈 수 있을 것이다.
데이터 기반 고객 경험 설계를 위한 4차원 입체적 사고(p.118)
또한 저자는 제품 서비스 혁신 방법론인 디자인 싱킹에 대한 한계점으로 고객의 구매 여정을 개선할 수는 있지만 새로운 가치 제안에는 효과적이지 못한 점을 제시했다. 관찰이나 영감, 직관에서 도출된 고객 경험이 구현되는 의사결정에서 주관적인 부분으로 인해 의사결정자를 설득하는데 다소 약한 방법이란 점을 극복하기 위해 다양한 데이터로 설득력을 높이는 방법을 제시하고 있다.
이 책에 소개된 사례는 아니지만 관찰과 영감, 직관을 통해 고객경험을 극대화시킨 사례로 가인지 캠퍼스의 “고객이 열광하는 고객경험을 만들어라”라는 강의에 있다. MBC TV의 서프라이즈에서 ‘노인을 위한 세상’으로 소개된 내용이다. 미국의 산업 디자이너 패트리샤 무어(Patricia Moore)가 1979년부터 1982년까지 직접 80대 노인으로 변장하고 생활한 경험을 바탕으로 노인들도 편리하게 이용할 수 있는 저상버스 등 여러 디자인을 개발하고 상품화한 사례를 소개하고 있다. 디자인 싱킹 사례 중의 하나이다. 사고의 전환, 관점의 전환에 대해 다시 한번 생각해 볼 수 있는 사례다.
(참고) 고객이 열광하는 고객경험을 만들어라
아울러 디자인 싱킹의 한계점을 극복하기 위한 데이터 기반 고객 경험으로 접근해야 하는 이유를 생각해 봐도 좋겠다. 즉, 전에는 패트리샤 무어와 같이 직접 경험을 통한 인사이트를 바탕으로 문제를 해결하여 고객 경험을 극대화했다면, 이제는 디지털 데이터에서 그 답을 찾아야 한다. 이 책에서는 고객 경험 설계를 위해 고객의 데이터를 분석하는 방법을 제안하고 있다. 마이크로 세그멘팅, 소셜 데이터의 고객 페르소나와 고객 라이프 분석, 클러스터링, LDA 토픽 모델링, 고객 맥락 맵, 딥러닝 기반 감성 분석 등 다양한 방법이 있다.
한편 이 책에서 다루는 고객의 데이터 그리고 AI와 머신러닝 기법 이외에도 다양한 고객의 데이터가 있다. 머신러닝 같은 전문적인 분석 방법까지 접근하지 않으면서도 고객 데이터에서 고객의 니즈를 분석하고 고객 가치를 창출할 수 있는 방법도 있다. 이런 방법에 대한 참고할 만한 교육과정도 있다. 일반적인 업무 환경에서 접하는 고객 데이터로 고객가치 창출을 위한 고객 니즈 분석은 어떻게 해야 할까?
(참고) 고객 가치 창출을 위한 고객 니즈 분석
결론적으로 중요한 것은 고객 데이터 분석이 아니다. 빅데이터 시대에 데이터 기반 문제해결을 위해서 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 수집하는 것이 아니라 문제를 정의하는 것이다. 문제 정의 혹은 문제 인식이 되어야 그 문제를 해결할 수 있는 데이터가 무엇인지 알 수 있다. 저자는 “우리는 고객에게 어떤 새로운 가치와 경험을 줄 것인가?”라는 질문을 먼저 하라고 한다. 즉, 데이터 기반으로 가치와 경험을 고객에게 새롭게 제공하고자 하는 문제 인식이 먼저 정의되고, 그에 따른 필요 데이터를 수집하거나 결합해야 한다는 점을 명심해야 한다.
어쩌면 모두가 알고 있는 사실이지만 현장에서는 자꾸 데이터 자체에 매몰되는 실수를 한다. 해결과제, 즉 문제정의를 먼저 한다면 고객 경험을 극대화할 수 있고 고객에게 새로운 가치를 제안할 수 있다. 데이터 기반으로 고객 경험을 극대화할 수 있는 방법을 이 책은 제시하고 있다. 데이터 기반으로 고객경험을 극대화하고 있는 대표적인 사례로 고객의 맥락에 맞게 가전이 업그레이드되는 경험을 제공하는 LG전자의 UP가전과 라이프 스타일과 공간에 따라 타입, 색상, 소재, 기능을 자유롭게 선택할 수 있는 삼성전자의 비스포크가 제시되어 있다. “고객 입장에서 생각하고, 고객 관점에서 센싱 하고, 고객을 위해 개선해야 지속가능하고 혁신적인 고객 경험이 만들어질 수 있는 것이다.”라는 저자의 견해에 공감한다. 즉, 점진적으로 고객 경험을 강화함으로써 고객이 가치를 느끼도록 하면 기업은 지속가능한 경영을 할 수 있을 것이다.