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Jan 17. 2021
이제는 고객의 대화를 분석해보자
스타트업은 어떻게 Customer service를 분석하는가
How to make the Customer Service you and your customers will love
Humans like talking to humans
단순히 챗봇을 사용하는 게 정답이 아니다. 챗봇과 인간의 장점은 다르며, 인간이 할 수 없는 부분을 챗봇으로 대신해야만 Customer Service의 목적, 즉 고객 경험의 향상이 이뤄진다.
모두가 챗봇의 성장만을 이야기한다. 중요한 사실은 인간이 꽤 뛰어난 점을 잊고 있다는 점이다.
Everyone is talking about the rise of chatbots; but are forgetting that humans are pretty good too.
인터컴(Intercom)의 디자인 VP가 게시한 Bots versus humans은 상당히 인상적이다. 단순히 자사 챗봇 서비스의 우수함을 이야기하지 않는다. 대신 인터콤 챗봇이 지금 현재의 방식(사람과 사람의 대화)과 어떠한 차별화된 가치를 제공할지 고민한다. 결과적으로, 자신들의 기업에서 기존의 CS 방식을 좀 더 활용할 수 있는 방향으로 챗봇 서비스가 사용되어야 한다고 주장한다.
Why Did we choose Intercom?
서비스가 고도화됨에 따라 사용자들에게 좀 더 체계적인 CS 대응이 필요하였다. 따라서 기존의 채널을 통폐합하여, 결과적으로 모든 CS Channel을 인터컴으로 대응할 수 있는 시스템을 구축하였다.
인터컴(Intercom)의 장점
인터컴(Intercom)은 실시간 채팅에 사용할 수 있는 유연한 AI 챗봇이며 이를 통해 마케팅을 자동화하고 사용자 참여를 유도할 수 있다. 인터컴의 접근 방식은 대화를 통해 관계를 구축할 수 있도록 고안됐다. 인터컴을 선택한 이유는 명확했다.
비즈니스 성장에 따라 쉽게 확장할 수 있다.
인터컴을 사용하면 챗봇을 고객 개개인에 맞춰 상호 작용할 수 있다.
고객이 수행하는 작업을 기준으로 필터링하고 대상 고객을 특성과 행동에 따라 그룹화할 수 있다.
인터컴은 이메일 마케팅 서비스, 슬랙, 구글 분석, CRM 소프트웨어 등과 통합할 수 있다.
Why Do We deploy a Tag system?
그다음 고민할 부분은 이제 인터컴을 어떻게 활용할 수 있는가이다. 인터콤 내 통계프로그램을 활용하기 위해, 우리는 인터콤 내 대화를 태그로 구분하기 시작했다. 태그를 사용하기로 결정한 이유는 다음과 같다.
1) 대화를 더욱 쉽게 찾을 수 있다.
태그는 대화를 더욱 쉽게 분류하여, 특정 이슈와 관련 있는 유저 대화를 바로 찾아낼 수 있다. 이는 우리가 일일이 모든 대화를 다시 보면서, 대화를 찾아내는 것보다 훨씬 더 효율적이다.
2) 태그 분석을 통한 제품의 발전 사항을 발견할 수 있다.
대화 태그를 이용하여서 자사 고객들의 니즈와, 요청사항, 페인 포인트, 그리고 제품 중 어떠한 부분이 좋은지/불만인지를 이해할 수 있다. 우리는 또한 대화 태그를 통해서 우리 제품을 발전시킬 수 있는 기회와 CS팀을 괴롭히는 특정 이슈를 찾을 수 있다.
3) CS 대응 비용을 줄일 수 있다.
자주 언급되는 이슈와 관련해서 제품을 수정하거나 또는 더 나은 고객 대응 방식을 교육함으로써, 비슷한 이슈에 대해서 더 적은 고객들이 CS팀에게 문의하는 상황을 이끌 수 있다.
Inbox service in the IntercomTag structure
태크 구조를 설정하는 과정은 굉장히 체계적이어야 한다. 태그 그 자체만으로도 의미를 파악할 수 있어야 한다. Prodsight의 Tag Structure 방식을 채택했다. 태그 작업을 전문적으로 시행하는 기업으로서, 가장 효율적인 태그 구조를 제시한다. 태그는 3가지의 카테고리로 구성되어 있으며, 가장 넓은 서비스에서 점점 세부적인 이슈로 카테고리를 좁혀 나간다. 해당 링크에 Prodsight가 제공하는 Tag Template을 올려놓았다.
Tag = Category + Product Area + Issue
Category
대화를 구분하기 위해 가장 일반적인 용어가 되어야 한다. category 요소는 high-level trends를 이해할 수 있는 용어이어야 한다. 예를 들어 만약 우리가 소프트웨어 제품을 제공한다면, 카테고리는 다음과 같아야 한다.
Bugs
Usability Issues
New Feature Requests
User Education
Finance
Generic Negatives
Generic Positives
Product Area
제품 요소에서는 제품의 분야(특징, 제품, 또는 서비스)를 특정 지을 수 있는 단어가 와야 한다. 예를 들어 만약 우리 제품이 photo sharing app이면 우리의 product areas에는 다음과 같은 단어가 포함되어야 한다.
Photos
Sharing
Albums
Filters
User Profile
Issue
이슈 요소에는 대화의 내용이 포함되어야 한다. 이는 우리가 대화를 통해 파악할 수 있는 가능한 구체적인 이슈이어야 한다. 예를 들어 만약 서비스 사용자가 사진 업로드에서 이슈가 생겼으면 우리는 “Intermittent Uploading”라는 내용을 선택해야 한다. 또한 서비스 사용자가 그들의 이름을 바꾸는데 이슈가 생겼으면 우리는 “Name Changing”이라는 내용을 선택한다.
이러한 내용을 함께 묶으면, 다음과 같이 태그 그 자체만으로도 의미 있는 내용을 추출할 수 있다.
Bug — Photos — Intermittent Uploading
User Education — User Profile — Name Changing
Finance — Billing — Invoice Request
Finance — Pricing — Too Expensive
Usability Issue — Photos — Uploading
Usability Issue — Albums — Deleting
