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by beyond eyes Nov 23. 2021

실무자를 위한 CS 서비스 기획 가이드 (7)

CX에서 봐야할 10가지 주요 데이터 지표 

들어가기_데이터 분석 천국, 어디까지 가봤나요?

네이버 검색 결과 

바야흐로 데이터의 세상입니다. 

숫자로 모든 것을 말하고 숫자로 모든 것을 평가하고 숫자로 사람들의 심리를 분석하며 숫자로 사람들의 

실적을 평가하고 숫자 없이는 아무것도 추적되지 않고 행동의 근거 조차 마련할 수 없습니다. 

데이터가 새로운 석유 자원이 될 것이라는 마윈의 말이 무슨 말인가 싶었는데 5-6년이 지난 지금, 

'아 그 말이 이런 것이구나'하고 무릎을 탁 치는 세상이 생각보다 빨리 온 것 같아 그저 놀랍기만 합니다. 


어느 직무를 막론하고 데이터는 필수재가 되었습니다. 

직장인들에게는 의사결정과 성과 측정의 필수재로, 

기업에게는 ROI를 따져가며 투자 성과의 근거로 삼을 수 있는 지표로 

취준생들에게는 없어서는 안될 자소서, 면접의 핵심 스킬로 자리 잡은지 오래입니다. 


CX 분야(CS서비스 기획)라고 해서 그리 다르지는 않습니다. 

고객센터를 운영하고 CS 접점채널을 기획하는 입장에서 한 가지 고민이라면 CX 분야의 WOW 지표 내지는 OMTM (One Matric That Matters, 가장 중요한 한 가지 지표)를 고르리란 쉽지 않습니다. 

이 부분은 다음에 이야기 하도록 하겠습니다. 


무튼 저의 고민은 차치하더라도 CX 분야에 계신 분들의 공통적인 고민인

'그래서 우리는 무엇을 봐야 할까?'에 대해 답을 줄 수 있는 해외 아티클 하나를 소개해드리고자 합니다. 

https://www.qualtrics.com/experience-management/customer/service-metrics/

이 아티클에선 크게 10가지의 지표를 소개하고 있는데요.
제가 선택 한 8가지 내용을 포함한 요약본은 아래와 같습니다. 

왜 Customer service metrics은 중요할까?
- 기본적으로 CS 지표는 고객의 행복 정도를 판단하기 위한 척도임
  ex) VIP 서비스를 제공하기 위한 별도의 팀이 있는가
  ex) 브랜드와 제품, 서비스의 키 메시지가 고객에게 전달되는가
  ex) 우리 조직내에서 판매 체계가 얼마나 효율적으로 이뤄져 있는가

지표의 유형은 크게 2가지로 나뉨 
#Operational Data와 #Experience Data가 있음 
#Operational Data란? (O-DATA)
     - 판매 수익은 가장 핵심 지표
     - 이를 뒷받침 하는 것에는 신규 고객 수, 웹사이트 방문자 수, 콜센터 인입콜, 매출 수치 
 - #Experience Data란? (X-DATA)
     - 고객이 우리 서비스를 어떻게 경험했고 우리 브랜드에 대해 어떤 인사을 갖게 되었는지
        확인할 수 있는 지표들을 의미
     - 이는 기업과 실제 고객이 경험하는 것의 차이 (GAP)을 인지하게 하고 나아가 기업이
       경영활동의 결과물을 질적으로 향상시키기 위한 노력을 하게 만듦


10가지의 측정가능한 CS지표

<한 눈에 보기>  
CSAT (Customer Satisfaction), CES (Customer Effort Score), NPS (Net Promoter Score), Social Media Monitoring, Customer Churn, First Response Time, Overall Resolution Rate, First Contact Resolution Rate, Customer Ticket Request Volume, Average Ticket handling time

하나, CSAT (Customer Satisfaction)

CSAT를 평가하기 위해 현업에선 다양한 질문을 활용하고 있음
 ex) 상담사와의 통화로 만족할만한 답을 얻었는가?
 ex) 상담사의 답변이 유용했는가?
ex) 배송 과정에서의 불만은 없었는가?

계산방식★ 
- 4점~5점을 준 고객의 수 / 전체 응답 고객의 수            4점~5점을 준 고객만 지표에 포함시킬 수 있음


둘, CES (Customer Effort Score) (CES)

고객이 문제를 해결하고 요청사항에 대해 충분히 답변 받으며 상품을 구매 또는 환불하는데 얼마나 많은 노력을 했는지 측정

계산방식★ 
-  1-~7점 척도를 두고 답변을 얻는데 얼마나 많은 노력을 했는지 물어보기
-  아마 양극단의 답변이 나올 수 있는 가능성이 있음
-  단, 이 답변만 보고서 이 고객이 충성고객인지 아닌지 판별은 어려움
   ex) 원래 충성 고객인데 이번 한 번의 경험이 안좋았다면 나쁘게 평가  


셋, NPS (Net Promoter Score)

기업이 제공하는 모든 고객 경험을 점수화 시킨 것

계산방식
- 9-10점은 지지자, 8-9점은 소극적인, 0-6점은 비난가라 함
  ex) 응답자의 10%가 비난가, 20%가 소극적인,
       70%가 지지가이면 NPS의 점수는 70-10=60점 (점수 좋은편)

기업은 비난가 (detractors)를 줄이고 지지가 (Promoters)를 늘려나가는 전략을 고안해야함
** NPS와 CSAT는 비슷해 보이는데..
   CSAT는 상품이나 서비스에 대한 만족도를 평가하는 것이고 NPS는 기업/브랜드에 대한 충성도를 봄


넷, Social Media Monitoring

소셜미디어 상의 불만과 칭찬의 고객 목소리는 늘 있지만 이걸 수용하고 피드백을 고객에게 다시 주는 경우는 거의 없음

고객이 제공한 피드백을 이해하는 것은 문제를 적절히 처리할 수 있는 시스템을 만들 수 있고 이걸 유지하게끔하도록 함

평가척도 : 그 동안 브랜드에 대해 언급되었던 것, 부정적인 의견, 기술적인 또는 계정에 대한 질문 등

계산방식★ 
 - 상기 평가척도를 바탕으로 매달 집계하고 월마다 얼마나 다양해지는지 분석하며
   전반적인 고객 의견의 흐름이 어떤 방향인지 이해하기
 - 이를 위해선 소셜 미디어 팀과 함께 협업하거나 소셜 플랫폼 팀과 함께 일하기


다섯, Customer Churn (고객 이탈)

자사의 상품이나 서비스를 더 이상 사용하지 않아 고객이 이탈/감소하는 것을 의미

문제는...이걸 측정하기가 매우 까다로움 (왜냐면 '이탈'하는 것에 대한 지표는 없거덩)
▶ 그래서 이건 X-data (experience data) 뿐만 아니라 매출과 관련된
    O-data (operational data)도 함께 같이 봐야 함 (매출 감소가 되나? 판매량이 줄어들었나? 등)
▶  또한 고객의 customer journey의 관점에서 예측을 잘해야 함

계산방식 
 ① 고객을 이탈하게 하는 요인을 먼저 규명
 ② 월마다 이탈 요인을 전월 대비 체크하기
 ③ Retension을 유지할 수 있는 고려하기 ④ 해결이 필요한 이슈를 강조할 것


여섯, First Response Time (첫 응답율)

고객 문의가 빠르게 처리되는 것은 좋은 고객경험을 제공하는데 가장 중요함

평가지표  (benchmarks)
- 이메일 또는 온라인 양식 : 24시간 이내
- 소셜 미디어 : 1시간 이내
- 전화 : 3분 이내
- 실시간 채팅 : 즉시   


일곱, Overall Resolution Rate (상담 완료 비율)

고객이 문의 또는 불만을 가질 때 기업은 그 문제를 완전히 해결하는 것

만약 적절한 답이 제공되지 않는다면 다시는 우리 기업을 이용하지 않을 거임

따라서 해결완료율을 높이는 것은 CS팀의 효율성을 나타내는 것이며 이 지표는 시간을 들여서 높일 가치가 있음

계산 방식 ★
- 전체 접수된 문의건 (tickets) / 해결 완료된 문의건            자주 묻는 문의나 불만 사항별로 그룹을 나누고
  분석할 것
   → 이로써 고객이 직접 자체 문의를 처리할 수 있는 FAQ나 cheatsheet을 만들 수 있음  


여덟, First Contact Resolution (처음 물어서 바로 해결이 되는지, 일명 원콜 처리율)

고객은 첫번째 컨택 포인트에서 문의가 해결되길 바라지 상담사끼리 계속 토스해가면서 문제가 해결되는 걸 원치 않음.. (여기서 핵공감) (Customers don't like to be bounced around from agent to agent and want their issues resolved on the first point of contact)

그래서 첫번째 응답율을 체크하는 것은 어떤 유형의 문의건들이 한 번의 연락으로 처리될 수 있는 지를 보는 것과 동일

이건 CES 지표와도 연관되어 있음 (왜냐면 노력을 '덜' 들이는 것)

계산방식 ★ : 한 번에 해결된 건수 / 모든 문의 건수


아홉, Customer ticket request volume

총 문의건을 관리하는 것이 중요한 이유는 너무 많은 문의가 몰릴 경우 오히려 문제를 더 야기시킬 수 있기 때문

이걸 지표로 관리하는 것은 더 큰 문제로 번지기 전에 이슈를 관리하는 것이라고 보면 됨

계산방식 ★
- 주 단위, 월 단위로 접수된 문의 건을 비교하기
- 특히 신제품 출시나 기능이 추가되었을 때 문의 접수건이 튈 것을 고려해보기
- 너무 많다면 상담사를 추가로 고용하거나 UI/UX 상의 문제를 함께 검토해야 함  


열, Average Ticket hanlding Time (평균 상담 처리 시간) 

평균 처리 시간이 짧으면 짧은 수록 팀 효율이 높다는 것을 의미

주의할 점은 이것만 신경쓸 경우,
상담사들이 더 좋은 고객 서비스를 제공하기 위해 집중하기 보단
서둘러 처리하기 위해 노력할 가능성이 있으니 주의해야 함



일반적인 CX의 성과를 보기 위한 지표는 위의 8가지로 구성되어 있습니다. 

현업에선 위 지표를 현업의 상황에 맞게 각색해 다시금 활용하고 있는데요. 

그렇다면 CX를 담당하는 실무 담당자는 어느 지표를 가장 첫번째로 예의 주시 해야할까요? 


다음번 글에서 찾아뵙도록 하겠습니다 :) 

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