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by 지윤정 Jun 07. 2021

뉴노멀 CS 넥스트 CX

(5)디지털 상담품질관리 및 상담사 육성방안

“변화해야 한다”는 말은 “독려”이기도 하지만 “협박”으로 느껴지기도 한다, 변화에 대한 전망과 대비로 각오할 수 있게 만들기도 하지만 변화하지 않으면 도태된다는 두려움을 조장하기도 한다. 후자가 되지 않기 위해서는 변화하라고 막연하게 말하지 말고 어디로 어떻게 가야 하는지 대안과 제안이 있어야 한다. 막연히 “지금 이대로는 안된다”라고 말하면 “위협”이지만 “이쪽으로 이렇게 가보자”라고 하면 “위로”가 된다. 이 글이 위협이 아니라 위안이 되면 좋겠다. 길은 나섰지만 어디로 가야할지 갈피를 못잡는 누군가에게…

지난호는 컨택센터 변화와 상담사의 역할변화에 대해 다루었다. 금번호는 상담사가 새로운 역할을 수행하기 위해 어떻게 역량을 육성하고 학습시킬 것인가에 대해서 다루겠다.

한때는 “일 가정 균형”이 중요 이슈였는데 요즘은 “일 학습 균형”이 이슈다. 코로나 이후 본의아니게 재택근무를 하면서 가정에서의 시간이 늘어났다. 이제 ‘일가정 균형’은 당연하다. 더 이상 슬로건을 내걸 필요가 없다. 그 대신 “일 학습 균형”이 필요한 때다. 일하는 만큼 학습을 함께 해야 일도 점점 나아진다. 실행없는 학습은 공허하고, 학습없는 실행은 맹목적이다. 물론 학습했다고 단번에 실행결과가 좋아지지는 않을 수 있다. 하지만 학습은 세가지 효과가 있다. 학습을 통해 점차적으로 직무적합성이 높아질뿐더러 ‘변화하는게 어렵지 않구나, 하면 되네’라는 자기효능감을 키운다. 더불어 새로운 것을 배우는 성장의 즐거움도 얻는다. 학습은 상담사가 업무현장에서 실제로 활용해야 할 행동스킬을 체득화할뿐더러, 예측하지 못한 특수한 돌발상황이 발생했을 때 용기를 내어 문제를 해결하려는 자신감을 키워준다. 또, 전문 직업인으로서 계속 전문성 개발을 하고 있다는 자부심을 심어준다.

일학습 균형을 위해서는 업무현장에서 보다 정교한 설계가 필요하다. 학생들을 교육시키는 것보다 다 큰 성인들을 학습시키는 것은 매우 어렵다. 성인은 삶이 바쁘고 맡은 책무가 많기 때문에 학습에 몰입이 어렵고 강제력을 갖기도 어렵다. Something Good이 아니라 Something Available해야 한다. 좋은 것이 아니라 유용한 것이어야 배운다. 자신에게 진짜 필요한 것이어야 하고 실제 삶에서 적용할 수 있어야 한다. 막연하게 싸잡아서 모두에게 열심히 하라고 하면 남이 들어야 할 내용이라고 생각한다. 내게 문제가 있다고 여기기 보다 남이 먼저 개선되어야 한다고 생각하는 것이 익숙하기 때문이다. 막연한 총론과 두루뭉술한 원리는 학교교육에서 충분했고, 성인으로서 직무학습은 매우 현장지향적이어야 한다. 개인별 진단 기반 맞춤 컨덴츠여야 하고 실제 업무와 연동된 행동 방안이 담겨야 한다.

개인별 맞춤학습을 위해서는 입체적 진단이 필요하다. 맞춤복을 위해서 정교한 사이즈가 필수적인 것처럼 말이다. 그간은 콜실적 데이터와 품질평가 데이터, 근태점수 등이 주요 진단지표였다. 이 또한 각자 담당이 달라서 학습과 훈련데이터로 활용되지 못했다. 콜실적은 센터에 시시각각 바뀌는 전광판을 보고 수퍼바이저가 수시로 압박하고, 상담품질 데이터는 한달에 한두번 믿기지도 않는 콜점수를 갖고 QAA가 낯설은 콜코칭을 한다. 이는 진단을 기반으로 한 맞춤 처방이 아니라 데이터를 빌미삼아 압박을 합리화하는 것이다. 전체 콜중 0.01%도 안되는 콜을 임의 표본 추출하여 평가하고, 그 결과로 상담사 인센티브 책정뿐만 아니라 아웃소싱 업체 평가까지 반영한다. 상담품질 평가는 객관성에 옥죄어 옴쭉달싹 못한다. 돈이 달린 문제여서인지 워낙 서로 예민해하기 때문이다. 분석과 처방보다 결과와 보상에 더 연연한 현실이다. 평가를 위한 평가, 점수를 맞추는 평가, 변별력이 사라진 평가가 허다하다. 상담사 역량 진단과 고객경험 평가라고 하는 원래 목적을 상실한채 서로에게 소모적이고 비생산적이다.

이제 상담사가 수행해야 할 역할도 달라졌고 요구되는 역량도 보다 복잡하다. 상담사의 상담행동에 대해 세심하게 분석하고 실질적으로 처방해야 한다. 그간 손목 잡고 맥 짚어서 약을 다렸다면 이제 엑스레이찍고 MRI, CT 결과까지 보면서 손목의 맥을 짚어야 한다. 상담품질 따로, 콜실적 따로 각자 볼게 아니라 통합적으로 교차해서 분석해야 한다. 숫자 뒤에 감추어진 보이지 않는 패턴을 발견해야 한다. 콜처리패턴과 상담품질패턴을 상관분석하여 유사 경력 대비, 유사 성향대비, 유사보유역량 대비 비교가 필요하다. 상담사만의 강점, 습관, 개발포인트를 찾아야 하고, 고객과의 대화맥락 속에서 상담사가 보이는 업무처리 프로세스의 패턴을 읽어야 한다. 이럴 때 똑똑해진 인공지능 기술을 활용하면 된다. QA가 일일이 임의로 콜을 추출하는게 아니라 에모레이 인공지능 기술이 상담 전체콜을 스크리닝하고 균질도 분석을 할 수 있다. 더 이상 QA가 객관성에 공격당하지 않을 유효콜을 찾느라 “이상징후 콜 분석, 실시간 피드백, KMS 업데이트, 스크립트 리뉴얼, 교육자료 개발, 예상 VOC 실시간 공지” 등의 정말 해야할 일을 뒤로 미루지 않아도 된다. 디지털 시대는 인공지능 기술이 컨택센터를 돕는다.

이제 QA는 일반콜보다 유독 고객감정 음파가 높았던 콜, 긴급단어가 출현된 콜, 처리속도가 특이한 콜 등 인공지능 기술이 추출한 콜을 심층 분석할 수 있다. 단순히 ‘첫인사를 하였는가? 끝인사를 하였는가? ‘와 같은 사실 확인적인 사항을 평가하는게 아니라 보다 심도있게 콜을 들어야 한다. 질문의 질이 답의 질을 결정하듯 관찰의 질이 발견의 질을 결정한다. 이에 윌토피아는 변화된 상담사의 역할에 맞게 켄윌버의 통합적 4분면 모델에 입각하여 고객상담모델을 아래와 같이 설계하였다.

이 모델은 변화된 상담사 역할 수행을 위한 요구역량을 진단할 뿐만 아니라 상담품질 평가지표로도 활용한다. 더불어 콜실적, 후처리 업무시간 등 양적 지표와 교차분석하여 12가지 상담유형을 분류하게 된다. 콜품질 점수는 74점으로 똑같아도 말이 빨라서 74점인 상담사가 있는가 하면 말을 복잡하게 해서 74점인 상담사도 있다. 점수로는 문제의 패턴과 원인을 다 읽어낼 수 없다. 이에 윌토피아는 12가지 상담유형을 통해 상담사 성향, 상담처리습관, 자기인식점수 등과의 관계를 분석한다. 이는 보다 원성을 듣지 않는 객관적이고 공정한 평가를 위해서가 아니다. 맞춤 훈련 및 역량개발을 위해서다. 아래는 유형을 분류하고 개발포인트를 그룹핑하는 구조틀이다.

건강한 나무는 위로 성장하지 않고 아래로 성장한다. 높이가 아니라 깊이다. 컨택센터 업계도 이제 스케일 대신 디테일이 필요하다. 양으로 성장하는 시대를 넘어서서 이제 질적으로 깊어질 때다. 그간 바쁘게 결과를 만드느라 눈썹이 휘날렸다면 이제는 깊이있게 전문성을 쌓느라 눈알이 빠질 것 같아야 하지 않을까?...

Customer eXpert (고객전문가)가 Customer eXperience (고객경험)분야의 업무를