고객 경험의 미래

이번에는 맥킨지의 '고객 경험의 미래'라는 리포팅을 소개합니다. 요즘 기업과 서비스 성장에 있어서 가장 치열한 단어 중 하나가 바로 고객 경험(Customer eXperience)일텐데요. 이 아티클에서도 기업에서 CX리더 (혹은 오퍼레이터)가 범조직적으로 고객의 경험을 실시간으로 전달하고, 제품과 세일즈에 즉각적인 반영하는 것이 얼마나 중요한지를 강조하고 있음을 확인할 수 있었습니다. 최상의 고객 경험을 위해 많은 고민과 시도를 하는 스타트업 담당자분들께 인사이트를 드릴 수 있기를 바랍니다.

※ 출처 : Prediction: The future of customer experience | McKinsey

Intro

모든 산업에 걸쳐서 기업들은 고객을 깊이 이해하고, 우수한 고객경험(CX)을 제공하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 다양한 툴과 기술에 투자를 하면서 고객의 선호도와 행동에 대한 완벽한 예측을 위해 노력하고 있지요.

하지만 수십 년 동안 이런 CX에 대한 노력은 설문조사를 기반으로 한 오래된 측정 시스템에 계속 의존해오고 있습니다. 문제는 설문조사 자체는 연구를 수행하는 데 중요한 도구이긴 하지만, 설문 조사 기반 측정 시스템이 회사의 CX 요구를 충족하지 못한다는 인식이 점점 더 높아지고 있습니다.

‘Survey says’: The shortcomings of traditional CX measurement

이 자료에서는 미국 소재 기업 CX 리더 260여 명을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 응답자 중 93%가 설문 조사 기반 메트릭을 CX 성과를 측정하는 주요 수단으로 사용했다고 답했지만, 단 15%만이 만족할만한 측정 방식이라고 답했고, 오직 6%만이 이를 통한 전략적, 전술적 의사결정이 가능하다는 확신을 가진다고 답했습니다. 설문조사에 응답한 리더들은 △낮은 응답률 △데이터 지연 △성과 측정에 대한 모호함 △기업의 재무 가치와의 명확한 연관성 부족 등을 중요한 단점으로 지적했습니다.

설문조사는 고객분석을 통한 인사이트를 수집하기에 유효한 수단이지만 CX 성과를 측정하고, 기회를 파악하여 그에 따라 행동하는 관리 툴로는 부족합니다. 고객 중심적인 위치에서 조직을 이끌기 위해서는 전체 고객 경험을 포괄적으로 파악해야 할 뿐만아니라 무엇이 고객 여정을 이끄는지에 대한 심층적이고 세밀한 통찰력을 얻을 수 있어야 하기 때문이지요.

설문 기반 시스템의 한계

• Limited : 통상 7%의 제한된 고객 데이터만 수집하여 사용하므로 설문을 통한 CX 측정 시스템이 전체 고객을 대표한다고 보기 어렵다.

• Reactive : CX에 있어서 즉각적인 고객 대응이 중요한 요소이지만, 신속한 대응이 어렵고 사후 대응만 가능하다.

• Ambiguous : 근본 원인을 해결할 수 있는 세분화된 데이터 제공이 어려워 고객 반응의 진짜 이유 (root cause)를 파악하기 어렵다.

• Unfocused: 설문 결과와 실제 비즈니스 성과와의 연관성 불명확하다.

Predictive customer insight is the future

몇몇 선두 기업들은 스마트폰 등을 통해 수집하는 풍부한 고객 데이터를 기반으로 고객과 보다 긴밀하게 연결하고, 행동을 예측하며, CX 문제와 기회를 실시간으로 파악하고 있습니다. 이러한 기업들은 고객과의 상호작용을 더 잘 이해하며, 고객 경험 전 과정에서 생기는 문제를 방지할 수 있습니다.

Predictive CX 플랫폼의 핵심 요소

1. Customer-level data lake

   클라우드 기반으로 전체 고객과 고객 경험 전 과정에 대한 개별 고객 데이터 & 통합 분석 데이터 수집 할 수 있다.

   
   

2. Predictive customer scores

   분석 툴을 이용하여 고객 만족 및 비즈니스 성과에 영향을 주는 요소 분석 할 수 있다. 이를 통해 주요 의사 결정의 영향 및 결과를 예측 가능하게 한다.

   
   

3. Action and insight engine

   (API 툴을 통하여) CRM 툴과 최일선의 직원들에게 이러한 분석 결과가 제공되고, 개별 고객에 맞는 특화된 고객 대응이 가능해 진다. Predictive CX 플랫폼은 CX를 비즈니스 밸류와 연결시키고, CX 개선을 위한 명확한 비즈니스 사례를 구축하는 토대가 됩니다.

Predictive CX 플랫폼 활용 사례

데이터 중심의 CX 시스템을 통해 이슈에 선제적으로 대응하고, 그 결과 고객 이탈을 줄이고 수익을 높였으며, 서비스 비용을 절감하는 효과를 거두었습니다.

1. 신용카드 회사

   - 목적 : 옴니채널 채택 & 디지털 채널 성과 강화 고객 만족도와 비즈니스 성과에 영향을 미치는 요인을 체계적으로 식별하고 개선 및 추적 결과 : CX 및 디지털 전환으로 운영비용을 10~25% 절감함

   
   

2. 미국 의료 서비스 업체

   - 목적: 고객 경험 과정에서 발생 되는 예상되는 운영 이슈에 대하여, 고객에서 선제적으로 연락하여 처리

   - 플랫폼 : (마케팅, 영업, 운영, IoT 등) 9개 시스템, 40억개 항목 통합

   - 분석 결과 : 전체적인 고객 경험을 파악하고, 운영 중단점을 파악하여 고객에게 선제적으로 연락하여 이슈를 처리함. 이를 통해 고객이 다른 채널로 전환하는 빈도를 ¼ 이상 줄임으로써 비용을 절감

   
   

3. 항공사

   - 플랫폼 : 1,500개 변수 (고객, 운영, 재무 등), 매일 1억명의 고객 데이터 통합

   - 분석 결과 : 항공편 연착, 취소 등에 의한 고객 불만족 선제적 대응 가능하게 됨에 따라 고객만족도 800% 상승하였으며, 이탈률 60% 감소

How to turn data into insight and action

Predictive CX 플랫폼으로 전환에 성공한 조직에 대한 연구를 기반으로, CX 혁신을 빠르게 시작하기 위한 네 가지 핵심 단계를 정의했습니다.

CX 혁신(transformation)을 위한 4단계

1. Work on changing mindset

   팀과 CX 경영진 모두 CX 플랫폼 구축 & 운영 주체가 (IT, 디지털 부문이 아닌) CX 부문이라는 인식 변화 필요하다.

   
   

2. Break-down silos and build cross-functional teams

   데이터를 다루는 팀이 운영, 마케팅, 재무 및 기술 등에 걸쳐있을 수밖에 없으므로, 추진 팀 구성을 CX 팀으로 국한하지 않고 운영, 마케팅, 재무, 개발 등 '범 부서' 팀으로 구축해야 한다. 예시) 여행업체 케이스 팀: CX as PO, 데이터 사이언스 팀 제품 개발, CS 조직 첫 MVP 운영 주체 자문 그룹: COO, CFO, CMO

   
   

3. Start with a core journey data set and build to improve accuracy

   초기에 개별 고객 단위로 수집 가능한 데이터 및 관련 재무 데이터등 확보 가능한 데이터로 시작해야 한다. 고객 경험 과정 분석, 단계별 만족/불만족 핵심 요소 분석 한 뒤, 가설에 의한 새로운 데이터 수집 진행한다. 데이터 수집 및 분석 진행됨에 따라, 영향이 큰 데이터 & 팀 가설의 비교 검증, 수정, 확대 과정 반복해야 한다. 고객 경험 전 과정 데이터 수집 가능: 채팅, 전화, 이메일, 소셜 미디어, 앱, IoT 등 (모든 수집정보는 분석 전에 암호화 되어야 함)

   
   

4. Focus first on the use cases that can drive quick value

   비즈니스 가치 창출 가능한 요소 전체에 대한 명확한 이해 필요하다. 초기에는, 바로 비즈니스 가치 (예: 충성도, 고객 지원 비용, cross-sell, up-sell 등) 창출할 수 있는 몇 개의 케이스에 집중해야 한다. 예: 일선 응대 직원이 재량으로 고객에서 사용할 수 있는 예산 (contingency fund/budget) → 실시간으로 우수 고객에게 더 집중