CX팀, 지금 충원이 필요할까요?

Intro

아침에 출근해서 상담 채널을 열었을 때, 고객 문의가 많이 쌓였던 적 있으셨나요? 제품과 서비스가 성장하면서 문의량이 늘어나는 것은 자연스러운 현상입니다. 하지만, 한정된 상담원의 수로는 모든 문의를 응대하기 어려운 순간이 찾아오기 마련입니다.

그렇다면, 지금 우리 CX팀은 인입량 대비 적절한 지 어떻게 알 수 있을까요? 충원이 정말 필요한지 숫자로 확인할 수 있을까요? 이번 포스트에서는 우리 CX팀의 규모가 적절한지, 충원이 필요한 상황인지 가늠할 수 있는 방법을 소개드립니다.

이 포스트는 이런 분들께 도움이 됩니다.

• 고객 문의량이 크게 늘어, 상담 업무에 부담을 느끼시는 분
• CX팀 충원을 고민 중인데, 몇 명을 왜 뽑아야 할 지 설득이 필요하신 분
• 우리 CX팀의 규모가 적정 규모인지 궁금하신 분

CX팀의 포화도 측정 방법

CX팀 규모의 적절성을 가늠하기 위해, "포화도"라는 지표를 소개드립니다. 포화도는 말 그대로, "인입량을 처리하기 위해 CX팀이 얼마나 포화되었는지?"를 나타내는 지표입니다. 포화도는 점유율(Occupancy)이라고 불리기도 하는데요, 포화도가 높으면 CX팀의 리소스가 인입량 처리에 많이 소요된다고 해석할 수 있습니다. 반대로, 포화도가 낮으면 CX팀의 리소스에 여유가 있다고 해석할 수 있습니다.

기본적인 포화도 측정은 아래 5단계로 진행할 수 있습니다.

Step 1. 일 주일 간의 총 문의량을 측정합니다.

가장 먼저, 일 주일 간 인입된 총 문의량을 측정해주세요. 1개의 상담 채널을 사용하시는 경우, 일 주일 간 몇 개의 문의량이 쌓였는지 세어보면 간단하게 측정하실 수 있습니다. 여러 개의 상담 채널을 사용하시는 경우, 모든 채널로 인입되는 총 인입량을 집계해 합계를 내주시면 됩니다.

Step 2. 1건의 문의 당 평균 처리 시간 (Average Handle Time)을 측정합니다.

두 번째 단계로, 1건의 문의를 처리하는데 소요되는 시간을 측정해주세요. 평균적으로 1건의 문의를 처리하는데 시간이 얼마나 걸리는지를 확인하시면 됩니다.

이 때, 처리 시간은 상담사가 "문의를 인지한 시간"부터 응대 후 "후처리까지 완료한 시간"으로 측정하는 것이 좋습니다. 응대를 완료한 후에 VOC 태그를 달거나, 유관 부서에 의견을 전달하는 후처리 절차도, 완전한 문의 종결을 위한 상담사의 처리 시간에 포함되기 때문입니다.

시간 정보(ex. 문의를 남긴 시간, 답변을 전송한 시간 등)가 남는 상담 채널을 이용하시는 경우, 고객 상담 데이터를 보시면서 평균 처리 시간을 계산하시면 됩니다. 시간 정보가 남지 않는 상담 채널을 사용하신다면, 어림 수치로 잡으셔도 무방합니다.

Step 3. 일 주일 간의 총 처리 시간을 계산합니다.

세 번째 단계로, Step 1과 Step2에서 구한 일 주일 간의 총 문의량과 1건의 문의 당 평균 처리 시간을 곱해 총 처리 시간을 계산해주세요. 직관적으로 생각해보면, 총 처리 시간은 "일 주일 간 인입된 모든 문의를 처리하는데 소요된 시간"이라고 해석할 수 있습니다.

간단하게 수식으로 표현하면 아래와 같습니다.

Step 4. 일 주일 간의 총 업무 가능 시간을 계산합니다.

그 다음, CX팀이 일 주일 간 업무를 수행할 수 있는 시간을 측정해주세요. (야근이 없다면) 1명의 상담사는 하루에 8시간 씩, 1주일에 40시간을 근무하는 것이 표준입니다. 이 때, 일 주일 40시간 100% 상담만 수행한다고 가정하는 것은 불가능합니다. 아침에 출근해서 PC를 키고 상담 채널에 접속하는 시간부터, 주간 회의, 업무 교육, 개인 휴가 등 다양한 일들이 있기 때문입니다.

따라서, CX팀이 "현실적으로" 몇 시간의 시간을 투자할 수 있는지 측정하는 것이 중요합니다. 물론 줄자로 재듯이 엄밀하게는 어렵겠지만, 어림해서라도 현실적인 총 업무 가능 시간을 측정하는 것을 추천드립니다.

간단하게 수식으로 표현하면 아래와 같습니다.

Step 5. 총 처리 시간을 총 업무 가능 시간으로 나누어, 포화도를 계산합니다.

마지막으로, Step 3에서 구한 총 처리 시간을 Step 4에서 구한 총 업무 가능 시간으로 나누면 포화도를 계산할 수 있습니다.

먼저, 간단하게 수식으로 표현하면 아래와 같습니다.

직관적으로 살펴보면, "우리 CX팀은 일 주일 간 M시간의 리소스가 있는데, 일 주일 간 들어오는 문의량을 처리하려면 N시간이 필요해"라고 해석할 수 있습니다. CX팀의 총 업무 가능 시간보다 총 처리 시간이 더 크다면, 보유한 리소스보다 많은 처리 시간이 소요되고 있으니 CX팀이 포화되었다고 생각할 수 있습니다. 반대로, 총 업무 가능 시간보다 총 처리 시간이 더 작다면, 보유한 리소스 보다 처리 시간이 덜 소요되고 있으니 CX팀에 여유가 있다고 생각할 수 있습니다.

포화도는 잘 구했어요. 그럼 이제 뭘 해야하나요?

포화도를 잘 구했다면, 이제 포화도를 해석해서 액션 아이템으로 만들어야합니다. 지표를 구한 이후에는, 그 지표를 잘 해석해서 액션 아이템을 도출하는 것이 중요한데요. 각 포화도 수치를 어떻게 해석할 수 있을까요?

각 기업의 상황에 따라 당연히 다르지만, 아래와 같이 포화도를 해석하는 방법을 소개드립니다.

• 0 - 30%: CX팀이 매우 여유로운 상태입니다. 고객 상담에 전담하는 리소스를 축소하거나, CX운영에 필요한 다른 업무로 리소스를 배치하는 것을 강력하게 추천드립니다.
• 30% - 60%: CX팀이 여유로운 상태입니다. 대규모의 업데이트나 Seasonality로 인해 문의량이 늘어나는 경우를 제외하면, CX운영에 필요한 다른 업무로 리소스를 배치하는 것을 추천드립니다.
• 60% - 80% : 적절한 상태입니다. 이 포화도 구간을 잘 유지할 수 있도록 CX운영을 안정화하면 좋습니다. 다만, 60%에 가깝다면 교육 세션과 같은 부가적인 시간 활용을 통해 80% 가까이 끌어올리는 것이 좋습니다.
• 80% - 100%: CX팀이 다소 포화된 상태로, 상담사에 대한 스트레스 매니징이 필요한 수준입니다. CX팀을 충원하거나, CX운영의 효율성을 높이는 방법을 고민해보시는 것을 추천드립니다.
• 100% 이상: CX팀이 매우 포화된 상태로, 상담사의 이탈 위험이 존재합니다. CX팀의 충원이나 CX운영의 효율성 개선을 강력하게 추천드립니다.

포화도 수치에 대한 해석은, 비즈니스 도메인 마다, 기업 마다, 혹은 팀 마다 당연히 달라질 수 있습니다.

포화도 계산을 마쳤어요. 이제 끝인가요?

포화도 계산과 해석을 잘 진행하셨다면, 이 작업을 주기적으로 진행하는 것을 추천드립니다. CX운영은 기업이 살아 숨쉬는 한 매 시간, 매 일, 매 주 진행되는 일이기에, 지표를 추출해 주기적으로 모니터링하는 것이 중요합니다.

이번 포스트에서는 일 주일을 기준으로 포화도를 분석했지만, 한 달, 혹은 분기 단위로 분석해보면 다양한 각도에서 CX팀을 진단할 수 있습니다. 담당자를 1명 지정해서 주기적으로 포화도를 분석하거나, 개발팀의 도움을 받아 자동화된 로직으로 운영하면 가장 좋습니다.

데스크룸의 CX Analytics 기능은 고객 상담 데이터를 기반으로 자동으로 포화도를 분석해드리고 있습니다. 이 포스트를 따라 분석하시면서 어려움이 있으셨거나, 자동으로 포화도 분석을 진행하고 싶으시다면, 이 링크 (1분 소요)에서 신청해주세요.

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