CX OKR #3 - 고객 만족도 높이기

CX 팀이 알아야 할 고객 상담 만족도를 높이는 방법

이 포스트는 이런 분들께 도움이 됩니다

• 고객 만족도를 높이는 효과적인 방법을 찾고 있는 CX 리더
• 상담 품질 관리와 데이터 분석을 통해 서비스 개선을 고민하는 CX QA 매니저
• 상담 프로세스를 체계화하고, 일관성 있는 고객 경험을 제공하려는 CX 매니저

들어가며

데스크룸 블로그 시리즈 “CX팀이 자주 다루는 OKR(Objectives and Key Results)”의 세 번째 주제는 “고객 만족도 높이기”입니다. 고객 만족도를 높이는 방법은 다양하지만, 이번 포스트에서는 CX 팀의 역할에 초점을 맞춰 상담 만족도를 높이는 방법에 대해 다루고자 합니다. 고객 상담 만족도는 CX 팀의 핵심 지표 중 하나로, 고객과의 직접적인 소통 과정에서 느끼는 만족도를 평가합니다. 이는 고객과의 신뢰를 구축하고, 충성도를 강화하며, 브랜드의 긍정적인 이미지를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

이번 포스트에서는 CX 팀이 고객 상담 만족도를 높이기 위해 고려해야 할 문제점과 실행 가능한 방법을 함께 살펴봅니다.

고객 상담 만족도, 왜 수집해야할까요?

고객 상담 만족도는 고객의 경험과 기대를 이해하고, 이를 바탕으로 서비스와 프로세스를 개선하는 데 중요한 지표입니다. 고객은 불편함이나 번거로움을 해결하기 위해 상담을 요청하며, 이 과정에서 상담사의 태도와 대응 방식은 고객이 브랜드를 평가하는 중요한 접점으로 작용합니다.

상담 과정에서 긍정적인 경험을 제공하면 고객은 브랜드에 대한 신뢰와 만족감을 느끼지만, 부정적인 경험은 브랜드 인식에 부정적인 영향을 미칩니다. 상담 만족도는 단순히 응답 속도 같은 수치적 요소를 넘어, 상담원의 태도, 공감, 책임감, 문제 해결 능력 등 상담 품질적인 요소에 의해 결정됩니다.

상담 만족도 데이터를 수집하면 CX 팀은 내부 상담 품질을 평가하고, 개선이 필요한 영역을 명확히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이는 요인을 발견하고, 부정적인 경험을 긍정적으로 전환할 기회를 마련할 수 있습니다.

그럼 언제, 어떻게 수집해야할까요?

상담 만족도를 효과적으로 수집하려면, 고객이 상담 경험을 생생히 기억하고 있을 때 즉시 요청하는 것이 중요합니다. 상담 직후는 고객이 긍정적이거나 부정적인 감정을 구체적으로 표현할 수 있는 최적의 시점으로, 이때 피드백을 받으면 보다 정확한 데이터를 확보할 수 있습니다.

채팅 상담의 경우, 상담이 끝난 직후 설문 폼이나 링크를 제공해 고객이 바로 응답할 수 있도록 하고, 유선 상담의 경우 통화 종료 후 5분 이내에 SMS나 앱 푸시를 통해 설문을 요청하는 방법이 효과적입니다.

설문은 고객이 부담을 느끼지 않도록 간결하고 직관적으로 구성하는 것이 중요합니다. 또한, 문제가 해결되지 않은 상태에서 설문을 요청하면 낮은 점수를 받을 가능성이 크므로, 반드시 고객의 문제가 완전히 해결된 뒤에 요청해야 합니다. 이를 통해 고객 경험을 정확히 반영하고, 개선에 활용할 수 있는 유의미한 데이터를 얻을 수 있습니다.

고객 상담 만족도 수집 이후에는 무엇을 해야하나요?

고객 상담 만족도를 수집한 후에는 단순히 점수를 결과로만 받아들이지 말고, 이를 자세히 분석해 실질적인 개선 방향을 찾아야 합니다. 상담 만족도 점수나 피드백을 통해 긍정적인지 부정적인지의 결과는 알 수 있지만, 그 점수의 구체적인 원인을 파악하지 못하면 중요한 인사이트를 놓치게 됩니다.

데스크룸 팀이 다양한 CX 팀과 협업하면서 발견한 공통적인 문제점을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 높은 만족도 점수가 나온 이유를 확인하지 않음

상담 만족도 점수가 높게 나온 경우, 이를 단순히 긍정적인 결과로만 받아들이고 추가적인 분석을 하지 않는 경우가 많습니다. 높은 점수는 기본적으로 긍정의 신호이기에 별도의 조치가 필요 없다고 생각하기 쉽지만, 오히려 이 기회를 활용해 높은 만족도를 만들어낸 요소를 확인하는 것이 중요합니다. 이러한 요소를 템플릿화하거나 운영 매뉴얼로 KMS(Knowledge Management System)에 적재하여 팀 내 공유 자료로 활용하고, 교육 자료로도 활용함으로써 신규 입사자의 온보딩 시간을 단축하거나 팀 전체의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

2. 낮은 만족도 점수에 대한 근본 원인 분석 부족

낮은 만족도 점수의 구체적인 원인을 분석하지 않는 경우가 자주 발생합니다. 점수가 낮은 이유가 상담원의 태도나 응대 품질 때문인지, 제품의 문제인지, 혹은 내부적으로 문제가 없더라도 고객의 기분이나 주관적인 이유에서 비롯된 것인지 명확히 파악하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 원인 분석이 부족하면 점수에 담긴 의미를 놓치게 되고, 효과적인 개선점을 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 점수가 어디에서 파생되었는지 명확히 분석해야만 이후의 실질적인 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

3. 상담 품질의 일관성 부족

CX 팀에서 자주 겪는 문제 중 하나는 상담원 간 상담 품질의 일관성이 부족하다는 점입니다. 상담원마다 각기 다른 배경과 경험을 가지고 있어 태도, 대응 방식, 전문성에서 차이가 나는 것은 자연스러운 일이지만, 이러한 차이가 고객이 느끼는 만족도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 동일한 문제라 하더라도 상담원에 따라 고객 경험이 크게 달라지면 신뢰도와 브랜드 이미지에도 영향을 미칩니다.

구체적으로 그럼 어떻게 해야 할까요?

데스크룸 팀은 위에 말씀드린 3가지 자주 발생하는 문제에 대해서 아래와 같은 방법을 제안합니다.

먼저, 높은 상담 만족도 점수가 나온 경우에는 그 원인을 분석하고 활용할 필요가 있습니다. 이를 위해 점수가 평균적으로 높은 문의 유형을 분류하는 방법이 있습니다. 예를 들어, 고객이 자주 묻는 질문 중 점수가 유독 높은 유형을 식별하고, 해당 상담에서 사용된 답변 템플릿, 상담사의 대화 방식, 혹은 고객과의 소통에서 나타난 특정 패턴을 확인하는 것 입니다.

이후, 동일한 문의 유형에 대해 상담사가 응대하기까지 소요된 첫 응답 시간, 전체 처리 시간, 문제 해결의 정확성 등을 비교하며 어떤 요소가 만족도를 높이는 데 기여했는지 구체적으로 파악합니다.

간단한 예시를 통해 살펴보겠습니다.

예시

• "배송 지연 문의" 유형
  • 평균 첫 응답 시간: 3분
  • 처리 완료 시간: 7분
  • 답변 템플릿: "소중한 시간에 문의주셔서 감사드리며, 배송 지연으로 불편을 드려 마음이 무겁습니다. 현재 고객님의 상품이 배송 중인 것으로 확인되며, 금일 중으로 수령하실 수 있을 것으로 예상됩니다. 앞으로 유사한 상황이 발생하지 않도록 최선을 다해 개선하겠습니다.
  • 평균 만족도 점수: 95점
• "반품 절차 문의" 유형
  • 평균 첫 응답 시간: 3분
  • 처리 완료 시간: 7분
  • 답변 템플릿: "반품 절차는 다음과 같습니다. 상세 내용은 첨부된 링크를 참고해 주세요."
  • 평균 만족도 점수: 75점

두 문의 유형의 응답 속도와 처리 시간은 비슷했으나, "배송 지연 문의"에서는 공감을 표현하는 답변이 높은 점수를 이끌어낸 반면, "반품 절차 문의"는 단순 정보 제공에 그쳐 상대적으로 낮은 점수를 받았습니다. 이를 기반으로, 반품 절차 안내 템플릿에 고객의 상황에 공감하는 문구를 추가하거나, 프로세스를 더 쉽게 안내하는 방법을 검토할 수 있습니다. 수정된 템플릿은 KMS(Knowledge Management System)에 등록해 팀 전체에서 일관된 품질 또한 유지할 수 있습니다.

다음으로, 낮은 점수가 나왔을 때는 구체적인 원인 분석(Root Cause Analysis)이 중요합니다. 점수가 낮은 이유가 상담원의 태도나 응대 방식 때문인지, 문제 해결 과정에서 고객이 불편함을 느꼈는지, 혹은 제품이나 서비스 자체의 문제인지 명확히 파악해야 합니다. 높은 점수에서 진행했던 분석 방법을 참고해 적용할 수 있지만, 보다 구체적인 원인 분석 가이드를 수립해 체계적으로 진행하는 것이 효과적입니다.

원인 분석 가이드는 상담 불만족도(Dissatisfaction)의 주요 요소를 체계적으로 확인하고 데이터를 축적하기 위해 설계됩니다. 구체적인 설명을 위해 예시의 RCA 구성을 소개해드립니다:

예시 RCA 구성: 고객 불만족의 원인은 무엇인가요?

• 서비스 웹사이트 및 앱 등 사용성 경험
  • 가입 단계
  • 결제 단계
  • 배송 단계
• 특정 서비스나 제품 이용 과정에서의 경험
  • 상품 불일치
  • 상품 누락
  • 상품 파손
• 정책 및 규정 관련 불만
  • 환불 정책
  • 보상 정책
  • 이용약관
• 고객지원 서비스(고객센터) 품질
  • 전문성 저하
  • 응답 지연
  • 보상 미지급
• 기타 분류 불가 항목
  • 평가 정보 부족
  • 권한 외 사유
  • 기존 상담 건의 영향

이러한 RCA 표를 수립한 후, 불만족도의 주요 요소를 체계적으로 확인하고 데이터를 축적해 나가는 과정이 필요합니다. 데이터를 통해 고객 경험에서 발생하는 병목 지점을 명확히 파악할 수 있으며, 이를 기반으로 구체적인 개선 방안을 설계할 수 있습니다.

예를 들어, 배송 단계에서 불만족도가 꾸준히 높은 경우, 배송 조회 시스템의 개선이나 추가적인 고객 알림 기능 도입을 고려할 수 있습니다. 또, 환불 정책과 관련된 불만족이 많다면, 보다 유연한 환불 절차를 설계하거나 고객에게 정책을 명확히 안내하는 방법을 검토해야 합니다.

RCA 데이터는 동일한 유형의 문제가 반복되지 않도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 기반으로 CX 팀은 문제를 사전에 예측하고, 고객 경험을 효율적으로 관리하며 최적화된 서비스 제공을 통해 불만족도를 줄이고 만족도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

마지막으로, 동일한 상담 품질을 유지하려면 상담 평가표를 활용해 상담 품질을 꾸준히 모니터링하고, 높은 만족도를 이끌어낸 템플릿이나 상담 프로세스를 KMS에 저장하는 것이 중요합니다. 이를 통해 상담원 간 전문성의 격차나 응대 스킬 차이에 관계없이, 모두가 KMS의 자료를 참고하며 일관성 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

또한, 정기적인 교육을 통해 상담 품질을 유지하고, 신규 입사자를 위한 온보딩 과정에서 이 자료를 활용하면 초기의 전문성 부족을 효과적으로 보완할 수 있습니다. 이러한 체계적인 접근은 팀 전체의 상담 품질을 높이고, 고객 경험의 일관성을 확보하는 데 큰 도움이 됩니다.

정리

• 고객 상담 만족도는 단순한 점수 이상의 가치를 지닙니다. 데이터를 통해 고객 경험의 문제점과 성공 요소를 분석하고, 이를 기반으로 개선 방향을 도출하는 것이 중요합니다.
• 높은 점수는 성공 사례로 활용해야 합니다. 점수가 높은 상담 유형의 공통 요소를 분석하고, 템플릿화하거나 KMS에 저장해 팀 전체가 활용할 수 있도록 체계화해야 합니다.
• 낮은 점수는 구체적인 원인 분석이 필요합니다. RCA를 활용해 상담 과정, 제품, 서비스, 정책 등에서 발생한 병목 지점을 파악하고, 이를 개선하는 데 집중해야 합니다.
• KMS와 평가 도구를 활용해 상담 품질의 일관성을 유지해야 합니다. 모든 상담원이 동일한 품질의 응대를 제공할 수 있도록 체계적인 지원과 정기적인 교육이 필요합니다.
• 고객 피드백은 기업의 경쟁력을 강화하는 중요한 자산입니다. 수집된 데이터를 적극적으로 활용해 고객 경험을 최적화하고, 신뢰와 충성도를 높이는 데 기여해야 합니다.

마무리하며

고객 상담 만족도는 단순한 점수가 아니라, 고객의 숨겨진 목소리와 니즈를 발견할 수 있는 중요한 단서입니다. 상담을 통해 고객이 원하는 것을 깊이 이해하고, 이를 개선과 변화로 연결한다면 더 나은 고객 경험을 만들어 갈 수 있을 것입니다. 고객의 목소리에 귀 기울이며 함께 성장하는 서비스를 만들어 보세요!