들어가며

앞선 글에서 우리는 고객의 불만을 파악하고, 제품을 개선했습니다. 하지만, 문제를 찾았다고 해서 모든 게 끝난 걸까요?

문제를 찾는 것 만큼 중요한 건, 그 문제가 정말 해결됐는지 확인하는 일입니다. 여전히 같은 문의가 반복되고 있지는 않은지, 선택한 개선 방안이 실제로 효과가 있는지, 고객에게 그 변화가 제대로 전달됐는지를 점검해야 합니다.

이번 글에서는 데스크룸 고객사가 제품 개선 이후 고객의 반응을 확인하는 방법을 소개합니다.

제품 개선 효과를 확인하려면, 어떤 데이터를 봐야 할까요?

제품을 개선한 후, 고객의 반응을 확인하기 위해서는 다음 두 가지 데이터를 활용해야 합니다.

1. 고객 문의 데이터

우리는 고객 문의 데이터를 통해 고객의 불편을 구체적으로 파악하고, 이를 바탕으로 개선하였습니다. 이제 그 개선 효과를 확인해야 합니다.

• 동일한 유형의 문의가 줄었는지

• 여전히 같은 문제가 반복되고 있지는 않은지

• 개선으로 인해 새롭게 발생한 불편은 없는지

2. 리뷰 데이터

제품을 바꿨을 때, 고객의 실제 반응은 리뷰 속에 가장 솔직하게 담깁니다.

• 개선된 부분이 리뷰에 언급되고 있는지

• 제품에 대한 인식이 어떻게 변화했는지

• 고객이 느낀 변화가 우리가 의도한 방향과 일치하는지

이처럼 고객 문의 데이터와 리뷰 데이터를 함께 보면, 단순히 개선이 이뤄졌는지를 넘어서, 그 변화가 고객에게 정확히 닿았는지까지 확인할 수 있습니다. 개선 효과를 정량적·정성적으로 모두 검증할 수 있습니다.

고객 반응 트래킹하기

가상의 브랜드 BAZZA는 ‘시그니처 레더 크로스백’의 제품 냄새 문제를 파악했고, 아래와 같은 개선안을 선택하였습니다.

‘천연 가죽 특유의 냄새가 있을 수 있음’ 을 명시하고, 사용 전 보관 팁을 제품과 함께 제공

이 개선안이 실제로 고객에게 긍정적으로 받아들여졌는지, 데스크룸을 활용해 그 효과를 트래킹하는 방법을 소개해드리겠습니다.

Step1. 먼저, 데스크룸의 VOC 탭에서 보고자 하는 ‘이슈’만 선택합니다.

데스크룸 VOC 탭으로 이동한 뒤, ‘시그니처 레더 크로스백’ 제품과 집중하고자 하는 문의 유형인 ‘제품 냄새’를 선택해 데이터를 확인합니다.

Step2. VOC 데이터로 문의 감소 여부를 확인합니다.

개선 후 고객의 불편이 얼마나 줄었는지, 티켓 수 변화로 확인할 수 있습니다. 최근 1개월 동안 티켓 수를 확인해보니, ‘제품 냄새’ 문의가 개선 후 39건으로, 직전 기간 대비 214건 크게 줄어든 것을 알 수 있습니다. 이는 개선안이 고객의 불편 해소에 효과가 있었음을 보여줍니다.

Step3. 검색 탭으로 이동하여, 리뷰 데이터로 고객의 반응을 직접 확인합니다.

VOC 수치가 줄었다면, 이제 고객이 실제로 개선을 어떻게 받아들였는지 확인해볼 차례입니다.

검색 탭으로 이동한 뒤, 리뷰 데이터를 선택합니다. 앞서 설정한 제품과 기간 조건을 그대로 적용하면, 개선 이후의 리뷰 수, 평균 평점, 긍·부정 비율까지 한눈에 확인할 수 있습니다.

리뷰 리스트를 조회한 뒤, 각 리뷰를 클릭해 실제 고객의 반응을 직접 확인해봅니다.

예를 들어, 다음과 같은 리뷰를 확인할 수 있습니다:

"처음에는 불량인 줄 알았는데, 천연 가죽이라서 냄새가 난다는 안내가 있어서 안심했어요."

"오히려 좋은 가죽을 쓰는게 느껴져서 더 좋네요. 믿고 구매할 수 있어요."

"이전에 샀을 때는 이런 안내본 적이 없는데, 확실히 안내가 있으니 이해가 되네요."

Step4. 개선 효과에 따른 다음 액션 취하기

개선 효과가 실제로 있었는지 확인했다면, 이제 그 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정할 차례입니다.

1) 고객 반응이 긍정적이라면

• 제품 상세 페이지나 마케팅 메시지에 개선 내용을 명확하게 반영할 수 있습니다.

• 어떤 문제가 있었고, 어떻게 해결했는지를 고객에게 다시 알리면, 신뢰를 높이는 데 효과적입니다.

• 특히 리뷰에 “이전보다 좋아졌다”, “안내가 명확해서 만족했다” 같은 반응이 보인다면, 그 표현을 그대로 활용해 제품 소개 문구나 광고 소재로도 사용할 수 있습니다.

2) 여전히 같은 불만이 반복된다면

• 개선안이 충분하지 않았거나, 고객에게 잘 전달되지 않았을 가능성이 있습니다.

• 이럴 경우 동일 문의가 반복된 이유를 재분석하고, 새로운 조치가 필요합니다.

• 문제를 해결하는 것만큼 중요한 건, 고객이 ‘해결되었다고 느끼는 것’입니다.

마치며

이번 글에서는 데스크룸을 활용해, 제품 개선 이후 고객의 반응을 고객 문의 데이터와 리뷰 데이터로 확인하는 방법에 대해 소개했습니다.

고객 문의 데이터는 반복되는 불만이 줄어들었는지 보여주고, 리뷰 데이터는 개선이 실제로 고객에게 도달했는지를 말해줍니다. 이 두 데이터를 함께 보면, 단순한 문제 해결을 넘어 고객의 인식 변화까지 확인할 수 있습니다.

모든 고객의 반응을 하나하나 확인하기 어려운 브랜드 운영자들을 위해, 데스크룸은 고객 문의 데이터와 리뷰 데이터를 자동 분석하고, 개선이 실질적인 성과로 이어졌는지 빠르게 판단할 수 있도록 도와드립니다.

고객의 반응을 빠르게 확인하고, 높은 전환 성과를 만드세요.