CX 데이터, 아직도 엑셀에 타이핑하세요?

CX 데이터, 아직도 엑셀에 타이핑하세요?

Apps Script를 이용한 반자동 CX 데이터 수집 방법

이 포스트는 이런분들께 도움 됩니다.

  • CX 팀을 처음 셋업했거나 소규모 팀으로 운영 중이라 데이터 관리에 어려움을 겪는 분들
  • 상담 솔루션이나 대시보드를 도입하지 않고, 수작업으로 데이터를 관리해야 하는 분들
  • 효율적인 CX 운영을 위해 최소한의 데이터로도 의미 있는 인사이트를 얻고 싶은 분들

들어가며

CX 팀을 새로 셋업했거나, 팀 규모가 작아 전문 상담 솔루션을 도입하지 않은 경우, 물리 전화기, 법인폰, 카카오톡 채널 등을 활용해 고객 상담을 진행하는 팀이 많습니다. 이러한 채널들은 고객에게 익숙하고 초기 진입 장벽이 낮아 쉽게 선택되지만, 운영이 지속되면서 데이터를 체계적으로 관리하는 데 한계를 느끼게 됩니다.

상담 솔루션 없이 상담 데이터를 정리하려면 대부분 수작업에 의존해야 합니다. 이는 많은 시간과 리소스를 소모하며, 휴먼 에러로 인해 데이터의 신뢰성이 떨어질 위험도 있습니다. 결국, 데이터 관리의 비효율성이 쌓여 CX 데이터 분석 우선순위에서 배제하거나 아예 중단하는 상황이 발생하기도 합니다.

젠데스크, 채널톡과 같은 상담 솔루션을 도입하기에는 부담스럽지만, CX 데이터를 체계적으로 저장하고 분석하고자 하는 분들을 위해 데스크룸에서 간단한 데이터 관리 방법을 준비했습니다.

솔루션을 사용하는 것이 어렵더라도, 데이터는 정확하게 저장하고 분석할 수 있도록 Google Apps Script를 활용한 자동화 방안을 제공드립니다.

자동화가 어려워도 꼭 쌓아야 할 데이터는 무엇일까요?

솔루션을 사용하지는 못하더라도, CX 지표 분석을 위해 반드시 관리해야 할 데이터는 다음 네 가지입니다: 문의 시점, 처리 시간, VOC 유형, 담당자

이 핵심 데이터만 잘 기록해도 운영 상황을 파악하고 개선점을 발견하는 데 충분한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데스크룸 팀은 수동 방식이라도 꾸준히 이 데이터를 쌓아갈 것을 추천드립니다.

각 데이터에 대한 설명과, 로깅이 필요한 이유는 아래와 같습니다.

문의 시점은 기본적인 데이터로, 문의 건수와 특정 시간대의 문의량을 파악하는 데 유용합니다. 이를 통해 문의량의 변화와 특정 이벤트의 영향을 분석할 수 있으며, 피크 타임을 확인해 운영 시간을 최적화하거나 채널별 데이터를 분석해 고객이 선호하는 상담 채널을 파악할 수 있습니다.

처리 시간은 팀의 생산성과 효율성을 평가하는 데 중요한 지표입니다. 평균 처리 시간을 분석하면 운영 상태를 쉽게 파악할 수 있으며, 처리 시간이 길어진 문의 유형을 통해 개선이 필요한 VOC를 발견할 수 있습니다. 이를 통해 상담사들이 어떤 유형의 문의에서 어려움을 겪는지 이해하고, 복잡한 문제와 단순한 문제를 구분해 상담 효율을 높이는 데 활용할 수 있습니다.

VOC 유형은 고객의 목소리를 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 고객이 가장 많이 묻는 질문과 반복되는 문의를 파악하면, 업무를 효율적으로 처리할 방법을 찾을 수 있습니다. 또한, 예상치 못한 문제를 조기에 발견하거나 고객의 니즈를 바탕으로 서비스 개선 전략을 수립할 수 있습니다.

마지막으로, 담당자 데이터는 팀의 업무 분배와 효율성을 점검하는 데 중요한 정보를 제공합니다. 담당자별 처리 건수와 처리 시간을 분석하면 업무가 공평하게 배분되고 있는지 확인할 수 있습니다. 또한, 성과가 우수한 상담사를 파악해 팀 전체의 역량을 높이는 데 활용할 수 있습니다.

그렇다면, 완전 자동화가 어렵더라도, 이 네 가지 지표를 어떻게 반자동화하여 효율적으로 수집할 수 있을까요?

그 방법 중 하나는 구글 스프레드시트에 Apps Script를 적용하여 사용하는 것입니다. 함께 그 방법을 알아보겠습니다.

구글 스프레드시트 APPS SCRIPT 이용하기

상담이 종료되면 보통 "상담 메모"나 "관리자 노트"에 문의내용을 직접 기입하여 상담 이력을 남기게 됩니다. 이는 다른 담당자가 같은 고객의 문의를 받았을 때 상황을 빠르게 파악하고 잘못된 안내를 방지하기 위한 중요한 과정입니다.

구글 스프레드시트의 Apps Script를 활용하면, 고객 정보와 상담 이력만 입력해도 문의 시점, 처리 시간, VOC 유형, 담당자라는 네 가지 핵심 데이터를 자동으로 정리할 수 있습니다. 완전한 자동화는 아니지만, 반복 작업의 비효율을 줄이는 실용적인 방법으로 업무 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

아래 영상에서 그 예시를 확인해보세요.

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영상에서 보신 바와 같이, 업무를 효율화하기 위해 이와 같은 자동화 방식을 도입하면, 반복 작업의 부담을 크게 줄일 수 있습니다.

  1. 먼저, 고객의 성함, 전화번호, 이메일 등 기본 정보를 ‘고객 정보’에 입력하면 인입 시점이 자동으로 기록됩니다.
  2. 이후 ‘문의 내용’을 작성하면 키워드 기반으로 상담 채널, 고객 유형, 서비스/기능 유형, 질문 유형이 자동으로 분류됩니다.
  3. 마지막으로, '해결' 체크박스를 클릭하면 종료 시점과 담당자 정보가 자동으로 입력되며, 처리 시간이 자동으로 계산됩니다.

이 과정을 통해 수작업으로 데이터를 일일이 기록해야 했던 비효율을 효과적으로 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 기록된 데이터를 지표화하여 분석에 활용할 수 있는 소스로 활용할 수 있습니다.

지금 이 포스트에서 데스크룸 블로그를 구독하시면, 영상 속 구글 시트를 이메일로 공유드립니다.

마무리 하며

CX 팀 운영 초기에는 모든 것이 부담스럽고, 데이터 관리도 막막하게 느껴질 수 있습니다. 이 포스트에서 소개한 방법처럼, 꼭 복잡하고 고가의 솔루션이 아니더라도 구글스프레드시트와 같은 익숙한 툴을 활용해 효율을 높이고 인사이트를 얻는 것이 가능합니다.

물론, 이러한 방법에도 한계는 있습니다. 데이터 입력과 관리는 여전히 사람이 필요하며, 누군가는 지속적으로 틀을 유지하고 업데이트해야 합니다. 이 과정에서 발생하는 인건비와 관리 비용도 무시할 수 없죠. 따라서 이런 방법은 초기 단계에서 효율성을 높이는 데 유용하지만, 팀이 성장함에 따라 더 정교하고 자동화된 솔루션을 도입할 필요성 생깁니다.

작은 시작이라도 꾸준히 데이터를 관리하고 축적해 나간다면, 앞으로 더 큰 성장을 위한 탄탄한 기반을 마련하실 수 있을 것입니다!

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