CX지표 분석을 위해 꼭 필요한 4가지 데이터
CX지표 추출과 분석을 위해 꼭 필요한 상담 데이터 알아보기
이 포스트는 이런 분들께 도움이 됩니다.
- 컨택센터의 생산성을 분석해야하는데, 어디서부터 시작해야할 지 모르겠는 분들
- CX운영 효율화를 시작하려고 하는데, 데이터를 어떻게 추출할 지 막막하신 분들
- CX지표를 분석해야하는데, 어디서부터 시작할 지 감이 안잡히시는 분들
Intro
"컨택센터가 효율적으로 잘 운영되고 있니?"라는 질문을 들었을 때, 어떤 생각이 떠오르시나요?
당신이 실무자라면, 매니저에게 우리 컨택센터가 효율적인지 어떻게 공유할 예정이신가요? 당신이 매니저라면, 정말 우리 컨택센터가 잘 운영되고 있는지 어떻게 모니터링할 수 있을까요? 감과 느낌에 의존하지 않고, 객관적이고 정량적으로 컨택센터가 잘 운영되고 있는지 파악하려면 CX 지표 분석이 필요합니다.
응대율(Response Rate), 평균 처리 시간(Average Handling Time) 등 여러 지표의 중요성은 너무 잘 알려져 있기도 하죠.
그러나, 막상 직접 상담 채널에서 데이터를 뽑아 지표를 분석하려면, 막막하셨던 경험이 있지 않으셨나요? CX지표 분석을 위한 데이터가 충분한지, 데이터는 많이 쌓이는데 충분한 정보가 있는 것인지 애매했던 적 있으셨나요?
이번 포스트에서는, 여러 CX지표를 추출하고 분석하는데 꼭 필요한 데이터의 종류를 소개드립니다.
CX분석을 위한 필수 데이터 4가지
기본 원칙
도메인마다, 혹은 도메인 내 비즈니스 모델에 따라 CX분석의 방법은 당연히 다를 수 있지만, CX분석의 기본 원칙은 "누가 언제 무엇을 말했는가"를 기록하는 것입니다. 이를 기준으로, CX분석을 위한 꼭 필요한 4가지 데이터를 소개합니다.
첫 발화자 (user_type)
가장 먼저 기록해야할 데이터는, "누가 먼저 말했는지"를 의미하는 첫 발화자 (user_type) 입니다.
상담은 기본적으로 고객과 기업의 대화의 형태를 유지하는데요. 고객이 무언가 질문이나 문제가 있어 기업에 말을 걸 수 있습니다 (Inbound). 반대로, 기업에서 고객에게 무언가 할 말이 있어 먼저 말을 걸었을 수도 있죠 (Outbound). 이처럼, 컨택센터에서는 2가지 방향의 대화 (Inbound, Outbound)가 이루어지기 때문에, 누가 먼저 대화를 시작했는지 기록하는 것이 필요합니다.
고객이 우리 기업에 말을 많이 걸어온다면, 제품이나 서비스에 무언가 문제가 생겼다는 것을 탐지할 수 있죠. 반대로, 기업에서 고객에게 말을 많이 걸었다면, 내부 오퍼레이션 상에서 무언가 문제가 있어 고객과 하지 않아도 될 대화를 하는 것일 수도 있습니다. 이처럼, 컨택센터 운영이 잘 이루어지는지 파악하려면 "누가 먼저 말했는지"를 기록해야합니다.
첫 발화 시간 (created_at 또는 opened_at)
둘째로, "언제 대화가 시작되었는지"를 의미하는 첫 발화 시간 (created_at) 입니다. 첫 발화자(user_type)를 통해 누가 대화를 시작했는지 알았다면, 첫 발화 시간(created_at)은 그 대화가 언제 시작했는지를 기록하는 데이터입니다.
이 데이터를 통해, Inbound의 경우 언제 고객들이 문의를 많이 하는지 파악할 수 있습니다. 고객 문의가 많이 몰리는 시간대나 요일, 시즌 (e.g. 휴일)을 확인할 수 있다면, 그에 맞게 상담사 인력을 적절하게 배치하거나 제품, 서비스를 대응할 수 있도록 개선하는데 사용할 수 있습니다.
첫 답변 시간 (first_replied_at)
셋째로, "언제 첫 번째 답신을 받았는지"를 의미하는 첫 답변 시간 (first_replied_at) 입니다. 고객과 기업 사이에 대화가 성립되려면, 한 쪽이 말을 걸었을 때 답변이 있을텐데요. 첫 답변 시간 (first_replied_at)은 첫 발화에 답변하는데 얼마나 시간이 흘렀는지를 기록하는 데이터입니다.
이 데이터를 기록한다면, 고객과 기업 사이에 대화가 잘 이어지는지를 분석할 수 있습니다. Inbound의 경우, 고객이 문제가 있어 기업에 말을 거는 경우가 많을 것입니다. 기업이 최대한 빠르게 고객의 말을 확인하고 답변을 보내면, 고객의 기다리는 시간을 아껴줄 수 있습니다. 만약 고객이 처한 문제가 시급하고 시간을 다투는 일이라면, 첫 답변 시간이 늦어질 수록 고객의 불만은 커져가고 강성 문의로 이어질 가능성이 높을 것입니다.
Outbound의 경우에는, 기업이 고객에게 말을 거는 방식에 대해서 진단할 수 있습니다. 기업이 고객에게 말을 걸었는데, 고객이 빠르게 확인하고 답변한다면 가장 좋은 상태일텐데요. 고객에게 메시지를 보냈는데 확인이 늦어 첫 답변 시간이 길어진다면, 무언가 커뮤니케이션하는 방식에 문제가 있을 가능성이 높습니다. 메시지를 잘 읽지 않는 고객들에게 메시지를 보내고 있었거나, 고객이 메시지를 읽지 못할 시간에 대화를 시도하고 있었을 수도 있습니다.
종결 시간 (closed_at)
마지막으로, "마지막 대화가 언제 이루어졌는지"를 의미하는 종결 시간 (closed_at) 입니다. 고객과 기업이 대화를 나누다 보면, 어떤 시점에는 무조건 끝이 있기 마련인데요. 종결 시간 (closed_at)은 대화가 최종적으로 마무리 된 시간을 기록하는 데이터입니다.
이 데이터를 기록한다면, 고객과 기업의 대화가 얼마나 길어지는지를 분석할 수 있습니다. Inbound의 경우, 고객의 문제를 해결하는데 얼마의 시간이 걸렸는지를 측정할 수 있습니다. 처리 시간이 길어진다면, 기업의 리소스를 많이 사용하는 것이니 개선이 필요하다는 액션 아이템을 도출할 수 있을 것입니다. Outbound의 경우, 기업이 고객에게 말을 잘 하고 있는 것인지를 진단할 수 있습니다. 기업이 먼저 말을 걸었는데 종결까지 시간이 오래 걸린다면, 기업이 말을 잘 못하고 있거나, 고객이 답하기 어려운 타이밍에 말을 걸고 있을 수도 있겠죠.
그런데 우리가 "대화가 끝났다"라는 것은 어떻게 알 수 있을까요? 가령, 고객과 기업이 대화를 나누다가, 대화 주제가 변경되었을 때를 종결 시점으로 잡을 수 있을까요? 아래와 같은 예시를 살펴보겠습니다.
19:05 고객: 저 이번에 배송지를 잘못 입력했어요. 배송지 변경하고 싶어요.
19:10 상담사: 네 고객님, 배송지 변경 도와드리겠습니다.
19:50 고객: 그냥 주문 취소할게요. 환불 절차 알려주세요.
20:13 상담사: 네 고객님, 환불 절차 안내 도와드리겠습니다.
20:15 고객: 환불하면 쿠폰은 어떻게되는건가요? 다시 원상복귀 되나요?
20:17 상담사: 네 고객님, 환불 시 쿠폰은 원상복귀 됩니다.
이 데이터를 보면, 19:05에 "배송지 변경"이라는 주제에서 19:50에 "주문 취소"라는 주제로 변경되었고, 20:15에는 "쿠폰"에 대한 문의로 변경되었습니다. 이처럼, 종결 시간의 기준을 대화 주제의 변경으로 잡는다면 정확하게 데이터를 기록할 수 없습니다. "주제"라는 것을 어떻게 나눌 것인지, 그리고 주제의 "변경"은 어떤 기준으로 판단할 것인지 모호하기 때문입니다.
데스크룸은 이 문제를 해결하기 위해, 대화의 마지막 메시지가 전송된 이후, 특정 시간(N)이 지난 시점을 종결 시간(closed_at)으로 기록하는 것을 추천드립니다. 직관적으로 생각해보면, 고객과 기업이 대화하다가 말이 끊긴 이후 시간이 많이 흐르면 그 대화가 종결되었다고 보는 것이죠. N을 1시간으로 설정한다면, 위 대화에서는 마지막 발화가 발생한 20:17에서 1시간이 흐른 후인 21:17을 종결 시간(closed_at)으로 잡는 것입니다.
이 기준으로 종결 시간(closed_at)을 측정한다면, 모호한 개념인 대화 주제를 고민할 필요가 없고, 언제 발화가 이루어졌는지만 기록해두면 바로 계산할 수 있어 편리합니다. 양질의 데이터란 사람에 따라 기준이 달라지지 않고 균일하게 기록될 때 얻을 수 있는데요. 사람마다 달라질 수 있는 기준인 대화 주제로 종결 시간(closed_at)을 측정하기 보다는, 명확하게 누가 와도 동일한 값으로 측정할 수 있는 시간을 기준으로 측정하는 것을 추천합니다.
종결 시간(closed_at) 측정을 위한 특정 시간(N)은 도메인 마다, 기업 마다 다를 수 있습니다. 고객과 기업의 대화가 바로바로 이어지는 환경이라면, N을 짧게 1시간으로 잡아서 관리할 수 있습니다. 반대로, 비즈니스 특성 상 고객과의 대화 텀이 길거나 대화가 이어지기 어려운 환경이라면, N을 넉넉하게 6시간으로 잡아서 관리할 수도 있습니다. 중요한 점은, 이 N을 설정하는데 정답은 없습니다. 여러 수치를 대입해보며 우리 비즈니스에 가장 적합한 N을 설정하는 것이 가장 좋습니다. 정말 어디에서부터 시작해야할지가 막막하시다면, 가장 보수적으로 N을 1시간으로 설정하시는 것을 추천드립니다.
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