들어가며

아무리 좋은 제품이라도, 매출이 떨어지는 순간은 언제든 찾아올 수 있습니다.

그럴 때 우리는 GA(Google Analytics)나 CRM 안에서 이탈률, 구매 전환율, 클릭률 같은 숫자들을 살펴보며 ‘무슨 문제가 생긴 걸까?’ 원인을 추측하죠.

하지만 고객의 ‘행동’만 보고 진짜 이유를 알 수 있을까요? 진짜 중요한 건, 고객이 왜 이탈했는지, 왜 더 이상 우리 제품을 선택하지 않는지를 아는 것입니다. 결국 우리가 집중해야 할 건, 고객이 직접 말하는 ‘왜’ 입니다.

이럴 때 가장 먼저 확인해야 할 것이 고객 상담 데이터, 즉 VOC입니다. 매출이 떨어진 문의에서 어떤 문의가 집중되는지, 어떤 불만이 반복되는지 파악하면, 고객 이탈의 원인을 찾을 수 있습니다.

이번 글에서는 고객 상담 데이터를 활용해 매출 하락의 원인을 어떻게 분석할 수 있는지 소개합니다. 데스크룸 고객사의 기획자, PM이 매출이 하락하는 제품의 문제 유형을 파악하고, 실제 고객의 불편을 어떻게 해결하는지 소개합니다.

제품 성과가 떨어졌을 때, 왜 고객 상담 데이터를 봐야할까요?

고객 상담 데이터(VOC)는 단순히 문제를 나열하는 데이터가 아닙니다. 제품 성과 하락의 ‘원인을 파악할 수 있는 가장 빠른 단서’를 제공합니다. 그 이유들을 하나씩 살펴보겠습니다.

1) 고객이 불편을 느낀 ‘정확한 지점’을 알려줍니다.

VOC에는 고객이 직접 겪은 불편이 아주 구체적으로 담겨 있습니다. “배송이 너무 느려요.”, “작동 버튼이 잘 눌러지지 않아요.”, “설명서가 너무 어려워요.” 같은 표현들은 제품의 어떤 기능이, 어떤 상황에서 고객 기대와 어긋났는지를 명확하게 보여줍니다.

이는 “구매 전환율 감소” 와 같은 후행 지표의 기저에 있는 원인을 정확하게 알려줍니다. 고객이 불편을 느낀 지점을 정확히 짚어내고, 개선이 필요한 지점을 구체적으로 담고 있기 때문입니다.

2) 반복되는 문제의 패턴을 가장 먼저 감지할 수 있습니다.

VOC는 반복되는 문제의 패턴을 가장 빠르게 보여주기도 합니다.

예를 들어, 한 뷰티 브랜드는 신제품 디바이스에 대해 “전원이 안 들어온다”는 문의가 출시 이틀 만에 10건 이상 접수되었습니다. 처음엔 단순 불량으로 보였지만, 유사한 문의가 반복되며 초기 생산품 전체에 문제가 있다는 사실이 드러났습니다.

이처럼, VOC는 제품, 운영, 배송 전 과정에서 반복적으로 발생하는 문제를 파악하고 빠르게 파악하고, 대응할 수 있는 실마리가 됩니다.

고객 상담 데이터로 제품 지표가 떨어지는 원인 찾기

가상의 브랜드 BAZZA의 ‘시그니처 레더 크로스백’ 제품을 예시로, 데스크룸 고객사의 기획자, PM이 고객 문의 데이터를 활용해 문제의 원인을 발견하고, 개선하는 과정을 소개합니다.

기획자와 PM은 시그니처 레더 크로스백이라는 제품의 매출이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 근본적인 원인을 찾는 상황입니다.

Step1. 먼저, 데스크룸의 VOC 탭으로 이동합니다.

여기서는 BAZZA의 모든 제품에 대한 VOC를 통합적으로 확인할 수 있습니다.

Step2. 문제 제품을 선택하고, 타겟 필터링을 설정합니다.

지표가 하락한 제품인 ‘시그니처 레더 크로스백’을 선택하고, 해당 제품에 대한 문의만 필터링합니다.

Step3. 세 가지 방법으로 지표 하락의 원인을 분석하세요.

이제 지표가 왜 하락했는지 구체적으로 파악할 차례입니다. 데스크룸에서는 고객 상담 데이터를 활용해, 문제의 원인을 다음 세 가지 방으로 파악할 수 있습니다.

1/ 최근 급증하는 문의 기준

2/ LTV 손실이 큰 문의 기준

3/ 총 티켓 수가 많은 문의 기준

이처럼 데스크룸에서는 위 세 가지 관점으로 문제의 원인을 빠르게 파악할 수 있습니다.

3-1. 최근 급증하는 문의를 기준으로

: 이전에는 문의가 없었지만 최근에 반복적으로 발생한 문의를 확인합니다. 예를 들어,

• 신제품 출시 또는 제품 리뉴얼을 하였거나,

• 계절 변화로 사용 환경이 달라졌다거나,

• 프로모션, 사은품, 이벤트 등의 캠페인 이슈가 있었거나,

이처럼 제품 변화나 외부 요인으로 따라, 특정 문의가 갑자기 증가하는 경우가 있습니다.

3-2. LTV 손실이 큰 문의를 기준으로

: 고객의 이탈이나 환불로 인해 손실되는 매출이 큰 문의를 우선적으로 대응하는 방법입니다. LTV 손실을 기준으로 정렬을 하여 가장 손실이 큰 문의부터 살펴보면, 단순한 불만을 넘어 실제 매출에 영향을 주는 핵심 이슈를 우선 해결할 수 있습니다.

3-3. 총 티켓 수가 많은 문의 기준으로

: 총 티켓 수를 확인하여 가장 많이 들어온 문의를 해결하는 접근입니다. 단, 배송 지연, 배송 조회 등 반복되지만 개선이 어려운 경우도 있어, 단순 빈도보다는 해결 가능성과 사업에 미치는 영향을 함께 고려해야 합니다.

이처럼 데스크룸을 활용하면 고객사의 상황에 맞는 분석 방법을 선택해, 더 정확하고 실질적인 개선으로 이어질 수 있습니다.

Step4. 고객의 불만을 개선안으로 연결합니다.

VOC 분석으로 문제의 원인이 명확해졌다면, 문제를 해결할 방법에 대해 조사하고 개선해야 합니다.

예를 들어, ‘시그니처 레더 크로스백’에서 제품 냄새’가 주요 이슈로 확인되었다면, 데스크룸 고객사는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.

• 포장 개선: 공기 차단 비닐에서 통기성 좋은 포장지로 교체

• 탈취제 동봉: 민감한 고객을 위한 탈취제 샘플 동봉

• 상품 상세 설명 보완: ‘천연 가죽 특유의 냄새가 있을 수 있음’ 을 명시하고, 사용 전 보관 팁 제공

마치며

이번 포스트에서는 데스크룸을 활용해, 고객 상담 데이터를 기반으로 매출 하락 원인을 분석하는 과정을 소개했습니다.

VOC를 활용하면 단순한 ‘구매 전환율 감소’ 같은 숫자 너머로 들어갈 수 있습니다. 어떤 제품에서 문제가 발생했는지, 고객이 구체적으로 무엇에 불편을 느꼈는지 고객의 언어로 정확히 짚어낼 수 있습니다.

모든 상담 내용을 일일이 확인하기 어려운 브랜드 운영자들을 위해, 데스크룸은 VOC를 분석하고, 실제 개선으로 연결할 수 있는 핵심 이슈를 빠르게 포착해드립니다.

숫자가 말해주지 않는 진짜 원인, 고객의 목소리에 집중하여 높은 전환 성과를 만들어보세요.