이 포스트는 이런 분들께 도움이 됩니다.
VOC를 수집하고 있지만, 무엇을 개선해야 할지 명확하지 않은 CX 리더
VOC를 태그 중심으로 관리하고 있지만, 분석의 깊이에 한계를 느끼는 CX 매니저
고객의소리(VOC)를 실질적인 개선으로 연결하고 싶은 서비스 운영 매니저
VOC, 고객의 소리란 무엇일까요?
VOC는 Voice of the Customer, 즉 고객의소리를 의미합니다. 단순한 문의내용 또는 피드백이 아니라, 고객이 어떤 상황에서 어떤 감정으로 문제를 겪었는지를 보여주는 실행 가능한 인사이트입니다.
예를 들어, 환불을 요청하는 문의가 들어왔다고 가정해본다면, "환불 요청"이라는 하나의 질문일 수 있겠지만, 사실은 아래와 같은 정보들이 함께 담겨 있습니다:
고객이 상품을 구매한 경로 (앱 또는 웹)
환불을 결정한 시점 (결제 단계인지, 배송 단계인지)
고객이 문의한 상담 채널 (채팅, 전화, 이메일 등)
어떤 상품에 대한 문의인지 (상품 카테고리)
고객의 감정 (실망, 불편 등)
긍정 부정 종결 여부 (만족으로 종결, 불만족으로 종결)
이처럼 복합적인 데이터 또는 정보들을 VOC 유형으로 정리하고 관리해야 하지만,
실제로는 많은 기업들이 VOC를 "취소/환불", "주문/결제"처럼 하나의 상담 태그만으로 담아 분류합니다.
그 결과, 데이터는 쌓이지만 다시 유형들을 나누고, 뜯어보고, 분석해야 하는 일이 반복되기 마련이죠.
환불 요청 문의라는 사실은 알 수 있지만, 직관적으로 어떤 상품인지, 어떤 사유인지, 감정은 어떠한지 등의 정보는 쉽게 확인하기 어렵습니다.
VOC 데이터를 "실행 가능한 인사이트"로 만들기 위해, 데스크룸팀은 대화내역을 구성하는 맥락들을 기반으로 다이나믹 VOC 형태로 구조화해보시는 것을 추천드립니다.
질문 유형뿐만 아니라 고객유형, 기능유형, 감정유형, 상품유형 등 다양한 관점에서 데이터를 나누어 보면, 제품의 개선점을 도출하고, 서비스의 병목현상을 발견하며, 고객 응대 과정 중 숨겨진 문제들을 빠르고 효율적으로 파악할 수 있습니다.
VOC 유형, 어떻게 나누어야 할까요?
VOC를 구조화할 때는 기본적으로 "누가", "어디서", "무엇을"의 관점에서 먼저 정리해보는 것이 좋습니다. 이후 필요에 따라 감정, 종결 상태, 상품 정보 등 추가적인 유형을 덧붙이면 더 정교한 분석이 가능합니다.
데스크룸에서는 다음과 같은 유형 분류를 추천드립니다:
기본적으로 나누면 좋은 유형
고객 유형 (예: 신규 고객, 재구매 고객 등)
서비스/기능 유형 (예: 배달, 픽업, 정기배송, 예약 주문 등)
질문 유형 (예: 환불 요청, 결제 방법, 비밀번호 변경 등)
그 외 나누면 좋은 유형
감정 유형 (예: 긍정, 불만, 실망 등)
종결 유형 (예: 긍정 종결, 부정 종결, 미종결)
상품 유형 (예: 카테고리, 브랜드, 옵션 등)
채널 유형 (예: 웹, 앱, 전화, 채팅 등)
상담사 유형 (예: 시니어, 주니어, 티어 등)
이처럼 VOC 유형을 정교하게 나누면, 불만이 반복되는 기능, 고객군, 상황을 명확히 파악할 수 있고, 팀 간 협업 및 개선 제안으로도 자연스럽게 이어질 수 있습니다.
실무에서는 어떤 분석 결과를 만들 수 있을까요?
VOC를 다양한 관점에서 정리하면, 단순히 빈도를 세는 수준을 넘어 더 뎁스 있는 분석이 가능합니다. 예를 들어:
고객 유형 + 감정 유형 분석: 재구매 고객 중 부정적인 감정이 반복되거나 미종결 상태가 누적될 경우, 충성 고객의 이탈 가능성을 조기에 포착할 수 있습니다.
기능 유형 + 질문 유형 분석: 정기배송 서비스에서 ‘배송 중 취소 요청’이 반복된다면, 고객이 왜 배송 중에 취소를 선택했는지를 파악해 제품 구성, 일정 안내, 기대치와 경험 간의 갭 차이를 확인할 수 있습니다.
서비스 유형 + 상품 유형 분석: 픽업 서비스에서 특정 식품류 상품의 클레임이 반복된다면, 고객이 상품을 수령하는 시점에 문제가 있거나, 상품 특성상 해당 서비스 방식과 맞지 않을 수 있다는 점을 확인할 수 있습니다.
상담사 유형 + 종결 유형 분석: 특정 티어나 주니어 상담사 응대 건에서 부정 종결률이 높게 나타난다면, 온보딩 교육이나 가이드 강화가 필요하다는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
이처럼 VOC를 다층적으로 분석하면, 반복되는 문제의 뿌리를 찾고, 고객 경험의 병목 구간을 파악하며, 개선이 시급한 영역에 집중할 수 있습니다.
데스크룸이 도와드립니다.
수동으로 기재하는 태그, 감에 의존한 분류, 모호한 데이터 분석은 이제 그만하세요.
데스크룸은 VOC (고객의 목소리)를 정밀하게 구조화하고, 자동으로 VOC 유형과 유형값을 분석해 제공합니다. 단순한 키워드가 아닌, 고객이 남긴 맥락을 이해해 고객유형, 질문유형, 서비스 유형을 기준으로 자동 분류합니다.
또한, 원하는 유형을 직접 설정하고 확장할 수 있는 유형 커스터마이징 기능도 함께 제공합니다. 원하는 VOC 유형을 기재해두기만 하면, 데스크룸이 알아서 분류하고, 더 뎁스 있는 인사이트를 팀 전체가 빠르게 공유할 수 있도록 도와줍니다.
무엇이 반복되고, 어디에서 병목이 생기고 있는지, 무엇을 우선적으로 개선해야 할지. 이제 빠르게 확인해보세요.
