많은 컨택센터 책임자들이 방대한 고객 데이터를 이해하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다. 데이터는 고객 경험에 대한 소중한 인사이트를 제공합니다. 하지만 그러한 인사이트를 항상 즉각적이며 명확하게 볼 수 있는 것은 아닙니다. 컨택센터 책임자는 고객 서비스 수준을 지속적으로 향상하고, 회사와 브랜드의 명성을 쌓고, 고객 충성도를 높이기 위해 고객 인게이지먼트 데이터 뒤에 숨은 디테일을 해석할 수 있어야 합니다. 고객 데이터가 체계적이지 않거나 접근이 불가능하다면 다양한 방식으로 컨택센터에 혼란을 줄 수 있습니다. 컨택센터 데이터가 체계적이지 않음을 보여주는 5가지 신호와 이를 방지하는 방법을 소개합니다.

1. 고객 인터랙션 여정에 대한 데이터 부족으로 고객 경험 저하

컨택센터 데이터를 해석하면 고객 만족도와 충성도 수준을 파악할 수 있습니다. IVR 및 셀프 서비스 참여의 상호 작용 데이터, 상호 작용 대기 시간, 상담사 효율성 등을 면밀히 검토하면 모든 상호 작용에서 고객 여정에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 여기에서 수집한 정보를 활용해 상담사는 고객의 요구 사항을 예측하고, 적절히 대응하여 고객의 기대치를 충족시킬 수 있습니다. 그로 인해 고객은 긍정적인 경험을 하고 기업에 대한 충성도가 높아집니다. 여기서 한 단계 더 나아가 고객은 친구, 가족, 동료들과 긍정적인 경험을 공유함으로써 비즈니스를 견인합니다. 이는 고객 확보, 재구매, 긍정적인 온라인 리뷰, 추천, 입소문 등의 증가로 측정될 수 있으며, 이러한 모든 요소가 기업의 성장과 성공에 기여합니다.

고객 인터랙션 여정을 명확하게 파악하지 못하면 특정 문제를 해결하고 효과적인 응답을 빠르게 제공하기 위한 세부 정보가 부족하게 됩니다. 최근에 발표된 Genesys의 글로벌 리서치 보고서 ‘고객 경험 현황‘에 따르면 소비자의 86%가 기업에 대한 선호도는 서비스 수준에 비례한다고 응답했습니다. 또한 80% 이상이 고객 서비스 경험을 지속적으로 개인화하는 기업에서 더 많은 제품을 구매한다고 답했습니다.

2. 빗나간 워크포스 예측으로 고객 대기 시간 증가

정확한 워크포스 예측은 통화량이 가장 많은 시간대에 고객 만족도를 최적화하기 위한 필수 요건입니다. 통화량 추세를 파악하고 최상의 워크포스 예측 전략을 마련하려면 상세한 통화 분석이 필요합니다. 이를 통해 콜백 및 대기 시간을 줄이면서 높은 고객 만족도를 유지할 수 있습니다. 고객 전화에 신속히 응답하면 고객은 해당 회사나 브랜드를 계속해서 이용할 가능성이 높습니다. Genesys 보고서에 따르면 설문 조사에 참여한 소비자 중 55%가 고객 서비스 상호 작용에서 ‘빠른 응답’을 중요하게 여깁니다. 고객 충성도는 언제든 변할 수 있습니다. 컨택센터 관리자는 데이터를 기반으로 워크포스를 올바르게 예측하여 통화 대기열을 줄이고 고객을 즉시 지원할 수 있어야 합니다. 그럼으로써 모든 마찰과 불만을 없앨 수 있습니다.

3. 불완전한 데이터로 인한 잘못된 의사 결정

컨택센터 데이터가 효율적으로 관리되지 못하면 불완전한 분석과 부정확한 결과를 초래하며, 이는 부실한 의사 결정으로 이어집니다. 또한 데이터가 체계적으로 정리되지 않으면 고객의 요구를 충족하지 못하게 되고, 장기적인 고객 관계와 서비스 수준에 해가 될 수 있습니다. 고객의 선호도, 요구 사항, 패턴을 제대로 이해하지 못한 상담사는 부적절한 응답과 ‍잘못된 해결책을 제공하기 때문입니다. 하지만 이러한 문제점은 고급 분석 플랫폼으로 문제를 해결할 수 있습니다. 컨택센터 데이터에서 정보를 효과적으로 수집하고 정렬하면 강력한 분석을 통해 특정 통화 시나리오를 종합적으로 이해할 수 있습니다. 그러면 컨택센터 상담사는 선호 사항, 상담 이력, 이전 상호 작용과 같은 발신자에 대한 중요한 세부 정보를 바로 활용할 수 있습니다. 그 결과, 상담사는 보다 개인화되고 효율적인 지원을 제공하고, 궁극적으로는 고객의 요구를 보다 정확하게 충족하고 긍정적인 고객 관계를 유지할 수 있습니다.

4. 직원 성과에 대한 가시성 부족

시각화된 데이터와 공유된 운영 인사이트를 제대로 활용하면 최적의 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 데이터가 없다면 직원 효율성, 고객 만족도 등의 주요 지표를 모니터링할 수 없습니다. 관리자가 필요할 때 적절히 개입하기도 어렵습니다. 또한 상담사 활용을 극대화하거나 팀원이 통화 처리와 관련된 작업에 소비하는 시간을 판단하는 데도 한계가 있습니다. 날짜와 시간을 참조하면서 상담사 활동을 종합적으로 보고하는 리포팅 기능을 통해 전체 상담사의 성과를 파악할 수 있습니다. 상담사를 모니터링하고 적시에 필요한 조치를 함으로써 동기를 얻고 고객에게 최상의 서비스를 제공하도록 할 수 있습니다.

5. 부족한 데이터 관리로 수익 손실

상담사 활동, 인력 충원 규모, 교육 프로그램 결과, 이탈률, 일관되지 않은 보고 등 운영과 관련된 분야에서 데이터 관리가 적절히 이루어지지 않으면 회사 수익에도 부정적인 영향을 줍니다. 예를 들어, 데이터를 이용할 수 없다면 아웃리치 캠페인과 상담사 코칭 이니셔티브에 비효율적인 지출을 하게 됩니다. 또한 데이터에 기반한 명확한 가이드라인이 없다면 평균 처리 시간이 지나치게 짧아지고 기술적 비효율성이 초래됩니다. 이는 결국, 추가 비용과 궁극적인 수익 손실로 이어집니다. 신뢰할 수 있고 일관된 분석 솔루션을 구현하면 컨택센터 데이터를 간소화하고 상황에 맞는 지식을 통해 조직의 역량을 강화할 수 있습니다. 또한 상담사는 추측성 답변을 제공하지 않게 되고 최적의 고객 만족도 점수를 달성할 수 있습니다.

고급 분석의 장점을 한껏 누리는 현명한 방법

데이터를 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 컨택센터의 데이터를 체계적으로 관리하고 신뢰할 수 있는 분석 솔루션을 마련해야 합니다. Brightmetrics™는 Genesys Cloud™ 플랫폼을 위한 고급 컨택센터 분석 제품군을 제공합니다. 이 제품군은 고객 인터랙션 데이터로부터 중요한 비즈니스 인사이트를 이끌어 냅니다. Brightmetrics 분석이 제공하는 과거 및 실시간 데이터에 대한 종합적인 뷰를 통해 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 고객 경험을 더 정확하게 이해할 수 있으며, 궁극적으로 더욱 강력하고 충성도 높은 고객 관계를 만들 수 있습니다. 상담사는 매끄러운 Brightmetrics 대시보드를 통해 원하는 순간에 곧바로 데이터와 보고서를 공유할 수 있습니다. 또한 부정확한 KPI와 일반적인 대시보드 템플릿이 아닌, 맞춤형 구성을 통해 언제나 성공적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다. Brightmetrics와 Genesys Cloud 구성 요소를 함께 사용하면 인터랙션 데이터와 컨택센터 투자의 잠재력을 최대로 누릴 수 있습니다. 컨택센터 운영을 위한 두 회사의 독보적인 솔루션 조합을 통해 기업은 가장 신뢰할 수 있고 정확한 분석을 수행할 수 있습니다. AppFoundry® Marketplace에서 Brightmetrics에 대해 자세히 알아보세요.