VOC 우선 순위 설정 가이드

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Author :

싱클리 팀

2023. 8. 10.

VOC 우선 순위 설정 가이드
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VOC 우선 순위 설정 가이드

💡고객의 의견을 제품/서비스에 얼마나, 어디까지 반영해야 될까요?

이는 고객의 소리를 가장 가까이에서 듣는 CX, CS, 세일즈, 고객성공팀과 같은 고객 대면 부서뿐만 아니라, 해당 VOC를 참고해서 제품/서비스를 개선하는 제품팀, 운영팀 등 전사에서 관심을 가지는 중요한 문제이죠.

그래서 이번 아티클에서 “VOC 우선순위화”에 대한 내용을 풀어보고자 합니다. VOC를 효율적으로 관리 및 분석해서 효과적으로 제품/서비스에 반영하고 있는 여러 팀을 만나면서 배운 점과 싱클리가 풀어가고자 하는 방향성을 공유드립니다.


VOC 우선순위화가 어려운 이유 3가지

“이 기능/서비스가 없으면 도입하지 않겠다”, “이 기능/서비스가 없으면 탈퇴하겠다.”, “심각하게 느려서 못 쓰겠다”는 다양한 부정적인 고객의 소리를 듣게 되면, 이를 충족시켜야 고객이 제품이나 서비스를 더 잘 쓰고 이탈하지 않을 것 같다고 생각하게 됩니다.

그리고 실제로도 이러한 이유로 고객이 이탈하는 것을 목격하게 됩니다.

그래서 세일즈, CX 등 고객과 직접 얘기를 나누는 직무의 담당자들은 이러한 고객의 소리를 내부에 전달하고 이슈 레이징을 합니다.


하지만 내부적으로는 이러한 고객의 소리를 직접 듣지 않았기에 심각하게 받아들이지 않거나, 너무나 많은 또다른 이슈들로 인해 귀기울여 듣지 못합니다.

결국 세일즈, CX 담당자별로 얼마나 더 강하게 이슈 레이징을 하느냐에 따라 특정 고객의 소리가 반영이 되고 안 되고 결정하는 잘못된 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

심지어는 고객의 소리가 아예 반영이 안 될 수도 있으며, 고객에게 필요하지 않은 제품을 만들기도 합니다.


이러한 문제들이 발생하게 되는 이유는 크게 세 가지로 추려볼 수 있습니다.


#1 고객의 소리를 한 곳에 일관되게 정리하고 있지 않다.

고객은 상담 채팅, 유선 통화, 세일즈 미팅, 이메일 등 다양한 채널을 통해 의견을 전달합니다.

이러한 VOC 데이터를 한 곳에 일관되게 모으고 정리하는 파이프라인을 만들지 않는다면,
1)누락되는 고객 VOC가 발생하고,
2)정량적으로 고객 이슈를 파악할 수 없어,
VOC 데이터 기준으로 의사결정을 하기 어려워집니다.

즉, 고객을 직접 대응한 담당자만이 맥락을 이해하고, 이슈 레이징 여부에 따라 내부 검토 방향성이 달라지게 됩니다. 고객의 소리를 직접 듣지 않은 제품 팀이나 디자이너, 개발자 등의 입장에서는 어떠한 기준과 근거를 가지고 해당 고객의 소리가 중요한지 아닌지를 판단하기 어려워집니다.


#2 회사의 주요 목표와 연결시키지 않는다.

-서로 상반되는 고객 의견이 있을 때는 어떤 고객의 의견을 반영해야 될까요?

-내부 의견과 고객 의견이 상반되는 경우에는 어떻게 해야 될까요?

-그리고 너무나도 많은 고객 이슈들이 있을 때는 어떤 것부터 해결해야 될까요?

이러한 문제들은 고객 이슈를 단순히 접수 건수만으로 정량화하는 경우에 판단하기가 어렵습니다. 문의 건수를 줄이는게 회사 차원의 목표라면 상관 없지만, 대부분의 사업은 💰매출 관련 지표(MRR, ARR)나 선행지표(NPS) 등을 기준으로 운영하기 때문에 고객 이슈 또한 이러한 관점에서 정량화가 필요합니다.

그리고 시기별로 회사가 목표로 하는 주요 타겟 고객 (혹은 고객 세그먼트)이 있으면, 이에 맞춰 VOC 분석 결과 또한 제공되어, 회사 방향성과 맞춰져야 합니다.

하지만 고객 이슈가 어떠한 매출 임팩트를 지니는지, 사업에 무슨 영향을 주는지, 매번 고객 데이터를 확인하고 가져오는 것은 어렵기 때문에 이러한 과정이 누락되기도 합니다.


#3 고객의 소리의 중요성을 구성원이 공감하지 않는다.

만약 내부 구성원, 특히 의사 결정자(C-level, 리더급)가 고객의 소리의 중요성에 공감하지 못한다면, 아무리 VOC를 정리하고 분석한 결과를 회사 주요 지표와 연결 시켜서 공유해도 받아들여지지 않을 수 있습니다.

이런 경우, 중요한 사업 기회를 놓칠 수 있습니다.

기술적 우위나 차별성을 가진 경우가 아니라면, 고객 관리, 고객의 소리 반영이 더욱 중요해지는데요, VOC 반영 사례를 쌓아가면서 피드백 루프의 선순환 경험을 조직에서 경험할 수 있도록 주도하는 역할이 필요합니다.


VOC 우선 순위를 설정하기 위한 가이드

앞서 VOC 우선 순위를 설정하는 것이 어려운 이유를 살펴봤는데요, 모든 고객 이슈를 해결할 수 있다면 좋겠지만, 현실적으로는 불가능하죠. 비즈니스는 한정된 리소스를 이용해 어떤 과제를 먼저 수행해 나갈지 선택의 연속이고, 고객의 소리에서 이슈를 발견하고 해결하는 과정도 그렇습니다.

그렇다면 수많은 고객의 소리에서 먼저 해결해야 되는 과제를 찾아내고 실행하는 기업들은 어떻게 싱클리를 이용해 효율적이고 또 효과적으로 운영하고 있는지 공유드리고자 합니다.


#1 VOC 데이터베이스 구축

다양한 경로로 접수되는 VOC를 한 곳에 정리하세요.

비즈니스 규모에 따라 문의량이 비례하게 증가합니다. VOC 접수 채널을 단순화하지 않는 이상은 여러 채널로 들어오는 고객의 소리를 한 곳에 모으는 것이 더욱 중요해지게 됩니다. 그렇기 때문에 비즈니스가 커가는 시점에 고객의 소리를 일관되게 정리하는 시스템을 갖출 수 있도록 해야 됩니다.

싱클리 팀에서 지금까지 인터뷰한 바에 따르면, 고객센터를 운영하거나 외주를 주는 큰 기업은 VOC 데이터베이스를 직접 구축하기도 하나, 대부분의 스타트업 및 중소기업은 주로 노션, 구글스프레드시트 같은 문서 작업 툴 혹은 젠데스크, 지라 등의 티켓 관리 툴에 데이터를 정리하고 있었습니다.


Before

국내에서는 채널톡으로 고객 응대를 하는 경우를 예로 들면, 채널톡에서 상담 내역을 엑셀로 내보내서 태그 통계를 트렌드로 확인하고, 주요 이슈들은 채널톡 링크를 포함해서 노션에 정리해 팀에 전달하는 케이스들이 많았습니다. 그러면 노션 페이지에 쌓인 목록을 기준으로 우선 순위를 논의하고, 액션 아이템은 지라 같은 프로젝트 관리툴에 이관시키는 방식입니다.

전반적인 프로세스가 사람의 손을 많이 거치기 때문에 CX 매니저 등 담당자가 하루에 몇 시간을 이 작업에 사용하고 있었습니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리를 도입한 팀에서는 이 프로세스를 획기적으로 줄일 수 있었는데요, 먼저 채널톡 등 VOC가 각각 쌓이고 있는 툴들을 연동해 데이터를 자동으로 싱클리 한 곳에 아카이빙되도록 세팅을 합니다. 그러면 매일 직접 데이터를 export하고, 복붙 등의 작업을 할 필요없이 VOC를 모으는 파이프라인을 만들 수 있습니다. 필요한 피드백 내용을 액션 아이템 단위로 그룹핑해서 프로젝트 관리툴로 보낼 수 있도록 활용하고 있습니다.



#2 VOC 분류 시스템화

VOC를 분류하여 반복되는 고객 이슈를 확인하세요.

고객의 소리 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터가 섞여 있습니다. 설문의 경우, 선택지를 제한해서 주기 때문에 정량화할 수 있도록 컨트롤이 가능합니다. 하지만 채팅, 유선 상담, 미팅, 인터뷰 등 대화를 통해 접수하는 내용이나, 주관식 설문으로 응답 받는 경우에는 정성적 데이터를 그대로 활용하기가 어렵습니다. 이러한 정성적 데이터를 정량화하는 작업을 거쳐야 수많은 VOC를 쉽게 파악할 수 있습니다.

정량화를 하는 방법에는 사람이 직접 VOC 건별로 태그/라벨을 붙이거나, AI를 활용해서 자동으로 태깅/라벨링 및 요약하는 기능을 이용해볼 수 있습니다. 다만, 정성적 데이터를 정량화할 때에는 원본 데이터가 되는 정성적 데이터를 보존해야 되는 것이 중요한 포인트입니다. 주요 관리 고객의 소리를 쉽게 재확인할 수 있어야 정확한 맥락과 요구사항을 이해할 수 있기 때문입니다.


Before

CX 팀에서 상담 응대를 하면서 데이터를 정량화할 때, 리소스의 10% 정도를 태그/라벨 분류 및 정리에 쓰고 있다고 하며, 각 회사별로 태그 구조는 제각각이나, 최대 3단 구조까지 문의 유형을 분류해 통계를 보고 있습니다. 제품/서비스의 변화에 따라 문의 또한 변화하기 때문에, 해당 문의를 태그하는 구조 또한 자연스럽게 변화합니다.

제품/서비스가 안정기에 들어간 경우, 이러한 태그에 따라 정량적인 데이터를 보기가 상대적으로 쉬우나, 상담원 교육 및 실제 작업에 리소스가 많이 듭니다. 제품/서비스의 성장기에는 특히 더 관리하기 어려우며, 따라서 태그/라벨은 간소화하면서 AI를 활용해 분석하는 케이스가 증가하고 있습니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리에서는 이러한 니즈에 맞춰 자동으로 VOC를 문의 유형별로 분류하고, 주요 이슈를 요약하는 기능을 제공하고 있습니다. 이미 태그 라벨을 사용하고 있다면, 이를 조합해 그룹핑하는 룰을 세팅하거나, AI로 주요 토픽과 이슈들을 파악하는 방식으로 이용 가능합니다. 비로소 이 단계까지 왔을 때, VOC 우선 순위를 할 수 있는 형태가 나오게 됩니다.



#3 VOC 임팩트 측정

회사 주요 목표에 맞춰 VOC 임팩트를 계산하세요.

프로젝트 우선 순위를 할 때 ICE(Impact, Confidence, Effort) 평가 모델이 유명한데, 이중 Impact에 대해 계산하는 방법에 대해 얘기하고자 합니다. Impact는 말 그대로, “영향력”으로 각 과제들이 사업에 얼마나 큰 영향을 주는지를 말합니다. 임팩트 계산은 회사별로 다를 수 있으며, 보편적으로는 매출을 기준으로 계산해볼 수 있습니다.

먼저 각 VOC를 남긴 고객들을 돈을 내는 고객과 돈을 내지 않는 고객으로 크게 나눠볼 수 있습니다. 돈을 내는 고객의 소리는 다시 돈을 얼마나 내는 고객인지에 따라 플랜, 회원 등급 등으로 구분될 수 있습니다. 이렇게 고객을 세그먼트를 나눠서, 주요한 고객 세그먼트의 VOC에 임팩트 가중치를 줌으로써 단순 VOC의 건수가 아닌, 실제 매출 임팩트 기준으로 정렬해볼 수 있습니다.

매출 지표 뿐만 아니라, VOC를 남긴 고객의 다양한 메타 데이터를 활용해서 볼 수도 있는데요, 회사에서 특정 고객군을 타겟해서 사업 확장을 하고자 할 때, 고객의 프로필에 따라서 세그먼트를 나눠서 VOC에 임팩트 가중치를 주는 방식이 있습니다.

예를 들면, 고객사의 규모에 따라 세그먼트를 나눈다고 하면, 대기업, 중소기업, 스타트업 3개 세그먼트로 고객사를 구분해 볼 수 있습니다. 그러면 대기업을 타겟했을 때 대기업 고객 세그먼트의 VOC를 우선적으로 분석하고 반영함으로써 대기업에 맞는 제품/서비스로 발전시킬 수 있습니다. 이렇게 고객 DB의 다양한 요소들을 활용해 VOC를 다양한 각도에서 우선 순위 설정해볼 수 있습니다.

나아가 고객 세그먼트를 나눠서 VOC 임팩트를 계산하게 되면, 업셀링할 수 있는 사업 성장 기회로도 활용할 수 있습니다.

무료 체험을 하고 있는 고객 혹은 무료 플랜을 사용하고 있는 고객, 유료로 월 10만원 플랜을 쓰는 고객, 엔터프라이즈 고객 등이 있다면, 각 세그먼트별로 자주 요청하는 기능을 별도로 파악해 업셀링의 기회로 활용할 수 있습니다. 즉 각 플랜별로 자주 요청하는 기능을 상위 플랜에 제공함으로써 상위 플랜을 사용하게끔 업셀링할 수 있습니다.


Before

회사마다 고객 세그먼트 기준이 다르고, 임팩트 측정 기준도 다른데요, 그렇다보니 자유도가 높은 스프레드시트나 노션과 같은 테이블에서 필요에 따라 행을 추가해 구성하게 됩니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리는 기본적으로 VOC 건수와 더불어, 해당 VOC의 부정적 정도 (강성 여부), 고객의 매출 임팩트(MRR)을 임팩트 기준으로 자동으로 제공하고 있습니다.

추가로, 각 과제가 고객 세그먼트별로 어떤 분포를 보이는지, 그리고 요청한 상세 고객 프로필을 어떤지 확인할 수 있기 때문에 정성적 데이터도 같이 활용해 판단해볼 수 있습니다. 싱클리에서는 항상 고객 VOC의 원본을 연결시켜 볼 수 있기 때문에 맥락 또한 누구든지 쉽게 파악할 수 있습니다.

이러한 임팩트와 내부 리소스를 고려하여 VOC 우선 순위를 할 수 있으며, 나아가 체계적인 고객 지향적 개선 프로세스를 갖출 수 있게 됩니다.



VOC 우선 순위, 그 이후

VOC를 기반으로 개선하고, 이를 고객에게 알리세요.

마지막으로, 이렇게 VOC 우선 순위를 설정한 이후, 어떤 결과를 기대해볼 수 있을까요?

VOC를 우선 순위하는 이유는, 가장 임팩트가 큰 아이템을 선정하고 진행시키기 위함인데요, 그렇다면 VOC 우선 순위가 파악된 이후에는 이를 실행시켜야 합니다. 과제를 수행할 가장 적합한 담당자/부서를 지정하고, 개선한 이후에는 다시 고객에게 반영된 내용을 알리고, 피드백을 다시 받고 개선하는 피드백 루프를 만들게 되면, 고객 주도로 어느새 비즈니스가 성장해 있을 것입니다.



VOC 분석 및 우선 순위 설정 관련해서 싱클리를 사용해보고 싶으시다면 데모 세션을 신청해주시면, 2주 무료 체험과 함께 제품 소개를 드리고 있습니다.

싱클리를 이용해 고객 주도 성장의 성공 사례를 만들어드리겠습니다 🙂

💡고객의 의견을 제품/서비스에 얼마나, 어디까지 반영해야 될까요?

이는 고객의 소리를 가장 가까이에서 듣는 CX, CS, 세일즈, 고객성공팀과 같은 고객 대면 부서뿐만 아니라, 해당 VOC를 참고해서 제품/서비스를 개선하는 제품팀, 운영팀 등 전사에서 관심을 가지는 중요한 문제이죠.

그래서 이번 아티클에서 “VOC 우선순위화”에 대한 내용을 풀어보고자 합니다. VOC를 효율적으로 관리 및 분석해서 효과적으로 제품/서비스에 반영하고 있는 여러 팀을 만나면서 배운 점과 싱클리가 풀어가고자 하는 방향성을 공유드립니다.


VOC 우선순위화가 어려운 이유 3가지

“이 기능/서비스가 없으면 도입하지 않겠다”, “이 기능/서비스가 없으면 탈퇴하겠다.”, “심각하게 느려서 못 쓰겠다”는 다양한 부정적인 고객의 소리를 듣게 되면, 이를 충족시켜야 고객이 제품이나 서비스를 더 잘 쓰고 이탈하지 않을 것 같다고 생각하게 됩니다.

그리고 실제로도 이러한 이유로 고객이 이탈하는 것을 목격하게 됩니다.

그래서 세일즈, CX 등 고객과 직접 얘기를 나누는 직무의 담당자들은 이러한 고객의 소리를 내부에 전달하고 이슈 레이징을 합니다.


하지만 내부적으로는 이러한 고객의 소리를 직접 듣지 않았기에 심각하게 받아들이지 않거나, 너무나 많은 또다른 이슈들로 인해 귀기울여 듣지 못합니다.

결국 세일즈, CX 담당자별로 얼마나 더 강하게 이슈 레이징을 하느냐에 따라 특정 고객의 소리가 반영이 되고 안 되고 결정하는 잘못된 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

심지어는 고객의 소리가 아예 반영이 안 될 수도 있으며, 고객에게 필요하지 않은 제품을 만들기도 합니다.


이러한 문제들이 발생하게 되는 이유는 크게 세 가지로 추려볼 수 있습니다.


#1 고객의 소리를 한 곳에 일관되게 정리하고 있지 않다.

고객은 상담 채팅, 유선 통화, 세일즈 미팅, 이메일 등 다양한 채널을 통해 의견을 전달합니다.

이러한 VOC 데이터를 한 곳에 일관되게 모으고 정리하는 파이프라인을 만들지 않는다면,
1)누락되는 고객 VOC가 발생하고,
2)정량적으로 고객 이슈를 파악할 수 없어,
VOC 데이터 기준으로 의사결정을 하기 어려워집니다.

즉, 고객을 직접 대응한 담당자만이 맥락을 이해하고, 이슈 레이징 여부에 따라 내부 검토 방향성이 달라지게 됩니다. 고객의 소리를 직접 듣지 않은 제품 팀이나 디자이너, 개발자 등의 입장에서는 어떠한 기준과 근거를 가지고 해당 고객의 소리가 중요한지 아닌지를 판단하기 어려워집니다.


#2 회사의 주요 목표와 연결시키지 않는다.

-서로 상반되는 고객 의견이 있을 때는 어떤 고객의 의견을 반영해야 될까요?

-내부 의견과 고객 의견이 상반되는 경우에는 어떻게 해야 될까요?

-그리고 너무나도 많은 고객 이슈들이 있을 때는 어떤 것부터 해결해야 될까요?

이러한 문제들은 고객 이슈를 단순히 접수 건수만으로 정량화하는 경우에 판단하기가 어렵습니다. 문의 건수를 줄이는게 회사 차원의 목표라면 상관 없지만, 대부분의 사업은 💰매출 관련 지표(MRR, ARR)나 선행지표(NPS) 등을 기준으로 운영하기 때문에 고객 이슈 또한 이러한 관점에서 정량화가 필요합니다.

그리고 시기별로 회사가 목표로 하는 주요 타겟 고객 (혹은 고객 세그먼트)이 있으면, 이에 맞춰 VOC 분석 결과 또한 제공되어, 회사 방향성과 맞춰져야 합니다.

하지만 고객 이슈가 어떠한 매출 임팩트를 지니는지, 사업에 무슨 영향을 주는지, 매번 고객 데이터를 확인하고 가져오는 것은 어렵기 때문에 이러한 과정이 누락되기도 합니다.


#3 고객의 소리의 중요성을 구성원이 공감하지 않는다.

만약 내부 구성원, 특히 의사 결정자(C-level, 리더급)가 고객의 소리의 중요성에 공감하지 못한다면, 아무리 VOC를 정리하고 분석한 결과를 회사 주요 지표와 연결 시켜서 공유해도 받아들여지지 않을 수 있습니다.

이런 경우, 중요한 사업 기회를 놓칠 수 있습니다.

기술적 우위나 차별성을 가진 경우가 아니라면, 고객 관리, 고객의 소리 반영이 더욱 중요해지는데요, VOC 반영 사례를 쌓아가면서 피드백 루프의 선순환 경험을 조직에서 경험할 수 있도록 주도하는 역할이 필요합니다.


VOC 우선 순위를 설정하기 위한 가이드

앞서 VOC 우선 순위를 설정하는 것이 어려운 이유를 살펴봤는데요, 모든 고객 이슈를 해결할 수 있다면 좋겠지만, 현실적으로는 불가능하죠. 비즈니스는 한정된 리소스를 이용해 어떤 과제를 먼저 수행해 나갈지 선택의 연속이고, 고객의 소리에서 이슈를 발견하고 해결하는 과정도 그렇습니다.

그렇다면 수많은 고객의 소리에서 먼저 해결해야 되는 과제를 찾아내고 실행하는 기업들은 어떻게 싱클리를 이용해 효율적이고 또 효과적으로 운영하고 있는지 공유드리고자 합니다.


#1 VOC 데이터베이스 구축

다양한 경로로 접수되는 VOC를 한 곳에 정리하세요.

비즈니스 규모에 따라 문의량이 비례하게 증가합니다. VOC 접수 채널을 단순화하지 않는 이상은 여러 채널로 들어오는 고객의 소리를 한 곳에 모으는 것이 더욱 중요해지게 됩니다. 그렇기 때문에 비즈니스가 커가는 시점에 고객의 소리를 일관되게 정리하는 시스템을 갖출 수 있도록 해야 됩니다.

싱클리 팀에서 지금까지 인터뷰한 바에 따르면, 고객센터를 운영하거나 외주를 주는 큰 기업은 VOC 데이터베이스를 직접 구축하기도 하나, 대부분의 스타트업 및 중소기업은 주로 노션, 구글스프레드시트 같은 문서 작업 툴 혹은 젠데스크, 지라 등의 티켓 관리 툴에 데이터를 정리하고 있었습니다.


Before

국내에서는 채널톡으로 고객 응대를 하는 경우를 예로 들면, 채널톡에서 상담 내역을 엑셀로 내보내서 태그 통계를 트렌드로 확인하고, 주요 이슈들은 채널톡 링크를 포함해서 노션에 정리해 팀에 전달하는 케이스들이 많았습니다. 그러면 노션 페이지에 쌓인 목록을 기준으로 우선 순위를 논의하고, 액션 아이템은 지라 같은 프로젝트 관리툴에 이관시키는 방식입니다.

전반적인 프로세스가 사람의 손을 많이 거치기 때문에 CX 매니저 등 담당자가 하루에 몇 시간을 이 작업에 사용하고 있었습니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리를 도입한 팀에서는 이 프로세스를 획기적으로 줄일 수 있었는데요, 먼저 채널톡 등 VOC가 각각 쌓이고 있는 툴들을 연동해 데이터를 자동으로 싱클리 한 곳에 아카이빙되도록 세팅을 합니다. 그러면 매일 직접 데이터를 export하고, 복붙 등의 작업을 할 필요없이 VOC를 모으는 파이프라인을 만들 수 있습니다. 필요한 피드백 내용을 액션 아이템 단위로 그룹핑해서 프로젝트 관리툴로 보낼 수 있도록 활용하고 있습니다.



#2 VOC 분류 시스템화

VOC를 분류하여 반복되는 고객 이슈를 확인하세요.

고객의 소리 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터가 섞여 있습니다. 설문의 경우, 선택지를 제한해서 주기 때문에 정량화할 수 있도록 컨트롤이 가능합니다. 하지만 채팅, 유선 상담, 미팅, 인터뷰 등 대화를 통해 접수하는 내용이나, 주관식 설문으로 응답 받는 경우에는 정성적 데이터를 그대로 활용하기가 어렵습니다. 이러한 정성적 데이터를 정량화하는 작업을 거쳐야 수많은 VOC를 쉽게 파악할 수 있습니다.

정량화를 하는 방법에는 사람이 직접 VOC 건별로 태그/라벨을 붙이거나, AI를 활용해서 자동으로 태깅/라벨링 및 요약하는 기능을 이용해볼 수 있습니다. 다만, 정성적 데이터를 정량화할 때에는 원본 데이터가 되는 정성적 데이터를 보존해야 되는 것이 중요한 포인트입니다. 주요 관리 고객의 소리를 쉽게 재확인할 수 있어야 정확한 맥락과 요구사항을 이해할 수 있기 때문입니다.


Before

CX 팀에서 상담 응대를 하면서 데이터를 정량화할 때, 리소스의 10% 정도를 태그/라벨 분류 및 정리에 쓰고 있다고 하며, 각 회사별로 태그 구조는 제각각이나, 최대 3단 구조까지 문의 유형을 분류해 통계를 보고 있습니다. 제품/서비스의 변화에 따라 문의 또한 변화하기 때문에, 해당 문의를 태그하는 구조 또한 자연스럽게 변화합니다.

제품/서비스가 안정기에 들어간 경우, 이러한 태그에 따라 정량적인 데이터를 보기가 상대적으로 쉬우나, 상담원 교육 및 실제 작업에 리소스가 많이 듭니다. 제품/서비스의 성장기에는 특히 더 관리하기 어려우며, 따라서 태그/라벨은 간소화하면서 AI를 활용해 분석하는 케이스가 증가하고 있습니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리에서는 이러한 니즈에 맞춰 자동으로 VOC를 문의 유형별로 분류하고, 주요 이슈를 요약하는 기능을 제공하고 있습니다. 이미 태그 라벨을 사용하고 있다면, 이를 조합해 그룹핑하는 룰을 세팅하거나, AI로 주요 토픽과 이슈들을 파악하는 방식으로 이용 가능합니다. 비로소 이 단계까지 왔을 때, VOC 우선 순위를 할 수 있는 형태가 나오게 됩니다.



#3 VOC 임팩트 측정

회사 주요 목표에 맞춰 VOC 임팩트를 계산하세요.

프로젝트 우선 순위를 할 때 ICE(Impact, Confidence, Effort) 평가 모델이 유명한데, 이중 Impact에 대해 계산하는 방법에 대해 얘기하고자 합니다. Impact는 말 그대로, “영향력”으로 각 과제들이 사업에 얼마나 큰 영향을 주는지를 말합니다. 임팩트 계산은 회사별로 다를 수 있으며, 보편적으로는 매출을 기준으로 계산해볼 수 있습니다.

먼저 각 VOC를 남긴 고객들을 돈을 내는 고객과 돈을 내지 않는 고객으로 크게 나눠볼 수 있습니다. 돈을 내는 고객의 소리는 다시 돈을 얼마나 내는 고객인지에 따라 플랜, 회원 등급 등으로 구분될 수 있습니다. 이렇게 고객을 세그먼트를 나눠서, 주요한 고객 세그먼트의 VOC에 임팩트 가중치를 줌으로써 단순 VOC의 건수가 아닌, 실제 매출 임팩트 기준으로 정렬해볼 수 있습니다.

매출 지표 뿐만 아니라, VOC를 남긴 고객의 다양한 메타 데이터를 활용해서 볼 수도 있는데요, 회사에서 특정 고객군을 타겟해서 사업 확장을 하고자 할 때, 고객의 프로필에 따라서 세그먼트를 나눠서 VOC에 임팩트 가중치를 주는 방식이 있습니다.

예를 들면, 고객사의 규모에 따라 세그먼트를 나눈다고 하면, 대기업, 중소기업, 스타트업 3개 세그먼트로 고객사를 구분해 볼 수 있습니다. 그러면 대기업을 타겟했을 때 대기업 고객 세그먼트의 VOC를 우선적으로 분석하고 반영함으로써 대기업에 맞는 제품/서비스로 발전시킬 수 있습니다. 이렇게 고객 DB의 다양한 요소들을 활용해 VOC를 다양한 각도에서 우선 순위 설정해볼 수 있습니다.

나아가 고객 세그먼트를 나눠서 VOC 임팩트를 계산하게 되면, 업셀링할 수 있는 사업 성장 기회로도 활용할 수 있습니다.

무료 체험을 하고 있는 고객 혹은 무료 플랜을 사용하고 있는 고객, 유료로 월 10만원 플랜을 쓰는 고객, 엔터프라이즈 고객 등이 있다면, 각 세그먼트별로 자주 요청하는 기능을 별도로 파악해 업셀링의 기회로 활용할 수 있습니다. 즉 각 플랜별로 자주 요청하는 기능을 상위 플랜에 제공함으로써 상위 플랜을 사용하게끔 업셀링할 수 있습니다.


Before

회사마다 고객 세그먼트 기준이 다르고, 임팩트 측정 기준도 다른데요, 그렇다보니 자유도가 높은 스프레드시트나 노션과 같은 테이블에서 필요에 따라 행을 추가해 구성하게 됩니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리는 기본적으로 VOC 건수와 더불어, 해당 VOC의 부정적 정도 (강성 여부), 고객의 매출 임팩트(MRR)을 임팩트 기준으로 자동으로 제공하고 있습니다.

추가로, 각 과제가 고객 세그먼트별로 어떤 분포를 보이는지, 그리고 요청한 상세 고객 프로필을 어떤지 확인할 수 있기 때문에 정성적 데이터도 같이 활용해 판단해볼 수 있습니다. 싱클리에서는 항상 고객 VOC의 원본을 연결시켜 볼 수 있기 때문에 맥락 또한 누구든지 쉽게 파악할 수 있습니다.

이러한 임팩트와 내부 리소스를 고려하여 VOC 우선 순위를 할 수 있으며, 나아가 체계적인 고객 지향적 개선 프로세스를 갖출 수 있게 됩니다.



VOC 우선 순위, 그 이후

VOC를 기반으로 개선하고, 이를 고객에게 알리세요.

마지막으로, 이렇게 VOC 우선 순위를 설정한 이후, 어떤 결과를 기대해볼 수 있을까요?

VOC를 우선 순위하는 이유는, 가장 임팩트가 큰 아이템을 선정하고 진행시키기 위함인데요, 그렇다면 VOC 우선 순위가 파악된 이후에는 이를 실행시켜야 합니다. 과제를 수행할 가장 적합한 담당자/부서를 지정하고, 개선한 이후에는 다시 고객에게 반영된 내용을 알리고, 피드백을 다시 받고 개선하는 피드백 루프를 만들게 되면, 고객 주도로 어느새 비즈니스가 성장해 있을 것입니다.



VOC 분석 및 우선 순위 설정 관련해서 싱클리를 사용해보고 싶으시다면 데모 세션을 신청해주시면, 2주 무료 체험과 함께 제품 소개를 드리고 있습니다.

싱클리를 이용해 고객 주도 성장의 성공 사례를 만들어드리겠습니다 🙂

💡고객의 의견을 제품/서비스에 얼마나, 어디까지 반영해야 될까요?

이는 고객의 소리를 가장 가까이에서 듣는 CX, CS, 세일즈, 고객성공팀과 같은 고객 대면 부서뿐만 아니라, 해당 VOC를 참고해서 제품/서비스를 개선하는 제품팀, 운영팀 등 전사에서 관심을 가지는 중요한 문제이죠.

그래서 이번 아티클에서 “VOC 우선순위화”에 대한 내용을 풀어보고자 합니다. VOC를 효율적으로 관리 및 분석해서 효과적으로 제품/서비스에 반영하고 있는 여러 팀을 만나면서 배운 점과 싱클리가 풀어가고자 하는 방향성을 공유드립니다.


VOC 우선순위화가 어려운 이유 3가지

“이 기능/서비스가 없으면 도입하지 않겠다”, “이 기능/서비스가 없으면 탈퇴하겠다.”, “심각하게 느려서 못 쓰겠다”는 다양한 부정적인 고객의 소리를 듣게 되면, 이를 충족시켜야 고객이 제품이나 서비스를 더 잘 쓰고 이탈하지 않을 것 같다고 생각하게 됩니다.

그리고 실제로도 이러한 이유로 고객이 이탈하는 것을 목격하게 됩니다.

그래서 세일즈, CX 등 고객과 직접 얘기를 나누는 직무의 담당자들은 이러한 고객의 소리를 내부에 전달하고 이슈 레이징을 합니다.


하지만 내부적으로는 이러한 고객의 소리를 직접 듣지 않았기에 심각하게 받아들이지 않거나, 너무나 많은 또다른 이슈들로 인해 귀기울여 듣지 못합니다.

결국 세일즈, CX 담당자별로 얼마나 더 강하게 이슈 레이징을 하느냐에 따라 특정 고객의 소리가 반영이 되고 안 되고 결정하는 잘못된 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

심지어는 고객의 소리가 아예 반영이 안 될 수도 있으며, 고객에게 필요하지 않은 제품을 만들기도 합니다.


이러한 문제들이 발생하게 되는 이유는 크게 세 가지로 추려볼 수 있습니다.


#1 고객의 소리를 한 곳에 일관되게 정리하고 있지 않다.

고객은 상담 채팅, 유선 통화, 세일즈 미팅, 이메일 등 다양한 채널을 통해 의견을 전달합니다.

이러한 VOC 데이터를 한 곳에 일관되게 모으고 정리하는 파이프라인을 만들지 않는다면,
1)누락되는 고객 VOC가 발생하고,
2)정량적으로 고객 이슈를 파악할 수 없어,
VOC 데이터 기준으로 의사결정을 하기 어려워집니다.

즉, 고객을 직접 대응한 담당자만이 맥락을 이해하고, 이슈 레이징 여부에 따라 내부 검토 방향성이 달라지게 됩니다. 고객의 소리를 직접 듣지 않은 제품 팀이나 디자이너, 개발자 등의 입장에서는 어떠한 기준과 근거를 가지고 해당 고객의 소리가 중요한지 아닌지를 판단하기 어려워집니다.


#2 회사의 주요 목표와 연결시키지 않는다.

-서로 상반되는 고객 의견이 있을 때는 어떤 고객의 의견을 반영해야 될까요?

-내부 의견과 고객 의견이 상반되는 경우에는 어떻게 해야 될까요?

-그리고 너무나도 많은 고객 이슈들이 있을 때는 어떤 것부터 해결해야 될까요?

이러한 문제들은 고객 이슈를 단순히 접수 건수만으로 정량화하는 경우에 판단하기가 어렵습니다. 문의 건수를 줄이는게 회사 차원의 목표라면 상관 없지만, 대부분의 사업은 💰매출 관련 지표(MRR, ARR)나 선행지표(NPS) 등을 기준으로 운영하기 때문에 고객 이슈 또한 이러한 관점에서 정량화가 필요합니다.

그리고 시기별로 회사가 목표로 하는 주요 타겟 고객 (혹은 고객 세그먼트)이 있으면, 이에 맞춰 VOC 분석 결과 또한 제공되어, 회사 방향성과 맞춰져야 합니다.

하지만 고객 이슈가 어떠한 매출 임팩트를 지니는지, 사업에 무슨 영향을 주는지, 매번 고객 데이터를 확인하고 가져오는 것은 어렵기 때문에 이러한 과정이 누락되기도 합니다.


#3 고객의 소리의 중요성을 구성원이 공감하지 않는다.

만약 내부 구성원, 특히 의사 결정자(C-level, 리더급)가 고객의 소리의 중요성에 공감하지 못한다면, 아무리 VOC를 정리하고 분석한 결과를 회사 주요 지표와 연결 시켜서 공유해도 받아들여지지 않을 수 있습니다.

이런 경우, 중요한 사업 기회를 놓칠 수 있습니다.

기술적 우위나 차별성을 가진 경우가 아니라면, 고객 관리, 고객의 소리 반영이 더욱 중요해지는데요, VOC 반영 사례를 쌓아가면서 피드백 루프의 선순환 경험을 조직에서 경험할 수 있도록 주도하는 역할이 필요합니다.


VOC 우선 순위를 설정하기 위한 가이드

앞서 VOC 우선 순위를 설정하는 것이 어려운 이유를 살펴봤는데요, 모든 고객 이슈를 해결할 수 있다면 좋겠지만, 현실적으로는 불가능하죠. 비즈니스는 한정된 리소스를 이용해 어떤 과제를 먼저 수행해 나갈지 선택의 연속이고, 고객의 소리에서 이슈를 발견하고 해결하는 과정도 그렇습니다.

그렇다면 수많은 고객의 소리에서 먼저 해결해야 되는 과제를 찾아내고 실행하는 기업들은 어떻게 싱클리를 이용해 효율적이고 또 효과적으로 운영하고 있는지 공유드리고자 합니다.


#1 VOC 데이터베이스 구축

다양한 경로로 접수되는 VOC를 한 곳에 정리하세요.

비즈니스 규모에 따라 문의량이 비례하게 증가합니다. VOC 접수 채널을 단순화하지 않는 이상은 여러 채널로 들어오는 고객의 소리를 한 곳에 모으는 것이 더욱 중요해지게 됩니다. 그렇기 때문에 비즈니스가 커가는 시점에 고객의 소리를 일관되게 정리하는 시스템을 갖출 수 있도록 해야 됩니다.

싱클리 팀에서 지금까지 인터뷰한 바에 따르면, 고객센터를 운영하거나 외주를 주는 큰 기업은 VOC 데이터베이스를 직접 구축하기도 하나, 대부분의 스타트업 및 중소기업은 주로 노션, 구글스프레드시트 같은 문서 작업 툴 혹은 젠데스크, 지라 등의 티켓 관리 툴에 데이터를 정리하고 있었습니다.


Before

국내에서는 채널톡으로 고객 응대를 하는 경우를 예로 들면, 채널톡에서 상담 내역을 엑셀로 내보내서 태그 통계를 트렌드로 확인하고, 주요 이슈들은 채널톡 링크를 포함해서 노션에 정리해 팀에 전달하는 케이스들이 많았습니다. 그러면 노션 페이지에 쌓인 목록을 기준으로 우선 순위를 논의하고, 액션 아이템은 지라 같은 프로젝트 관리툴에 이관시키는 방식입니다.

전반적인 프로세스가 사람의 손을 많이 거치기 때문에 CX 매니저 등 담당자가 하루에 몇 시간을 이 작업에 사용하고 있었습니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리를 도입한 팀에서는 이 프로세스를 획기적으로 줄일 수 있었는데요, 먼저 채널톡 등 VOC가 각각 쌓이고 있는 툴들을 연동해 데이터를 자동으로 싱클리 한 곳에 아카이빙되도록 세팅을 합니다. 그러면 매일 직접 데이터를 export하고, 복붙 등의 작업을 할 필요없이 VOC를 모으는 파이프라인을 만들 수 있습니다. 필요한 피드백 내용을 액션 아이템 단위로 그룹핑해서 프로젝트 관리툴로 보낼 수 있도록 활용하고 있습니다.



#2 VOC 분류 시스템화

VOC를 분류하여 반복되는 고객 이슈를 확인하세요.

고객의 소리 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터가 섞여 있습니다. 설문의 경우, 선택지를 제한해서 주기 때문에 정량화할 수 있도록 컨트롤이 가능합니다. 하지만 채팅, 유선 상담, 미팅, 인터뷰 등 대화를 통해 접수하는 내용이나, 주관식 설문으로 응답 받는 경우에는 정성적 데이터를 그대로 활용하기가 어렵습니다. 이러한 정성적 데이터를 정량화하는 작업을 거쳐야 수많은 VOC를 쉽게 파악할 수 있습니다.

정량화를 하는 방법에는 사람이 직접 VOC 건별로 태그/라벨을 붙이거나, AI를 활용해서 자동으로 태깅/라벨링 및 요약하는 기능을 이용해볼 수 있습니다. 다만, 정성적 데이터를 정량화할 때에는 원본 데이터가 되는 정성적 데이터를 보존해야 되는 것이 중요한 포인트입니다. 주요 관리 고객의 소리를 쉽게 재확인할 수 있어야 정확한 맥락과 요구사항을 이해할 수 있기 때문입니다.


Before

CX 팀에서 상담 응대를 하면서 데이터를 정량화할 때, 리소스의 10% 정도를 태그/라벨 분류 및 정리에 쓰고 있다고 하며, 각 회사별로 태그 구조는 제각각이나, 최대 3단 구조까지 문의 유형을 분류해 통계를 보고 있습니다. 제품/서비스의 변화에 따라 문의 또한 변화하기 때문에, 해당 문의를 태그하는 구조 또한 자연스럽게 변화합니다.

제품/서비스가 안정기에 들어간 경우, 이러한 태그에 따라 정량적인 데이터를 보기가 상대적으로 쉬우나, 상담원 교육 및 실제 작업에 리소스가 많이 듭니다. 제품/서비스의 성장기에는 특히 더 관리하기 어려우며, 따라서 태그/라벨은 간소화하면서 AI를 활용해 분석하는 케이스가 증가하고 있습니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리에서는 이러한 니즈에 맞춰 자동으로 VOC를 문의 유형별로 분류하고, 주요 이슈를 요약하는 기능을 제공하고 있습니다. 이미 태그 라벨을 사용하고 있다면, 이를 조합해 그룹핑하는 룰을 세팅하거나, AI로 주요 토픽과 이슈들을 파악하는 방식으로 이용 가능합니다. 비로소 이 단계까지 왔을 때, VOC 우선 순위를 할 수 있는 형태가 나오게 됩니다.



#3 VOC 임팩트 측정

회사 주요 목표에 맞춰 VOC 임팩트를 계산하세요.

프로젝트 우선 순위를 할 때 ICE(Impact, Confidence, Effort) 평가 모델이 유명한데, 이중 Impact에 대해 계산하는 방법에 대해 얘기하고자 합니다. Impact는 말 그대로, “영향력”으로 각 과제들이 사업에 얼마나 큰 영향을 주는지를 말합니다. 임팩트 계산은 회사별로 다를 수 있으며, 보편적으로는 매출을 기준으로 계산해볼 수 있습니다.

먼저 각 VOC를 남긴 고객들을 돈을 내는 고객과 돈을 내지 않는 고객으로 크게 나눠볼 수 있습니다. 돈을 내는 고객의 소리는 다시 돈을 얼마나 내는 고객인지에 따라 플랜, 회원 등급 등으로 구분될 수 있습니다. 이렇게 고객을 세그먼트를 나눠서, 주요한 고객 세그먼트의 VOC에 임팩트 가중치를 줌으로써 단순 VOC의 건수가 아닌, 실제 매출 임팩트 기준으로 정렬해볼 수 있습니다.

매출 지표 뿐만 아니라, VOC를 남긴 고객의 다양한 메타 데이터를 활용해서 볼 수도 있는데요, 회사에서 특정 고객군을 타겟해서 사업 확장을 하고자 할 때, 고객의 프로필에 따라서 세그먼트를 나눠서 VOC에 임팩트 가중치를 주는 방식이 있습니다.

예를 들면, 고객사의 규모에 따라 세그먼트를 나눈다고 하면, 대기업, 중소기업, 스타트업 3개 세그먼트로 고객사를 구분해 볼 수 있습니다. 그러면 대기업을 타겟했을 때 대기업 고객 세그먼트의 VOC를 우선적으로 분석하고 반영함으로써 대기업에 맞는 제품/서비스로 발전시킬 수 있습니다. 이렇게 고객 DB의 다양한 요소들을 활용해 VOC를 다양한 각도에서 우선 순위 설정해볼 수 있습니다.

나아가 고객 세그먼트를 나눠서 VOC 임팩트를 계산하게 되면, 업셀링할 수 있는 사업 성장 기회로도 활용할 수 있습니다.

무료 체험을 하고 있는 고객 혹은 무료 플랜을 사용하고 있는 고객, 유료로 월 10만원 플랜을 쓰는 고객, 엔터프라이즈 고객 등이 있다면, 각 세그먼트별로 자주 요청하는 기능을 별도로 파악해 업셀링의 기회로 활용할 수 있습니다. 즉 각 플랜별로 자주 요청하는 기능을 상위 플랜에 제공함으로써 상위 플랜을 사용하게끔 업셀링할 수 있습니다.


Before

회사마다 고객 세그먼트 기준이 다르고, 임팩트 측정 기준도 다른데요, 그렇다보니 자유도가 높은 스프레드시트나 노션과 같은 테이블에서 필요에 따라 행을 추가해 구성하게 됩니다.


After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리는 기본적으로 VOC 건수와 더불어, 해당 VOC의 부정적 정도 (강성 여부), 고객의 매출 임팩트(MRR)을 임팩트 기준으로 자동으로 제공하고 있습니다.

추가로, 각 과제가 고객 세그먼트별로 어떤 분포를 보이는지, 그리고 요청한 상세 고객 프로필을 어떤지 확인할 수 있기 때문에 정성적 데이터도 같이 활용해 판단해볼 수 있습니다. 싱클리에서는 항상 고객 VOC의 원본을 연결시켜 볼 수 있기 때문에 맥락 또한 누구든지 쉽게 파악할 수 있습니다.

이러한 임팩트와 내부 리소스를 고려하여 VOC 우선 순위를 할 수 있으며, 나아가 체계적인 고객 지향적 개선 프로세스를 갖출 수 있게 됩니다.



VOC 우선 순위, 그 이후

VOC를 기반으로 개선하고, 이를 고객에게 알리세요.

마지막으로, 이렇게 VOC 우선 순위를 설정한 이후, 어떤 결과를 기대해볼 수 있을까요?

VOC를 우선 순위하는 이유는, 가장 임팩트가 큰 아이템을 선정하고 진행시키기 위함인데요, 그렇다면 VOC 우선 순위가 파악된 이후에는 이를 실행시켜야 합니다. 과제를 수행할 가장 적합한 담당자/부서를 지정하고, 개선한 이후에는 다시 고객에게 반영된 내용을 알리고, 피드백을 다시 받고 개선하는 피드백 루프를 만들게 되면, 고객 주도로 어느새 비즈니스가 성장해 있을 것입니다.



VOC 분석 및 우선 순위 설정 관련해서 싱클리를 사용해보고 싶으시다면 데모 세션을 신청해주시면, 2주 무료 체험과 함께 제품 소개를 드리고 있습니다.

싱클리를 이용해 고객 주도 성장의 성공 사례를 만들어드리겠습니다 🙂

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