고객의 소리(VOC) 분석 툴 TOP 4

고객 의견 분석(VOC 분석)을 위한 툴은 무엇이고 왜 활용해야 할까요?

고객 의견 분석(VOC 분석)을 위한 툴은 무엇이고 왜 활용해야 할까요?

고객에 대한 깊은 이해는 꽤 오래 전부터 많은 기업의 목표입니다. 고객이 무엇을 원하는지, 우리 회사의 제품을 사용할 때 고객은 어떤 감정을 느끼는지, 고객이 생각하는 가장 큰 문제점은 무엇인지… 수많은 기업과 제품 팀은 이러한 의문을 해결하고 싶어했고, 그래서 NPS, CSAT과 같은 고객 만족도 평가 지표, 그리고 린 고객개발(Lean Customer Development)와 같은 인터뷰 방법론이 개발되기도 하였습니다.

기술의 발전은 단순히 고객 만족도 설문지를 온라인으로 옮겨온 것 뿐만 아니라, 기업과 고객 사이에 이뤄지는 커뮤니케이션의 대부분을 데이터의 형태로 바꿔 놓았습니다. VOC 분석 툴은 이런 점에 주목하여 채팅 상담, 이메일, 전화, 메신저 등 모든 고객 커뮤니케이션 이력과 관련 데이터를 수집하고 분석하는 것을 도와줍니다. 최근에는 더 강력해진 인공지능(AI)의 힘을 빌려, 복잡한 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석해주기도 하죠.

요컨대, VOC 분석 툴은 다양한 소프트웨어 간 연동을 통해 통일된 피드백 저장소를 제공할 뿐만 아니라, 인공지능(AI)의 힘을 빌려 피드백 데이터의 분류 및 우선순위 파악을 돕고, 정성적인 데이터를 정량화하여 시각 자료로 만드는 것에 큰 도움을 줍니다.

소프트웨어를 통해 VOC 분석을 지원한다는 개념 자체가 새로운 것은 아니지만, 최신의 VOC 분석 툴은 이전의 툴에 비하여 고객 피드백에 보다 다각적인 접근을 도와줍니다. 예를 들어, 최근 5년 내 출시된 VOC 분석 툴은 채팅 데이터를 실시간으로 연동할 수 있다거나, AI를 통해 VOC의 맥락에 따라 분류할 수 있습니다.

고객 의견에 대한 분석을 도와주는 VOC 분석 툴은 앞으로 다양한 분야에 도입될 것으로 예상됩니다. 수많은 고객 리뷰가 쏟아지는 유통, 소비재 영역은 물론, 제품에 대한 요구사항이 다양한 채널을 통해 전달되는 B2B 산업에서도 새로운 차원의 VOC 분석이 요구되기 때문입니다.

하지만 이러한 기술은 아직 첫 걸음마를 뗀 단계에 있고, 아직도 많은 기업에서는 예전과 같이 설문조사(그리고 커피 쿠폰)와 유저 인터뷰, 외주 리서치 등에 의존하여 VOC를 수집하고 분석하고 있습니다. 세일즈 미팅, 채팅 상담, 전화, 이메일 등 매일 고객과 이야기를 나누고 있음에도 불구하고, 또 다른 ‘고객 의견’을 찾아 헤메는 것이지요.

싱클리(Syncly)에서는 회사 안에서 다음 의견 중 하나라도 들어본 적이 있다면, VOC 분석 툴 도입을 검토해보시길 권하고 있습니다.

“고객 피드백을 어디서 찾거나 공유해야 할지 모르겠어요”
“고객 및 제품 피드백을 모으는 단 하나의 창구(SSOT; Single Source of Truth)가 없습니다”
“피드백을 분류하고 우선순위화 하는 데 시간이 너무 오래 걸려요”
“CS 팀에서 전달해준 피드백에 컨텍스트가 부족해요”
“고객에게 매일 듣는 개선 요구사항인데, 제품 개발팀에서는 공감해주지 않아요”

싱클리 뿐만 아니라 다양한 툴이 VOC 분석을 위해 사용될 수 있는데요, 오늘은 대표적인 툴과 장단점을 비교해보도록 하겠습니다.

고객 중심적인 조직을 만들기 위한 글로벌 VOC 분석 툴 Top 4

1. 싱클리 (Syncly)

핵심 기능
- 감정 분석: 상담 과정에서의 고객 감정 변화를 수치화하여 분석하고, 이를 기반으로 고객 서비스 품질 모니터링과 문제점 발견이 가능합니다.
- 피드백 우선순위화: CRM 정보를 업로드하여, 고객의 특성 및 세그먼트에 따른 피드백 우선순위화가 가능합니다. 이를 통해 가장 시급하게 개선되어야 할 문제점이나, 비즈니스 목표 달성에 가장 연관성 높은 개선사항을 빠르게 발굴할 수 있습니다.
- AI 자동 태깅: AI가 자동 분류한 카테고리를 추천 받거나, 원하는 분류 기준을 AI에 학습 시켜 VOC 분류가 가능합니다. 기존의 업무 절차를 과도하게 변경하지 않으면서도, 인공지능의 장점을 이용하여 피드백 데이터를 분류하고 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다.
- 리포트/차트 작성: VOC 자체의 데이터 뿐만 아니라, 연계된 고객 정보, 담당자 정보 등 다양한 기준을 활용하여 지표를 자동으로 산출하고 시각화할 수 있습니다. 복잡한 수기 작업이 필요하던 주간 보고, 월간 보고를 대시보드 URL 공유로 대체할 수 있습니다.
- 원클릭 연동: 젠데스크, 인터콤 등 글로벌 SaaS 뿐만 아니라, 채널톡 등 한국에서 자주 사용되는 고객 상담 툴도 폭넓게 연동이 가능합니다.
장점
- 매끄러운 연동을 통한 VOC 데이터 보관의 일원화
- AI를 이용한 피드백 자동 분류
- 알림과 보고서 작성을 위한 차트 기능
- 글로벌 서포트 팀: 영어, 한국어를 지원하는 고객 서포트로 편리하게 도입과 사용이 가능합니다.
단점
- 도입과 활용을 위한 시간과 노력: 다른 모든 SaaS 도입이 그런 것처럼, 싱클리를 도입하고 100% 활용하기까지는 관심과 노력이 필수적입니다. 하지만 다수의 글로벌 기업과 고객 중심적인 조직을 만들어가고 있는 싱클리 팀과 함께라면, 걱정보다 쉬운 시작이 가능합니다!
- 어떤 VOC에 집중해야 할지 정의하기: 싱클리는 편리한 AI 기능과 자유도 높은 차트 작성 기능을 제공하지만, 어떤 데이터를 어떻게 분석할 것인가는 툴을 사용하는 사람의 비즈니스 목표에 따라 정의되어야 합니다. 그렇기 때문에 싱클리에서는 무료 체험 과정에서 VOC 분석을 통해 어떤 비즈니스 인사이트를 찾아낼 수 있을지 상세한 상담을 제공하고 있습니다.

2. 퀄트릭스 XM (Qualtrics XM)

장점
- 원하는 대로 생성 가능한 설문조사: 드래그 앤 드롭 기능을 통해 원하는 설문조사를 쉽게 생성할 수 있습니다.
- 강력한 애널리틱스 기능: 감정분석 기능이나 대시보드 기능이 활용도 높은 것으로 다수 언급되었습니다.
- 깔끔한 디자인: 많은 유저들은 퀄트릭스 XM의 깔끔한 디자인을 장점으로 꼽았습니다.
단점
- 고객 서포트: 충분한 규모의 고객이 아닌 경우에는 고객 지원이나 커스텀 기능 제공이 충분치 않습니다.
- 이용 요금: 중소기업이나 중견기업에게는 다소 비싸게 느껴질 수 있는 가격대가 단점으로 지적됩니다.

*상기 내용은 글로벌 소프트웨어 마켓플레이스 G2의 사용자 리뷰를 바탕으로 작성하였습니다.

3. unitQ

장점
- 소스 데이터: 설문조사, 통화 녹취록 및 앱스토어를 포함한 여러 소스의 데이터를 집계합니다.
- 자동 분류: 긴급성, 이탈 위험 및 사용자 특성과 같은 범주로 자동 그룹화된 정보를 제공합니다.
단점
- 알림 기능: 알림의 기준이 되는 감도 조정을 위해 많은 시간이 걸린다는 리뷰가 있습니다.
- 초기 세팅: 도입 이후 제대로 활용하기까지 많은 시간을 들여 세팅 작업을 진행해야 한다는 의견이 있습니다.

*상기 내용은 글로벌 소프트웨어 마켓플레이스 G2의 사용자 리뷰를 바탕으로 작성하였습니다.

4. Medallia

장점
- 폭넓은 기능 구성: 종합적인 고객 경험 관리에 탁월하여 심층적인 피드백 분석을 위한 다양한 도구를 제공합니다.
- 연동 기능: 플랫폼의 연동 기능은 툴의 사용성과 데이터 관리를 강화합니다.
- 분석: 실시간 분석 및 보고 기능을 통해 신속하고 정보에 입각한 의사결정이 가능합니다.
단점
- 복잡성: 기능의 복잡성과 폭이 압도적이어서 상당한 학습이 필요할 수 있습니다.
- 비용: 메달리아의 비용은 소규모 기업이나 예산이 제한된 기업에서는 과도하게 비쌀 수 있습니다.
- AI 성능의 한계: 일부 사용자들은 AI 기능의 한계와 더 발전된 텍스트 분석 기능의 필요성을 지적했습니다.

*상기 내용은 글로벌 소프트웨어 마켓플레이스 G2의 사용자 리뷰를 바탕으로 작성하였습니다.

VOC 분석은 기업이 고객의 소리를 더욱 깊이 이해하고, 이를 통해 제품과 서비스를 혁신적으로 개선해 나가는 데 있어 핵심입니다. 인공지능(AI)을 중심으로 한 최신 VOC 분석 툴은, 다양한 커뮤니케이션 채널을 통해 얻은 방대한 데이터를 통찰력 있는 정보로 전환함으로써, 기업들이 고객 만족도를 새로운 차원으로 끌어올리고 비즈니스 목표를 선제적으로 달성할 수 있도록 돕습니다.

이러한 변화의 물결 속에서, VOC 분석 툴의 성공적인 도입과 활용은 목표의 명확한 설정, 구성원들의 열정적인 참여, 그리고 지속 가능한 데이터 기반 조직문화에 의해 결정됩니다. 따라서 미래 지향적인 기업으로서 VOC 분석 툴을 선택할 때는, 기술의 혁신성, 사용자 친화성, 그리고 전반적인 서포트 등의 요소를 신중히 고려하여 결정을 내려야 할 것입니다.

고객 의견 분석(VOC 분석)을 위한 툴은 무엇이고 왜 활용해야 할까요?

고객에 대한 깊은 이해는 꽤 오래 전부터 많은 기업의 목표입니다. 고객이 무엇을 원하는지, 우리 회사의 제품을 사용할 때 고객은 어떤 감정을 느끼는지, 고객이 생각하는 가장 큰 문제점은 무엇인지… 수많은 기업과 제품 팀은 이러한 의문을 해결하고 싶어했고, 그래서 NPS, CSAT과 같은 고객 만족도 평가 지표, 그리고 린 고객개발(Lean Customer Development)와 같은 인터뷰 방법론이 개발되기도 하였습니다.

기술의 발전은 단순히 고객 만족도 설문지를 온라인으로 옮겨온 것 뿐만 아니라, 기업과 고객 사이에 이뤄지는 커뮤니케이션의 대부분을 데이터의 형태로 바꿔 놓았습니다. VOC 분석 툴은 이런 점에 주목하여 채팅 상담, 이메일, 전화, 메신저 등 모든 고객 커뮤니케이션 이력과 관련 데이터를 수집하고 분석하는 것을 도와줍니다. 최근에는 더 강력해진 인공지능(AI)의 힘을 빌려, 복잡한 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석해주기도 하죠.

요컨대, VOC 분석 툴은 다양한 소프트웨어 간 연동을 통해 통일된 피드백 저장소를 제공할 뿐만 아니라, 인공지능(AI)의 힘을 빌려 피드백 데이터의 분류 및 우선순위 파악을 돕고, 정성적인 데이터를 정량화하여 시각 자료로 만드는 것에 큰 도움을 줍니다.

소프트웨어를 통해 VOC 분석을 지원한다는 개념 자체가 새로운 것은 아니지만, 최신의 VOC 분석 툴은 이전의 툴에 비하여 고객 피드백에 보다 다각적인 접근을 도와줍니다. 예를 들어, 최근 5년 내 출시된 VOC 분석 툴은 채팅 데이터를 실시간으로 연동할 수 있다거나, AI를 통해 VOC의 맥락에 따라 분류할 수 있습니다.

고객 의견에 대한 분석을 도와주는 VOC 분석 툴은 앞으로 다양한 분야에 도입될 것으로 예상됩니다. 수많은 고객 리뷰가 쏟아지는 유통, 소비재 영역은 물론, 제품에 대한 요구사항이 다양한 채널을 통해 전달되는 B2B 산업에서도 새로운 차원의 VOC 분석이 요구되기 때문입니다.

하지만 이러한 기술은 아직 첫 걸음마를 뗀 단계에 있고, 아직도 많은 기업에서는 예전과 같이 설문조사(그리고 커피 쿠폰)와 유저 인터뷰, 외주 리서치 등에 의존하여 VOC를 수집하고 분석하고 있습니다. 세일즈 미팅, 채팅 상담, 전화, 이메일 등 매일 고객과 이야기를 나누고 있음에도 불구하고, 또 다른 ‘고객 의견’을 찾아 헤메는 것이지요.

싱클리(Syncly)에서는 회사 안에서 다음 의견 중 하나라도 들어본 적이 있다면, VOC 분석 툴 도입을 검토해보시길 권하고 있습니다.

“고객 피드백을 어디서 찾거나 공유해야 할지 모르겠어요”
“고객 및 제품 피드백을 모으는 단 하나의 창구(SSOT; Single Source of Truth)가 없습니다”
“피드백을 분류하고 우선순위화 하는 데 시간이 너무 오래 걸려요”
“CS 팀에서 전달해준 피드백에 컨텍스트가 부족해요”
“고객에게 매일 듣는 개선 요구사항인데, 제품 개발팀에서는 공감해주지 않아요”

싱클리 뿐만 아니라 다양한 툴이 VOC 분석을 위해 사용될 수 있는데요, 오늘은 대표적인 툴과 장단점을 비교해보도록 하겠습니다.