COPC Inc. 글로벌 벤치마킹 시리즈
컨택 센터 기술
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[/heading][divider line_type=”No Line”][divider line_type=”No Line”][/vc_column][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_spacing=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]알렉스 볼랜드 (00:00):오늘은 컨택 센터의 기술, 즉 고객 경험 운영에 활용되는 기술에 대해 살펴보는 꽤 흥미로운 주제를 다룰 예정입니다. 오늘은 보고서 전체를 다 다루는 것이 아니라, 그중 일부와 제가 특히 주목했던 주요 결과들, 그리고 정말 흥미로웠던 몇 가지 내용들을 여러분과 공유하고자 합니다. 그리고 Shree가 말씀드렸듯이, 시간이 허락한다면 세션 마지막에 여러분의 질문 몇 가지를 다루고 싶습니다.
알렉스 볼랜드 (00:25):
그럼 먼저, 컨택 센터 운영에 실제로 활용되고 있는 기술에 대해 이야기해 보겠습니다. 현재 어떤 기술들이 있는지, 얼마나 널리 보급되어 있는지, 그리고 다양한 솔루션에 대한 사용자들의 만족도는 어떤지 살펴보겠습니다. 인공지능에 대해서도 간략히 다룰 예정입니다. 얼마나 많은 운영 현장에서 인공지능을 사용하고 있는지, 그리고 그 이유는 무엇인지 살펴보겠습니다. 이를 통해 무엇을 달성하고자 하는지 알아볼 것입니다. 그 다음에는 고객의 관점에서 본 기술에 대해 잠시 이야기해 보겠습니다. 여기서 주로 다루고자 하는 내용은 고객이 이용하는 채널에 관한 것으로, 고객의 관점에서 볼 때 어떤 채널이 가장 효과적인지, 어떤 채널이 어려움을 겪고 있는지 살펴볼 것입니다. 따라서 이 기술 섹션에서는 채널 전략에 대한 내용도 일부 다룰 예정입니다.
알렉스 볼랜드 (01:05):
데이터의 출처에 대해 간략히 설명드리자면, 오늘 공유할 데이터는 두 가지 출처에서 가져온 것입니다. 첫 번째는 업계 보고서입니다. 이 보고서는 전 세계 컨택센터 리더들을 대상으로 설문조사를 진행한 결과물입니다. 저는 APAC 지역에 기반을 두고 있어, 이곳(아시아)은 물론 아프리카, 유럽, 북미, 남미, 중미 지역의 관계자들도 참여했습니다. 전 세계 각지의 컨택 센터가 참여하고 있습니다. 왼쪽에 있는 산업 목록을 보시면, 이는 9개 산업에 대한 일부 예시일 뿐입니다. 따라서 운영 현황에 대한 데이터를 제공해 줄 수많은 컨택 센터가 있으며, 이번 섹션에서는 그 내용을 여러분과 공유할 예정입니다.
알렉스 볼랜드 (01:46):
두 번째 데이터 세트는 실제 소비자, 즉 고객센터와 접촉하여 문제 해결 등을 시도하는 사람들을 대상으로 수집한 것입니다. 상당히 대표적인 표본을 확보했습니다. 18세부터 60세 이상에 이르는 다양한 연령대의 사람들이 포함되어 있습니다. 우리는 그들에게 고객센터 이용 경험에 대해 물었고, 그들은 해당 산업 분야를 알려주었습니다. 응답자의 대다수는 중간 범주에 속했는데, 통신, 은행, 공공요금, 보험, 정부 기관, 가전제품 분야 등이었습니다. 그리고 실제 소비자, 즉 고객이자 서비스와 직접 상호작용하는 최종 사용자에게는 무엇이 중요한지, 어떤 채널을 선호하는지, 그리고 다양한 채널을 이용할 때의 경험에 대해 물었습니다. 이 부분에서 특히 눈에 띄는 몇 가지 사항이 있는데, 이는 미래의 모습이 어떻게 될지, 채널이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 2022년이 미래가 아니라는 점을 보여주는 단면을 제공하므로 여러분도 흥미롭게 여기실 것이라 생각합니다. 미래가 어떻게 펼쳐질지 지켜보겠습니다.
알렉스 볼랜드 (02:48):
그럼 먼저 기술적인 측면부터 이야기해 보겠습니다. 저희는 총 8가지 기술 솔루션에 초점을 맞췄습니다. 통화 녹음 및 전화 통신(이 두 가지는 결합되어 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다)부터 Microsoft Teams와 같은 협업 도구, 지식 관리 및 CRM 챗봇, 고객용 모바일 앱, 그리고 마지막으로 음성 분석 및 자연어 처리와 같은 음성 관련 기술까지 포함됩니다. 기본적으로 “어떤 범주에 속하십니까? 해당 기술을 사용하고 계십니까, 아니면 사용하지 않고 계십니까?”라고 물었습니다. 사용할 계획이 있으신가요? 현재 사용하고 있으며 업그레이드를 계획 중이신가요? 이것이 여러분이 보실 수 있는 분류입니다. 짙은 파란색은 '현재 사용하고 있으며 업그레이드 계획 없음'을 의미합니다. 다음 범주는 '현재 사용하고 있으며 리프레시(업그레이드)를 계획 중'입니다. 연한 녹색, 올리브색 계열은 향후 18개월 내에 도입할 계획이 있음을 나타냅니다. 그리고 맨 위의 분홍색은 '계획 없음'을 의미합니다.
알렉스 볼랜드 (03:39):
그래서 현재 해당 솔루션을 도입했다고 응답한 센터의 비율을 기준으로 내림차순으로 정리해 보았습니다. 통화 녹음, 전화 통신, 내부 커뮤니케이션이 가장 주류를 이루고 있습니다. 그 다음으로 챗봇, 모바일 앱, 자연어 처리의 활용도는 낮지만, 상당수가 가까운 시일 내에 도입할 계획입니다. 하지만 이 차트에는 정보가 꽤 많이 담겨 있는 것 같습니다. 저는 사실 '도입 주기 차트'를 통해 생각해 보는 편이 더 낫다고 봅니다. 그러니 제가 보여드릴 내용을 먼저 설명드린 후, 여기에 차트를 그려보겠습니다. 보시는 바와 같이, 기본적으로 기술이 출시되면 이를 도입하는 '선도자(Innovators)'가 있습니다. 여기 왼쪽에 있는 2.5%가 바로 그들입니다. 이 중 충분한 수가 기술을 도입하고, 그들이 진정한 선도자라면, 그 다음에는 최신 기술을 적극적으로 찾는 '조기 도입자(Early Adopters)'가 등장합니다. 이는 개인뿐만 아니라 기업에도 해당되는 이야기입니다. 최신 아이폰 같은 경우를 생각해보시면 됩니다.
알렉스 볼랜드 (04:44):
그러면 거대한 ‘격차’가 생깁니다. 그 격차가 형성되는 것이죠. 때로는 기술이 꽤 흥미로워 보이고, 혁신가나 얼리 어답터들이 이를 사용하기도 하지만, 결국 그 격차에 부딪히게 되고, 기술은 결코 제대로 자리 잡지 못합니다. 그 좋은 예로, 아마 10년 전쯤을 떠올려보면 구글 글래스가 있습니다. 웹캠이 내장된 구글의 안경 말이죠. 기술 애호가들은 그것을 가지고 있었고, 선구자들도 아마 가지고 있었을 겁니다. 하지만 “정말 안경에 카메라가 필요할까?”라고 묻는 실용주의자들에게까지 그 기술은 결코 ‘격차’를 넘어가지 못했습니다. 우리는 초기 다수층에 도달하지 못했고, 후기 다수층이나 회의론자들은 말할 것도 없었습니다. 어떤 측면에서 보면, 채널을 고려할 때 화상 통화는 현재 그 '격차'의 영역에 있는 것 같습니다. 결국 초기 다수층까지 도달할 수도 있겠지만, 많은 기관에서 이미 한동안 화상 채팅에 대해 논의해 왔습니다. 일부는 이미 도입했고, 성장하는 추세로 보입니다. 초기 다수층을 확보할 수 있을지는 아직 지켜봐야 할 일입니다.
알렉스 볼랜드 (05:44):
그럼 이 솔루션들을 하나씩 그래프에 표시해 보겠습니다. 그리고 현재 해당 솔루션을 사용하는 기업의 수를 기준으로 그래프를 그릴 것입니다. 따라서 그래프가 오른쪽으로 갈수록 더 많은 기업이 사용하고 있다는 의미입니다. 먼저 통화 녹음부터 시작하겠습니다. 통화 녹음은 확실히 '후발 주자' 그룹에 속합니다. 즉, 혁신자, 초기 도입자, 초기 다수, 후기 다수 등 모든 그룹에서 통화 녹음을 사용하고 있습니다. 사용하지 않는 곳은 극히 드뭅니다. 전화 통신 플랫폼의 경우도 비슷한 상황입니다. 통합 전화 통신 플랫폼을 갖추지 않은 컨택 센터도 일부 존재하지만, 대다수는 이미 시스템을 구축해 놓은 상태입니다. 또한 Microsoft Teams와 같은 내부 협업 도구의 경우, 대다수의 조직이 이를 도입하고 있습니다. 그 바로 뒤를 이어 비슷한 수준의 도입률을 보입니다. 즉, 약 80%의 센터가 지식 관리 솔루션과 CRM을 보유하고 있으며, 이는 여전히 5곳 중 1곳 정도는 지식 관리 솔루션을 갖추지 않았다는 것을 의미한다고 봅니다.
알렉스 볼랜드 (06:43):
조금 더 뒤처져 있지만 여전히 ‘후기 다수’ 단계에 속하는 것이 챗봇입니다. 제가 이 점을 특히 흥미롭게 여기는 이유는, 제가 속한 지역인 호주와 뉴질랜드의 경우 해당 지역만을 대상으로 분석을 진행했을 때 챗봇 도입률이 약 35%에 불과했기 때문입니다. 따라서 글로벌 기준과 비교했을 때 우리는 확실히 뒤처져 있습니다. 호주의 많은 센터들이 내년에 이를 도입할 계획입니다. 하지만 현재 ANZ 지역의 챗봇 도입률은 전 세계 평균보다 현저히 낮습니다. 챗봇 다음으로는 50%를 약간 상회하는 모바일 앱이 있습니다. 그리고 자연어 처리(NLP)는 여전히 초기 다수 단계에 머물러 있습니다. 즉, '채스름(chasm)'을 뛰어넘은 셈이죠. 업계는 본질적으로 이것이 단순한 유행이 아니라고 판단한 것입니다. 이 기술에는 큰 가치가 있으며, 이를 도입하는 곳도 많습니다. 하지만 현재로서는 센터에 NLP 기술이 전혀 도입되지 않은 경우가 여전히 더 흔합니다.
알렉스 볼랜드 (07:40):
또한 센터 측에 “실제로 어떤 솔루션을 사용하고 계신가요?”라고 물었습니다. 전화 통신 솔루션을 보유하고 계신다면, 아바야(Avaya)인가요, 제네시스(Genesys)인가요, 아니면 시스코(Cisco)인가요, 아니면 다른 제품인가요? 아마존 웹 서비스(AWS)를 사용하시나요? 그래서 어떤 솔루션을 사용하고 있는지, 그리고 그 솔루션에 만족하는지 물어보았습니다. 여기 가로축에는 ‘보급률’, 즉 해당 솔루션을 도입한 센터의 비율이 표시되어 있습니다. 그리고 세로축인 Y축에는 ‘만족도’가 표시되어 있습니다. 이 업계에 종사해 오신 분이라면, 전화 통신 분야에서 아바야(Avaya), 제네시스(Genesys), 시스코(Cisco)가 두각을 나타낸다는 사실에 크게 놀라지 않으실 겁니다. 이 세 업체 중 아바야가 약 25%로 가장 높은 점유율을 차지했습니다. 제네시스는 20% 미만이었고, 시스코는 15% 미만이었습니다. 하지만 그 외에도 수많은 업체들이 있었습니다. 나머지 업체들이 시장의 약 40%를 차지했는데, 이는 이번 조사 대상 규모를 고려할 때, 저희가 인터뷰한 컨택 센터의 60%가 이 세 업체 중 한 곳의 솔루션을 사용하고 있었다는 것을 의미합니다. 그리고 이 세 업체의 솔루션에 대한 만족도는 빅3가 아닌 다른 업체들의 솔루션에 대한 만족도보다 상당히 높았습니다.
알렉스 볼랜드 (08:44):
다른 업체들을 살펴보면, 품질이 그다지 좋지 않은 솔루션들 때문에 평점이 떨어지는 경우도 있습니다. 하지만 상위 두 업체의 경우, 고객 만족도와 매우 만족한 응답자의 비율이 높습니다. 다른 업체들의 솔루션에 만족한 응답자는 약 4명 중 1명에 불과했습니다. 반면 아바야(Avaya), 제네시스(Genesys), 시스코(Cisco)의 경우, 약 2명 중 1명에서 3명 중 2명 정도가 해당 솔루션에 만족하는 것으로 나타났습니다. 따라서 이 빅3는 시장 점유율이 높을 뿐만 아니라 만족도도 매우 높습니다. 이번 보고서에서 시스코가 가장 높은 만족도를 기록했습니다. 하지만 제네시스(Genesys)와 아바야(Avaya)의 만족도도 상당히 비슷한 수준임을 알 수 있습니다.
알렉스 볼랜드 (09:18):
CRM 플랫폼에 대해서도 동일한 질문을 던졌으며, 여기 같은 축에 그래프로 표시했습니다. 전화 통신 시스템과 달리, 실제로 상당수의 센터가 자체 개발한 맞춤형 솔루션을 사용하고 있습니다. 오른쪽에서 이를 확인하실 수 있습니다. 실제로 약 35%가 이러한 솔루션을 사용하고 있었습니다. 즉, 약 3곳 중 1곳은 Salesforce, HubSpot 또는 Microsoft Dynamics를 사용하지 않고, 자체 솔루션을 개발해 직접 활용하고 있는 셈입니다. 하지만 만족도는 세일즈포스나 다이내믹스보다 낮습니다. 여기서 세일즈포스가 두 번째로 큰 비중을 차지했습니다. 가장 큰 단일 공급업체는 30%를 차지한 세일즈포스로, 약 3곳 중 1곳에 해당합니다. 마이크로소프트 다이내믹스와 SAP는 시장 점유율이 5%에서 10% 사이입니다. 그리고 나머지 업체들을 모두 합치면 20% 미만이 되지만, 이 그룹의 만족도는 상대적으로 높은 편입니다.
알렉스 볼랜드 (10:11):
다시 지식 관리 솔루션으로 넘어가 보면, 시장 집중도가 상대적으로 낮습니다. ‘빅 3’가 장악하고 있는 통신 분야와 달리, 지식 관리 솔루션은 종류가 매우 다양합니다. 따라서 이 분야의 나머지 업체들이 50% 이상을 차지했습니다. 약 3분의 1은 자체 맞춤형 솔루션을 사용하고 있었고, 약 15%는 세일즈포스(Salesforce) 솔루션을 사용했습니다. 잠시 앞 내용을 되짚어 보면, 약 3곳 중 1곳이 CRM으로 세일즈포스를 사용하고 있습니다. 그리고 그중 약 절반은 지식 관리에도 세일즈포스를 활용하고 있습니다. 그 외의 업체들 중에는 Confluence, ServiceNow, Shelf, 그리고 저희 파트너인 LivePro 등이 있습니다. 사실 엄밀히 말해 파트너는 아닙니다. 다만 저희가 함께 일해 온 경험이 매우 좋고, 컨택 센터 솔루션에 잘 맞는다는 것을 알고 있는 공급업체입니다. 그래서 저희는 이들을 승인된 기술 공급업체로 등재했으며, 이들은 '기타' 범주에 속합니다. 그리고 이 '기타' 그룹에서 상대적으로 높은 만족도를 보이고 있습니다.
알렉스 볼랜드 (11:07):
기술의 도입 및 만족도 관련 논의는 잠시 접어두겠습니다. 인공지능에 대해 잠시만 다루고자 합니다. 이는 상당히 광범위한 주제이며, 사람마다 이 용어를 다르게 이해하기도 합니다. 저희가 던진 질문은 “귀사의 고객 지원 업무에 인공지능을 사용하고 있습니까?”였습니다. 응답은 대략 세 그룹으로 나뉘었습니다. 3분의 1은 현재 AI를 사용하고 있다고 답했습니다. 3분의 1은 도입을 계획 중이라고 했고, 나머지 3분의 1은 아직 도입할 계획이 없다고 했습니다. 정확한 수치는 조금 다르지만, 37%가 사용 중이고, 38%가 계획 중이며, 25%는 아니라고 답했습니다. 대략 3분의 1, 3분의 1, 3분의 1로 나뉘지만, 실제로 운영 과정에서 AI를 어디에 활용하고 있을까요?
알렉스 볼랜드 (11:54):
음, 몇 가지 다른 옵션을 제시했는데요. ‘고객 대응’이란 최종 사용자가 직접 상호작용하는 AI를 의미합니다. 응답자의 83%가 고객 대응 활동에 AI를 활용한다고 답했습니다. 복수 응답이 가능했기 때문에 총 합계는 100%를 넘습니다. 하지만 48%, 즉 두 명 중 한 명은 상담원을 지원하는 데 AI를 사용하고 있습니다. 그리고 30%는 데이터 처리에 AI를 활용하고 있습니다. 따라서 많은 센터에서 AI를 사용하고 있습니다. 대다수는 아니지만, 많은 센터가 AI를 도입하고 있습니다. 대다수는 이미 AI를 사용 중이거나 도입을 계획하고 있습니다. 현재로서는 주로 고객 대응이 주된 목적이지만, 상담원 업무 분야에서도 상당한 비중을 차지하고 있습니다.
알렉스 볼랜드 (12:36):
그들이 인공지능을 통해 달성하고자 하는 목표는 무엇일까요? 글쎄요, 우리 업계에서는 비용 절감이나 고객 경험 개선을 목표로 삼는다는 이야기를 자주 하곤 합니다. 87%는 목표가 고객 경험 개선이라고 답했고, 78%는 비용 절감이라고 답했습니다. 여기에는 다른 요소들도 일부 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 압도적으로 고객 경험과 비용 문제가 주를 이룹니다. 거래당 비용을 살펴보면, 인공지능이나 챗봇 등을 통해 처리할 경우 전화 통화나 대면 상담 시 발생하는 수 달러에 비해 거래당 단 몇 센트에 불과할 수 있습니다.
알렉스 볼랜드 (13:18):
이제 채널에 대해 이야기해 보겠습니다. 제공되는 채널들과, 고객들이 실제로 이러한 채널을 어떻게 이용하는지에 대해 살펴보겠습니다. 참고로, 마지막에 한두 가지 질문을 받을 시간이 있을 것으로 예상하고 있습니다. 진행 상황에 따라 조정하겠습니다. 질문이 있으시면 언제든지 Q&A 버튼을 눌러 질문을 제출해 주세요. 만약 다 다루지 못하더라도, 여러분의 연락처 정보를 확보해 두었으므로 나중에 해당 질문이 나올 경우 이메일로 답변을 보내드리겠습니다. 그럼 어떤 채널을 제공하고 계신가요? 셀프 서비스만 하시나요? 아니면 상담원이 직접 지원하는 방식만 하시나요? 즉, 이메일, 전화, 웹 채팅 등 셀프 서비스가 아닌 방식만 제공하시나요, 아니면 여러 방식을 조합해서 운영하시나요? 기본적으로 조합형이나 상담원 지원형 중 하나일 것입니다. 셀프 서비스만 제공하는 센터도 몇 군데 있었지만, 그런 경우는 거의 드뭅니다.
알렉스 볼랜드 (14:05):
대부분의 센터가 다양한 유형의 채널을 활용하고 있다는 점을 고려할 때, 채널 간 트래픽을 관리하기 위한 전략이 있으신가요? 이를 ‘채널 전환 전략’으로 생각해 보실 수 있습니다. 귀사는 고객을 한 채널에서 다른 채널로 적극적으로 이동시키려 노력하고 계신가요? 예, 아니오, 잘 모르겠습니다. 절반 이상인 53%가 이를 전략으로 삼고 있으며, 고객을 한 채널에서 다른 채널로 적극적으로 이동시키려 노력하고 있습니다. 어디에서 어디로 이동시키고 있나요? '인력 지원'에서 '셀프 서비스'로의 이동이 41%로 과반수는 아니지만, 가장 많은 응답을 차지했습니다. 보시다시피 '인력 지원' 내에서의 이동은 여전히 10%에 불과합니다. 그 외의 옵션들은 상당히 낮은 수치를 보였습니다. '셀프 서비스'에서 '인력 지원'으로의 이동은 1%에 그쳤습니다. 따라서 채널 전환 전략에 있어 압도적으로 목표는 인력 지원 비중을 줄이고 셀프 서비스 비중을 늘리는 데 있습니다.
알렉스 볼랜드 (15:09):
저희는 여러 기업에 설문조사를 진행했는데, 다음 내용을 살펴보기 전에 이 결과를 염두에 두시기 바랍니다. 기업들에게 “고객들이 어떤 채널을 선호하나요?”라고 물었습니다. 따라서 이 결과는 순전히 인식에 기반한 것입니다. 응답 결과를 인기 순으로 정리해 보았습니다. 전화와 셀프 서비스, 웹 채팅, 이메일이 가장 인기 있는 채널로 나타났습니다. 반면 메시징, 대면 상담, 화상 상담은 가장 선호도가 낮은 채널로 나타났습니다. 이 점을 염두에 두시기 바랍니다. 왜냐하면 우리는 소비자들에게도 같은 질문은 아니지만, 대략적으로 같은 의미의 질문을 했기 때문입니다. 우리는 그들에게 “채널에 관계없이 문제가 해결될 것이라는 것을 안다면, 어떤 채널을 선호하시겠습니까?”라고 물었습니다. 그리고 저는 이를 ‘지원형’과 ‘비지원형’으로 분류했습니다. ‘지원형’은 전화나 웹 채팅처럼 실시간으로 이루어지는 것을 의미합니다. ‘비지원형’은 이메일이나 비동기 메시징을 말합니다. 그리고 맨 아래에는 셀프 서비스가 있습니다.
알렉스 볼랜드 (16:04):
90%입니다. 잠시 되짚어 보면, 업계에서는 셀프 서비스를 두 번째로 인기 있는 채널로 꼽았지만, 실제로 셀프 서비스를 선택하려는 소비자는 10%에 불과했습니다. 셀프 서비스가 유용하다는 것을 알고, 문제가 해결될 것이라는 사실을 알더라도, 10명 중 9명은 여전히 사람과 직접 소통하는 것을 선호했습니다. 꽤 흥미로운 점입니다. 가장 인기 있는 채널은 전화로 30%를 차지했습니다. 이메일은 24%로 두 번째로 많았고, 그 다음이 웹 채팅이었습니다. 이 부분에서 상위 3개 채널은 모두 사람이 지원하는 거래, 즉 사람이 지원하는 채널입니다. 따라서 업계의 관점에서는 2위였던 셀프 서비스가 실제로는 4위에 머물렀습니다.
알렉스 볼랜드 (16:46):
또한 우리는 기업들을 대상으로 “고객 중 어느 정도 비율이 셀프 서비스 기술을 이용하는 것보다 고객 서비스 직원의 도움을 받아 문제를 해결하는 것을 선호한다고 생각하십니까?”라고 물었습니다. 보시다시피, 두 그룹 모두에서 대다수, 즉 약 3분의 1에 해당하는 응답자가 41~60%와 60~80% 범위를 선택했습니다. 즉, 조직의 관점, 즉 컨택센터를 운영하는 사람들의 관점에서 볼 때, 대다수는 고객 중 대부분이 고객 서비스 직원의 도움을 받고 싶어 할 것이라고 생각하고 있습니다. 따라서 고객의 40%에서 80%는 셀프 서비스보다 담당자와 직접 소통하는 것을 선호할 것으로 보입니다. 80% 이상일 것이라고 예상한 응답자는 14%에 불과했고, 40% 이상일 것이라고 예상한 응답자도 18%에 그쳤습니다. 즉, 실제로는 많은 고객이 담당자와 직접 소통하기를 원한다고 생각하는 것이죠. 셀프 서비스가 두 번째로 인기 있는 채널이라는 인식이 있었음을 고려하면 이는 다소 흥미로운 결과입니다.
알렉스 볼랜드 (17:47):
여기 있는 슬라이드나 바로 이 차트들을 보면, 셀프 서비스가 우리가 생각하는 것보다 인기가 덜하다고 말할 수 있을 것 같습니다. 그렇긴 하지만, 인기는 점점 높아지고 있습니다. 그래서 우리는 조직들에게 “가장 선호하는 연락 수단은 무엇입니까?”라고 물었습니다. 아, 죄송합니다. 조직이 아니라 고객들에게 물었습니다. “가장 선호하는 채널은 무엇이며, 최근에 변경된 적이 있습니까? 예를 들어 지난,” 문구가 정확히 기억나진 않지만, “지난 18개월, 지난 3년 동안 말입니다. 최근에 선호하는 채널이 바뀌었습니까?”라고 물었습니다. 이제 데이터를 분류해 보았습니다. 파란색은 선호도가 변경된 경우를 나타냅니다. 빨간색. 빨간색? 연한 갈색, 모래색은 선호도가 변하지 않은 경우입니다. 이를 해석하는 가장 좋은 방법은, 예를 들어 전화와 같은 채널을 볼 때 파란색이 갈색보다 작다면, 선호도가 바뀐 사람들은 전화를 덜 선호하고, 선호도가 변하지 않은 사람들은 더 선호한다는 것을 의미합니다. 즉, 사람들이 그 채널에서 멀어지고 있다는 뜻입니다. 제 생각에 이것이 미래가 어떻게 될지 보여주는 가장 좋은 지표 중 하나입니다. 따라서 파란색이 갈색보다 작은 경우, 사람들은 그곳에서 멀어지고 있는 것이고, 파란색이 갈색보다 큰 경우, 사람들은 그곳으로 향하고 있는 것입니다.
알렉스 볼랜드 (19:04):
따라서 우리가 볼 수 있는 것은 가장 인기 있는 두 가지 채널이 실제로 전화와 이메일이라는 점입니다. 하지만 두 채널 모두 인기가 줄어들고 있습니다. 점점 덜 선호되는 추세죠. 반면 웹 채팅과 메시징, 아직은 그다지 대중화되지 않은 영상 통화, 그리고 셀프 서비스는 모두 증가세를 보이고 있습니다. 따라서 전화, 이메일, 대면 상담은 모두 인기가 감소하고 있습니다. 웹 메시징, 영상, 셀프 서비스는 모두 증가하고 있습니다. 특히 눈에 띄는 변화로는 영상 이용률이 3%에서 7%로, 셀프 서비스는 8%에서 13%로 증가한 점입니다. 따라서 갈색은 과거를, 파란색은 향후 몇 년 동안 예상되는 추세를 나타낸다고 보시면 됩니다.
알렉스 볼랜드 (19:50):
이 부분을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 우리는 “가장 최근의 고객 접점 경험에서 여러 채널을 이용하셨습니까?”라고 물었습니다. 즉, 고객들에게 “문제를 해결하기 위해 여러 채널을 이용하셨습니까?”라고 질문한 것이죠. 그 결과 82%가 ‘예’라고 답했습니다. 82%가 문제 해결을 위해 실제로 여러 채널을 이용했다고 답한 것입니다. 이 사실 하나만으로도, 여러분은 이 조사 결과에 거의 깜짝 놀라실 것이라 생각합니다. 고객 5명 중 4명은 기업과의 가장 최근 상호작용에 대해 이야기할 때, 하나 이상의 채널을 이용했다고 답합니다. 고객은 최초 접점 채널에서 문제를 해결하지 못하고 채널을 변경해야만 합니다. 이는 매우 큰 문제입니다. 이는 우리 운영에 엄청난 낭비가 존재함을 시사합니다. 만약 웹사이트나 챗봇, 전화 또는 대면 상담을 통해 고객이 처음 문의했을 때 바로 문제를 해결할 수 있었다면, 얼마나 많은 거래와 업무량을 잠재적으로 절감할 수 있었을까요? 고객의 82%가 “첫 번째 채널로는 해결할 수 없다. 문제를 해결하려면 채널을 바꿔야 한다”고 말하고 있습니다. 이는 매우 중대한 문제입니다.
알렉스 볼랜드 (20:57):
제 생각에 이는 일부 채널이 문제 해결에 그다지 효과적이지 않다는 것을 시사합니다. 그래서 이를 자세히 살펴보기 위해 “다음 채널 중 어디에서 고객 접점이 시작되고 끝났습니까?”라고 물었습니다. 보시다시피 왼쪽에 있는 ‘전화’ 채널의 경우 시작 비율은 26%, 종료 비율은 39%입니다. 이는 비록 시작 비율은 26%로 그리 높지 않지만, 여전히 매우 인기 있는 채널임을 보여줍니다. 전체 대비 휴대폰에서 시작하는 비율은 높지 않지만, 많은 고객이 휴대폰으로 마무리합니다. 즉, 고객이 웹사이트나 이메일에서 시작하다가 문제가 발생하면, 그 중 상당수가 결국 전화로 넘어가는 것입니다. 전화는 문제 해결에 효과적인 채널입니다. 전화로 시작된 문제보다 더 많은 문제를 해결해 줍니다. 이메일과 메시징도 비슷한 양상을 보입니다.
알렉스 볼랜드 (21:48):
하지만 셀프 서비스야말로 큰 기회가 있는 분야입니다. 셀프 서비스의 경우, 전체 거래의 10분의 1이 셀프 서비스로 시작되었지만, 실제로 셀프 서비스로 마무리된 건 4%에 불과했습니다. 즉, 20건 중 1건만이 셀프 서비스로 완료된 셈이며, 이는 시작 단계에서 셀프 서비스를 선택한 거래의 절반도 되지 않는 수치입니다. 따라서 고객 입장에서 볼 때, 셀프 서비스로 시작된 거래의 60%는 셀프 서비스 단계에서 해결되지 않는다고 추측할 수 있습니다. 고객들은 셀프 서비스로 시작하지만, 결국 실시간 지원(전화 등)으로 넘어가야 합니다. 이메일과 메시징은 그 자체로 제 몫을 다하고 있으며, 비율은 거의 비슷합니다. 하지만 문제를 해결하기 위해서는 실시간 지원이 정말로 필요합니다. 따라서 셀프 서비스 측면에서는 상당한 기회가 있는 것으로 보입니다.
알렉스 볼랜드 (22:34):
우리가 고려한 또 다른 점은, 질문을 보내주신 분들께 감사드립니다. 마지막에 가능한 한 많은 질문에 답변해 드리겠습니다. 우리가 고려한 또 다른 점은 코로나19입니다. 코로나19가 조직과의 관계 형성에 어떤 영향을 미쳤을까요? 응답자의 47%는 코로나19 팬데믹이 조직과의 관계 형성 방식을 변화시켰다고 답했습니다. 17%는 잘 모르겠다고 답했습니다. 36%는 그렇지 않다고 답했습니다. 우리가 팬데믹과 그 문제들에 대해 이야기하는 이유는, COPC가 글로벌 기업이기 때문입니다. 전 세계에 컨설턴트가 있으며 우리는 여러 곳을 방문합니다. 그 영향은 전 세계적으로 균일하지 않았습니다. 호주 내에서도 상당히 부정적인 영향을 받은 지역이 있는 반면, 거의 영향을 받지 않은 지역도 있습니다. 따라서 응답자의 3분의 1이 변화가 없었다고 답한 것은 그리 놀랍지 않습니다. 하지만 대략 과반수인 47%는 변화가 있었다고 답했습니다. 이들은 코로나19의 영향으로 조직과 소통하는 방식을 바꿨습니다.
알렉스 볼랜드 (23:33):
이러한 변화는 긍정적이었을까요, 부정적이었을까요? 여기서 흥미로운 점은 응답자의 52%가 일어난 변화들이 결코 나쁜 일이 아니었다고 답했다는 것입니다. 즉, 조직과 소통하는 방식은 바뀌었지만, 52%는 이러한 변화가 나쁘지 않았다고 말한 셈입니다. 변화가 나빴다고 답한 사람은 28%에 불과했고, 20%는 잘 모르겠다거나 별다른 의견이 없다고 답했습니다. 이를 선호도의 변화, 즉 사람들이 전화와 이메일을 멀리하고 셀프 서비스나 영상 등 다른 방식으로 이동하는 현상으로 해석할 수 있습니다. 따라서 많은 사람들이 조직과 소통하는 방식에 있어 코로나19의 영향을 받았습니다. 하지만 영향을 받은 사람들 중 대다수인 52%는 실제로 부정적인 영향을 받지 않았습니다.
알렉스 볼랜드 (24:24):
그럼 마무리하겠습니다. 제가 특히 주목했던 몇 가지 요점을 말씀드리겠습니다. 잠시 후 슈리를 다시 모시고, 그가 주목한 점들을 공유하도록 하겠습니다. 그 후에는 질문이나 의견을 가능한 한 많이 다루도록 하겠습니다. 그러니 주저하지 말고 계속 질문해 주세요. 먼저, 4곳 중 1곳의 센터만이 챗봇을 사용하고 있으며 업그레이드 계획이 없는 반면, 거의 절반에 가까운 곳이 향후 18개월 내에 업그레이드를 계획하고 있습니다. 즉, 챗봇을 사용하고 있으며 동시에 업그레이드를 계획 중인 조직이 상당히 많다는 뜻입니다. 이는 현재 상황이 상당히 유동적이라는 것을 의미한다고 봅니다. 챗봇이 널리 보급되어 있지만, 이미 도입한 후 업그레이드를 계획 중인 조직들도 상당수 존재합니다. 따라서 '이것이 바로 황금률이며, 현재 위치가 바로 우리가 도달하고자 하는 목표'라는 식의 합의가 반드시 형성된 것은 아닙니다. 챗봇의 도입, 업그레이드, 변경 및 활용에 있어서는 여전히 상당히 유동적인 상황입니다.
알렉스 볼랜드 (25:24):
둘째, 기업들은 인공지능을 주목하고 있습니다. 3곳 중 1곳이 이미 활용 중이며, 3곳 중 1곳은 도입을 계획하고 있습니다. 주요 동기는 고객 경험 개선과 비용 절감에 있습니다. 현재 인공지능은 주로 고객 중심에 초점을 맞추고 있습니다. 일부 기업은 이를 통해 일선 직원을 지원하거나 백오피스 업무를 처리하기도 합니다. 또한 기업들의 채널 전환 전략은 압도적으로 셀프 서비스 중심으로 이루어지고 있습니다. 우리는 더 많은 고객이 셀프 서비스를 이용하고, 직원 지원 서비스를 이용하는 고객은 줄어들기를 원합니다. 우리 업계에서는 셀프 서비스의 인기를 과대평가하는 경향이 있지만, 데이터에 따르면 전화와 이메일의 인기는 감소하는 반면 셀프 서비스 기술, 웹 채팅, 화상 통화의 인기는 증가하고 있습니다. 따라서 이러한 채널은 증가하고 있지만, 우리가 바라는 만큼 크게 증가하지는 않고 있습니다. 이제 Shree에게 마이크를 넘기겠습니다. 그 후 여러분의 의견과 질문을 차례로 다뤄보겠습니다.
쉬리칸트 비자이카르 (26:29):
알렉스, 감사합니다. 데이터가 상당히 많은 발표였습니다. 그래서 참석해 주신 분들과 시간을 내어 이 자리에 와 주신 모든 분들이 현재 어떤 상황이 진행되고 있는지, 그리고 미래가 어떻게 펼쳐질지 어느 정도 감을 잡으셨기를 바랍니다. 이미 접속 정보를 공유해 두었으니, 녹화본을 여러분께 보내드리겠습니다. 나중에 다시 확인하시거나 내용을 다시 짚어보고 싶으신 분들을 위해 링크를 보내드릴 예정입니다.
쉬리칸트 비자이카르 (27:00):
하지만 알렉스, 방금 언급하신 셀프 서비스 기술에 관한 부분부터 이야기를 이어가 보겠습니다. 이 점이 바로 질문 중 하나와도 연결되는 부분인데요. 제 생각에는 [00:27:11, 청취 불가]... 보시다시피, 셀프 서비스 기술에 대해 이야기할 때, 만약 제대로 설계되지 않았다면 고객 경험 문제를 해결하기보다는 오히려 더 많은 어려움을 초래하게 됩니다. 따라서 이는 고객 만족도 측면에서 진정한 과제가 되죠. 또한 귀하의 발표에서도 보았듯이, 많은 사람들이 스스로 해결하는 것보다 사람과의 대화가 가능한 채널을 선호하는 것으로 나타났습니다. 아마도 과거 셀프 서비스로는 문제를 해결하지 못했던 경험 때문일 것입니다. 따라서 Vial이 제기한 질문은, 인공지능 도입이 이러한 과제를 극복하는 데 실제로 도움이 되는 사례를 보신 적이 있는지, 그리고 우리 데이터에서 그와 관련하여 흥미로운 점을 시사하는 바가 있는지 하는 점입니다.
알렉스 볼랜드 (28:05):
네. 고마워요, 슈리. 정말 흥미로운 질문인 것 같아요. 셀프 서비스가 진정한 과제인 상황에서, AI 도입이 이 과제를 극복하는 데 어떻게 도움이 되었나요? 일반적인 원칙은, 제 생각에, 고객이 셀프 서비스를 사용하도록 유도해야 한다는 점일 겁니다. 셀프 서비스를 매력적으로 만들어야 하죠. '반드시 셀프 서비스를 이용해야 한다'고 강요해서는 안 되며, 대신 사용하기 쉽고 문제를 해결해 주는 셀프 서비스를 만들어야 합니다. 따라서 사용 난이도를 낮추거나 고객의 노력을 줄여주거나, 문제 해결률을 높여주는 AI라면—물론 이 두 가지는 서로 겹치는 부분이 있지만—서비스 품질을 향상시킬 수 있을 것입니다.
알렉스 볼랜드 (28:46):
제가 사용해 본 셀프 서비스 솔루션 중에는 별로 스마트하지 않은 것들이 꽤 있습니다. 정보를 반복해서 입력하게 하거나, 사용자가 상호작용하려 할 때 이를 제대로 이해하지 못하거나, 질문이 너무 많고 설계가 미흡한 것들이죠. 얼마 전 링크드인에 관련 내용을 올렸는데, 제 게시물 중 가장 많은 반응을 얻은 글 중 하나입니다. 정보를 얻기 위해 양식을 작성해야 하는 정부 웹사이트에 관한 이야기였죠. 질문 중 하나는, 정확한 문구는 기억나지 않지만, 사망 증명서 발급과 관련된 것이었습니다. 거기에는 “지금 죽으셨나요?”라고 적혀 있었죠. 즉, ‘지금 살아계신가요?’라고 묻는 것이었습니다. 보고 있으면 ‘도대체 무슨 질문이냐?’는 생각이 들죠. 컴퓨터가 ‘아직 살아계신가요?’라고 묻는데, 사람들이 어떻게 셀프 서비스에 적극적으로 참여하길 기대할 수 있겠습니까? 우리는 사람들을 매료시키고, 절차를 더 쉽게 만들어 주는 셀프 서비스를 설계해야 하며, 문제를 해결하는 데 도움을 주는 AI를 도입해야 합니다. 이것이 다소 일반적인 답변이겠지만, AI가 고객을 셀프 서비스로 유도할 수 있다면 셀프 서비스는 더욱 대중화될 것입니다.
쉬리칸트 비자이카르 (29:48):
거기에 한 마디 덧붙이자면, 정말 좋은 지적입니다. 하지만 Vial 님의 질문에 답하며 제 경험담도 조금 더 말씀드리겠습니다. 일반적으로 고객들은 미리 정의된 몇 가지 옵션만 필요로 합니다. 너무 많은 선택지를 원하지는 않죠. 셀프 서비스 과정에서 너무 많은 옵션을 제공한다면, 고객의 수고를 덜어주는 대신 오히려 이용 과정을 더 어렵게 만들 뿐입니다. 대부분의 셀프 서비스 기술은 '조직의 비용을 어떻게 절감할 수 있을까?'라는 방향으로 추진됩니다. 그런데 '고객의 노력은 늘어나고 있지는 않은가?'라는 측면은 고려하지 않는 경우가 많습니다. 그래서 이것이 일반적으로 주요 동인 중 하나입니다.
쉬리칸트 비자이카르 (30:33):
질문과 답변 시간에 언급하신 두 번째 요점에 대해 말씀드리자면, 챗봇에 대해서도 언급하셨던 것 같습니다. 챗봇의 문제점은 종종 고객이 챗봇에 접속한 후 몇 분을 기다리다 보면, 챗봇이 “아, 이 문제는 제가 해결할 수 없네요. 사람 상담원에게 연결해 드릴게요.”라고 말하는 경우가 많다는 점입니다. 그러면 고객은 ‘그럼 애초에 왜 시간을 낭비하며 챗봇을 이용했나?’라고 생각하게 됩니다. 아마 이번 연구에서는 다루지 않은 부분일 테지만, 이전 연구에서 우리는 어느 정도 수준에서 약 40%의 고객이 “챗봇을 사용해 봤는데 너무 기계적이라서 다시는 절대 이용하지 않겠다. 도움이 되지 않았다”고 답한 사실을 확인했습니다. 차라리 실제 상담원과 통화하는 편이 낫다고요. 아마 그 점이 문제의 핵심인 것 같습니다. 알렉스, 방금 말씀하신 내용과도 연결되는데, 이것이 바로 약 3분의 1의 사람들이 ‘이미 도입했다’고 답하고, 또 다른 3분의 1은 ‘이미 도입한 시스템을 변경할 것’이라고 말하는 현상을 설명해 주는 부분일 겁니다.
쉬리칸트 비자이카르 (31:34):
그게 아마 우리가 이야기했던 내용 중 하나였던 것 같습니다. 질문해 주셔서 감사합니다. 다른 질문이 있으시면 언제든지 Q&A 창에 자유롭게 적어 주세요. 채팅 창에 올라온 질문 중 [00:31:51, 청취 불가] 님이 묻신 내용을 하나 골라보겠습니다. 연구 방법론에 관한 질문이었습니다. 질문의 요지는 COPC 고객뿐만 아니라 다른 분들도 포함되었는지, 그리고 이번 설문조사에 몇 명이 참여했는지였죠. 알렉스, 관련 수치가 있나요? 제 기억으로는 900명 정도였던 것 같습니다.
알렉스 볼랜드 (32:10):
네. 고객사 목록을 확인해 봐야겠네요. 호주만을 대상으로 한 비슷한 보고서를 작성한 적이 있는데요. 호주 지역만 해도 150개의 컨택 센터가 있었습니다. 글로벌 데이터베이스에 몇 개가 포함되어 있는지는 확실하지 않습니다. 하지만 저희는 전 세계 모든 지역을 대표하는 수많은 컨택 센터와 협력하고 있습니다. 다만 정확한 수치를 바로 말씀드릴 수는 없습니다. 제가 그 수치를 알지 못하기 때문입니다. 질문의 다른 부분은 이것이 COPC의 고객층을 대상으로 한 것인지, 아니면 더 광범위한 청중을 대상으로 한 것인지에 관한 것이었던 것으로 보입니다. 두 가지 모두 해당됩니다. 운영을 담당하는 분이라면 누구에게나 데이터 제공을 요청했습니다. 따라서 이 보고서는 가능한 한 대표성을 갖추도록 노력했습니다. 슬라이드와 녹화본에 관해 말씀드리자면, 보고서는 공개되어 있습니다. 또한 현재 이 회의에 참여하고 계신 분들께는 이 회의 녹화본 링크가 포함된 이메일이 발송될 예정입니다. 질문 한두 개 정도 더 받겠습니다.
쉬리칸트 비자이카르 (33:06):
[중복 대화 00:33:06] 존이 질문을 한 것 같네요. AI의 권고 사항을 1순위, 2순위, 3순위 순으로 적용한다면 어떻게 해야 할까요? 제 생각에 그가 묻고 싶은 건, 어디부터 먼저 적용해야 하느냐는 것 같습니다.
알렉스 볼랜드 (33:20):
네. 고마워요, 슈리. 정말 좋은 질문이네요, 존. 제 생각에는 AI의 경우, 구현 측면에서 다른 솔루션과 크게 다르지 않다고 봅니다. 가장 먼저 필요한 것은 문제 정의나 달성하고자 하는 목표입니다. 일부 조직은 인공지능 같은 화려한 기술에 흥분한 나머지, 그 기술을 적용할 수 있는 문제를 찾아 나서곤 하죠. 사실은 그 반대여야 해요. 가장 먼저 개선의 여지가 있는 부분을 파악해야 합니다. 그런 다음 그 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 무엇인지 살펴보는 거죠. 지식 관리 솔루션이든, 통화 녹음이든, 아니면 인공지능이든 말이죠. 그러니까 개선 기회를 명확히 정의하고, 비즈니스의 요구 사항을 명확히 정의해야 합니다.
알렉스 볼랜드 (34:09):
일반적으로 학습 과정이 필요합니다. 예를 들어 우리가 인공지능에 대해 이야기할 때, 대개는 머신러닝을 의미합니다. 따라서 조직에서 이를 파악하고 도입하기 시작하면, AI가 발전해 나가는 동안 꽤 긴 학습 과정이 수반되는 경우가 많습니다. 저희가 일본에 있는 한 센터와 협력했을 때, 처음 서비스를 시작했을 무렵 챗봇의 해결률은 30% 정도였던 것으로 기억합니다. 정말 형편없는 수준이었죠. 하지만 6개월 만에 간단한 거래에 대한 해결률은 85%까지 올라갔습니다. 따라서 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 명확히 파악해야 합니다. 공급업체를 선정한 후에는 구현 단계를 거치게 되는데, 이 과정이 바로 학습 기간입니다. 이 기간 동안 많은 교육과 피드백을 거치게 되며, 그 단계가 끝나면 본격적으로 서비스를 시작하게 됩니다. 이것이 대략적인 흐름입니다.
알렉스 볼랜드 (34:57):
지금 질문이 쏟아지고 있네요. 하지만 여러분의 시간을 존중하고 너무 오래 시간을 뺏고 싶지는 않습니다. 질문들에 작성자 이름이 표시되어 있네요. 그래서 Shree와 제가 나중에 이메일로 각 질문에 대한 답변을 설명해 드리는 방식으로 진행할까 합니다. 질문해 주셔서 감사합니다. John 님, 웃는 이모티콘 보내주셔서 감사합니다. 물론 이에 대해 답장 주셔도 됩니다. 저희 연락처 정보를 받아보실 수 있을 겁니다.
알렉스 볼랜드 (35:18):
그럼 이제 마무리하겠습니다. 여러분의 소중한 의견에 감사드립니다. 다시 한 번 말씀드리자면, 이번 보고서는 총 12회로 구성된 시리즈 중 두 번째 보고서입니다. 많은 분들이 등록해 주셨는데, 이 시리즈에 등록하신 분이 약 1,000명에 달합니다. 이렇게 많은 분들이 함께해 주셔서 정말 기쁩니다. 이번 보고서는 12회 중 두 번째입니다. 앞으로 매달 한 번씩 결과를 상세히 설명하는 자리를 마련할 예정이며, 저나 동료가 직접 화상 회의에 참여해 설명해 드릴 것입니다. 내년에 다시 이 시리즈를 진행하고 추세 데이터를 확보하게 되면, 그때도 여러분이 함께해 주시면 정말 좋겠습니다. 운영 업무를 담당하고 계신다면 설문에 참여해 주시고 데이터를 제공해 주시면 보고서를 확인하실 수 있습니다. 정말 감사하겠습니다. 다음 번에 뵙기를 기대하겠습니다. 그럼 오늘 이야기는 여기서 마치겠습니다. 질문해 주셔서 감사합니다. 다루지 못한 질문이 있다면 이메일로 연락드리겠습니다. 자, 그럼 여러분 모두 감사합니다.
쉬리칸트 비자이카르 (36:08):
여러분, 감사합니다. 좋은 하루 보내세요.[/vc_column_text][/vc_column][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_spacing=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_spacing=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]상기 내용에 대한 자세한 정보가 필요하시면 info@copc.com으로 이메일을 보내주십시오.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]