2023년 10월 24일
지난 기사에서는 고객 만족도(CSAT)를 특정 수치로 코칭하는 것이 시간과 노력의 낭비, 직원 불만, CSAT 결과 개선의 어려움을 초래할 수 있음을 살펴보았습니다. 이번 달에는 CSAT의 핵심 동인을 규명하며, 그 대신 우리가 무엇을 해야 하는지에 대해 논의하겠습니다.
CSAT(고객 만족도 평가)를 결과 지표로
먼저, CSAT는 컨택 센터에서 입력 지표 가 아닌 결과 지표 라는 점에 동의해야 합니다. 예를 들어, 연간 수익을 더 늘리고 싶다고 가정해 보겠습니다. 수익 증대는 지표로 정량화될 수 있지만, 이는 입력 요소가 아닌 결과 지표입니다.
예를 들어, 채용 담당자나 재무 상담사에게 목표가 더 많은 돈을 버는 것이라고 말했을 때, 그들이 단순히 이력서나 자산·부채 현황을 살펴보고 "좋아요! 그러려면 점진적으로 수입을 늘려나가면 시간이 지나면서 원하는 총액에 도달할 거예요"라고 말해서는 안 됩니다. 그렇게 한다면 당신은 다른 곳에서 도움을 찾아야 할 것입니다.
감독관이 상담사에게 주간별로 고객 만족도(CSAT)를 조금씩 높여가며 점수를 올리라고 지시할 때도 마찬가지입니다(통계적 타당성은 차치하더라도, 이는 도움이 되지 않는 계획입니다). 대신, 채용 담당자나 재무 고문에게 기대할 수 있고 상담사가 감독관에게 기대해야 할 것은 구체적인 계획입니다. 상황을 개선하기 위해 어떤 실질적인 조치를 취할 수 있을까요? 이 글에서 바로 그 점을 논의해 보겠습니다.
고객 경험의 지속적인 개선으로 이어질 정확한 성과 분석과 실행 가능한 데이터를 확보하십시오.
관계 이해: 입력 요소와 핵심 동인
고객 만족도(CSAT)와 같은 지표를 개선하기 위한 계획은 입력 요소와 CSAT의 핵심 동인 간의 관계를 이해하는 것을 필요로 합니다. 이러한 요소들은 일반적으로 다른 성과 지표나 상담원의 행동으로 관찰될 수 있습니다. 수학적 접근에 들어가기 전에, 이 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 예시를 들어 설명하겠습니다.
프로 농구 선수로 데뷔하는 선수들 중 누가 가장 성공할 가능성이 높은지 예측해 보자고 가정해 보자. 우리가 알고 있는 몇 가지 통계 자료가 도움이 될 수 있다고 생각해 볼 수 있다.
선수 키는 아마도 중요할 것이다; 키가 커질수록 성공 확률도 높아진다고 합리적으로 가정할 수 있다. 선수 키와 성공 확률 증가는 변수 간의 관계 또는 상관관계이다. 선수의 손 크기 역시 중요할 수 있다. 다시 말해, 이를 검증하여 성공과 상관관계가 있는지 확인할 수 있다.
그러나 키와 손 크기 사이에도 상당한 상관관계가 있을 가능성이 있습니다(즉, 한 변수가 변화하면 다른 변수도 매우 예측 가능한 방식으로 변화함을 의미함). 입력값에서 이러한 현상을 발견할 경우 주의해야 합니다.
변수 중 하나만 출력을 예측하고 다른 하나는 추가 입력을 예측할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 다중 회귀 분석을 사용할 수 있습니다. 이 기법은 여러 변수를 고려하며, 다른 입력과 유사하다는 이유만으로 예측에 기여하는 것처럼 보이는 입력들을 제거합니다.
다중 회귀의 역할
이 경우 다중 회귀 분석을 사용하면 손 크기만이 중요하다는 사실을 발견할 수 있습니다. 손 크기는 신장과 충분히 유사하므로 신장 변수는 필요하지 않으며, 아마도 신장에 비해 손 크기가 더 큰 농구 선수들이 더 큰 성공을 거둘 수 있을 것입니다.
그러나 손 크기만으로는 예측력이 그리 높지 않을 것이다(아니면 농구 스카우트들의 연봉이 터무니없이 높다는 뜻이다). 여러 변수들이 작용한다: 과거 성적, 부상 이력, 의사 결정 능력, 팀워크 등이다. 이러한 요소들을 정확히 반영할수록 모델의 예측력은 높아지고, 예상 결과에 대한 확신도 커진다.
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CSAT, NPS 또는 CES 중 선택하기: 왜 중요하지 않은가
행동 접근법 적용하기
동일한 접근법을 행동에도 적용할 수 있습니다. 농구를 예로 들면, 자유투를 던지기 전에 드리블이 정확도를 높이는지 확인할 수 있죠. 경기 전 몇 시간의 수면이 가장 좋을까요? 슛 전 몇 번의 패스가 골 성공률을 극대화할까요? 이 모든 것은 관찰 가능하고 지도 가능한 요소로, 선수의 발전 계획에 포함시킬 수 있습니다. 단순히 "나가서 더 많은 점수를 따야 한다"고 말하는 것보다 각 항목이 선수에게 더 큰 도움이 될 것입니다.
이것을 수학과 컨택 센터로 되돌려 보면, 고객 만족도(CSAT)나 다른 결과 지표는 종속 변수입니다. 즉, 다른 변수의 성과에 따라 달라집니다. 응답 시간, 평균 처리 시간(AHT), 에스컬레이션 비율 등과 같은 다른 지표들은 독립 변수일 수 있습니다. 이들은 CSAT를 예측할 수 있으며, 여러분이 더 많이 통제할 수 있는 요소들입니다.
상담원이 긍정적인 결과를 얻을 가능성을 높이기 위해 취할 수 있는 행동 변화도 있을 것입니다. 상담원이 적절한 자원을 활용했는가? 연락 사유를 파악하기 위해 충분히 탐색했는가? 합리적인 해결책을 모두 제시했는가? 다음 단계를 설명했는가?
고객 만족도(CSAT)의 주요 동인 파악
고객에게 중요한 요소가 무엇인지 파악해야 합니다. 전반적인 만족도와 고객이 가장 중요하다고 생각하는 항목에 대한 만족도를 측정하는 핵심 동인 설문조사를 통해 집중해야 할 요소를 알 수 있습니다.
또한 다중 회귀 분석, CART, 카이제곱 검정 등의 기법을 활용해 기존 고객 경험 데이터를 분석하면 전반적인 만족도에 진정으로 영향을 미치는 요인과 가장 중요한 요인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 핵심 동인 요소를 선정하는 것은 농구 선수들의 다양한 통계를 수집해 성공을 예측하는 지표를 도출하는 과정과 유사합니다.
이 사례에서 COPC는 "내 시간을 존중해 달라"는 요소가 만족도의 핵심 동인보다 훨씬 높은 비중을 차지하는 것으로 확인했으나, 고객사는 제시된 모든 요소를 동등하게 가중치 부여한 상태였습니다.
이러한 요소들을 파악하면, 견고한 품질 프로그램이 고객 만족도 관리 능력의 핵심이 됩니다. 프로그램 차원에서 어떤 요소가 필수적인지 알 수 있을 뿐만 아니라, 이러한 지식은 코칭을 보다 효율적으로 관리하고 훨씬 더 효과적으로 만들 수 있게 합니다. 올바른 정보 로 시작하는 것이 매우 중요합니다.
위의 예시에서 이는 다른 개선 영역을 걱정하기 전에 고객의 시간을 존중하는 것과 관련된 코칭 문제를 의미합니다.
당신의 여정을 어떻게 도울 수 있을까요
이 글이 그 과정과 중요성을 어느 정도 설명해주길 바라지만, 효과적인 핵심 동인 설문조사 및 분석. 관심이 생기셨다면, 저희는 귀사와 같은 많은 기업들이 고객에게 물어볼 적절한 질문을 식별하고, 데이터를 분석하며, 더 높은 CSAT를 이끌어내는 효과적인 품질 프로그램을 만드는 과정을 안내해 드렸습니다. COPC 지침이 필요하시다면 기꺼이 도와드리겠습니다.
