고객센터는 고객 경험을 파악할 수 있는 최고의 창구 중 하나입니다. 고객은 귀사에 소중한 정보를 제공하며, 이를 통해 귀사는 고객 경험을 개선하고 브랜드 충성도를 높일 수 있는 가치 있는 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다. 동시에 고객센터를 실행 가능한 고객 통찰력의 신뢰할 수 있는 자원으로 탈바꿈시킬 수 있습니다.
콜센터에서 수집해야 할 가치 있는 비즈니스 인텔리전스의 세 가지 예시는 다음과 같습니다:다음과 같습니다:
- 신제품 데이터
- 불만 데이터불만 데이터
- 고객 만족도 데이터
각 데이터 유형에 대해 논의할 예정이며, 여기에는 COPC Inc. 고객 경험 컨설팅 프로젝트에서 얻은 실제 사례도 포함됩니다. 각 사례는 특정 데이터를 수집함으로써 귀사가 고객의 요구에 더 효과적으로 대응할 수 있는 방법을 보여줍니다.
신제품 데이터
한 조직이 콜센터를 활용하여 신제품 데이터를 수집한 사례를 살펴보자:
시나리오: 한 컴퓨터 제조업체는 자사 신제품에 대한 고객의 문제점을 파악하고자 했다.
취한 조치: 지난 3개월 이내에 신제품을 구매한 고객은 특정 상담원이 담당했습니다. 해당 상담원들은 더 높은 처리 시간 목표를 부여받았으며, 각 통화 후 짧은 설문지를 작성할 수 있는 추가 시간이 주어졌습니다. 상담원들은 고객의 문의 사유를 상세히 기록하고 제품 관련 문제를 문서화했습니다.
제조 및 디자인 팀은 협력 관계를 구축하고 객관적인 고객 피드백을 수집하기 위한 계획을 수립했습니다. 콜센터를 청취 창구로 활용하여 제품 변경 및 개선에 반영할 정보를 수집했습니다.
결과: 이 귀중한 비즈니스 인텔리전스를 통해 뚜껑이 너무 취약하고 그래픽 카드에 대한 불만이 발견되었습니다. 해당 조직은 후속 모델을 위해 더 튼튼한 커버와 다른 그래픽 카드로 이 모델을 재설계했습니다.
요약: 장기적으로 디자인 변경은 반품과 기술 지원 문의 감소로 회사의 비용을 절감했습니다. 이 계획은 부서 간 더 견고한 협력을 촉진하는 동시에 우수한 제품과 고객 경험을 창출했습니다.
불만 데이터불만 데이터
귀사의 콜센터는 고객 불만 사항과 관련된 가치 있는 비즈니스 인텔리전스를 수집하는 자원으로도 활용될 수 있습니다. 대부분의 조직은 주로 고객 만족도 조사와 경영진 불만 사항을 통해 이러한 유형의 데이터를 확보합니다. 종종 이러한 출처의 불만 데이터는 대표성이 부족할 뿐만 아니라 집계 및 분석되지도 않습니다.
고객 경험에 직접적인 영향을 미치는 조직들은 종종 실패를 일반적인 용어로 논의하며 근본 원인을 해결하는 데 필요한 정보를 갖추지 못합니다. 모든 근본적인 문제를 완전히 이해하지 못한 채 고객 불만을 해결하려 하면 부서 간 마찰이 발생하기 쉬우며, 이는 고객 경험 개선이라는 전반적인 목표를 저해합니다.
다음은 콜센터를 통해 불만 데이터를 수집함으로써 조직이 혜택을 본 사례입니다:다음은 콜센터를 통해 불만 데이터를 수집함으로써 조직이 혜택을 본 사례입니다:
시나리오: 한 이동통신사는 영업 및 고객지원 센터에서 극도로 높은 통화량을 경험하고 있었다. 마케팅 부서는 영업 전화의 상당 부분이 통화가 포기되는 비율이 높았기 때문이다. 콜센터 측은 예상보다 많은 서비스 문의 전화를 받았다고 불만을 제기했으나, 그 원인을 아무도 알지 못했습니다 주장하며 이행 문제 때문이라고 했지만, 이행 업체는 아무런 문제가 없다고 반박했습니다.
사태를 더욱 악화시킨 것은 각 기능이 서로 다른 외부 업체에 아웃소싱되었고 서로 다른 제3자 공급업체에 아웃소싱되었고, 서로 다른 이동통신사 부서에서 관리되고 있었다. 책임 전가만 난무했을 뿐 문제를 해결하기 위한 협조는 거의 이루어지지 않았다.
일화적 증거에도 불구하고, 콜센터 공급업체는 보다 정량적인 접근 방식이 도움이 될 것이라고 판단했다.
취해진 조치: 콜센터 공급업체는 주문 처리 문제와 관련된 각 통화를 기록하기 위한 간이 양식을 작성했습니다. 이 양식에는 가장 흔한 배송 문제에 대한 체크리스트가 포함되어 있었습니다. 상담원은 통화를 수신할 때 해당 양식을 작성했습니다. 주문 처리 또는 배송 문제와 관련된 전화를 받을 때 .
평가 결과 대부분의 문제는 고객이 올바른 핸드셋을 받지 못했기 때문으로 밝혀졌습니다. 이후 양식을 수정하여 주문된 핸드셋을 비교할 수 있는 추가 세부 정보를 수집하도록 했습니다. 주문한 핸드셋 수령한 핸드셋을 비교할 수 있도록 양식을 수정했습니다.
결과: 컨택 센터 공급업체, 주문 처리 업무를 담당하는 핸드셋 제조사, 그리고 이 공급업체들을 관리하는 두 모바일폰 부서가 회의를 열어 데이터를 검토했습니다. 그들은 해당 핸드셋의 창고 재고 관리 단위(SKU)와 주문 관리 시스템 간에 불일치가 있음을 확인했습니다.
요약: 콜센터의 상세한 데이터 수집을 통해 문제를 해결할 수 있었습니다. 이에 따라 고객들은 올바른 핸드셋을 수령하게 되었으며, 이는 서비스 문의량을 감소시켜 콜센터가 영업 전화에 다시 집중할 수 있게 했습니다.
고객 만족도 데이터
콜센터는 고객 만족도 데이터를 수집하여 성과를 개선할 수도 있습니다. 콜센터는 고객에게 가장 중요한 상호작용 속성을 파악하고 성과가 저조할 때 해당 속성에 대한 조치를 취함으로써 개선할 수 있습니다.
아래는 한 기업이 고객 만족도 데이터를 활용하여 콜센터가 고객 경험을 개선할 수 있는 기회를 파악한 사례입니다.
시나리오: 한 소비재 제조업체는 고객 문의 시 가장 중요한 요소가 무엇인지 확신하지 못했습니다. 이러한 불확실성으로 인해 개선이 필요한 부분을 파악하지 못했습니다.
취해진 조치: 전체 고객 만족도에 대한 속성들의 상대적 중요도를 파악하기 위해 고객 상호작용을 분석했습니다.
고객 만족도를 좌우하는 가장 중요한 두 가지 요인은 문제의 신속한 해결과 고객 요청을 처리할 수 있는 권한이었습니다. 이는 또한 고객이 콜센터의 성과가 가장 저조하다고 평가한 두 가지 속성이기도 했습니다—총 일곱 가지 속성 중.
결과: 회사는 에이전트들이 첫 통화에서 고객 문제를 해결할 수 있는 권한을 확대하기 위해 지원 범위를 수정했습니다. 기존 에이전트를 위한 지속적인 교육을 추가하고 신규 채용자 교육을 수정하여 에이전트들이 고객 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있도록 지원했습니다. 고객 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있도록 지원 범위 조정을 단행했습니다.
요약: 콜센터 관리팀은 분석 결과를 팀 내부와 타 부서와 공유했습니다. 데이터의 효과적인 활용은 부서 간 신뢰를 구축했습니다. 이를 통해 타 부서의 문제점을 지적할 뿐만 아니라 자신들의 성과도 개선할 수 있었습니다.
결론
고객이 귀사와 상호작용하는 접점은 다양합니다. Wh 소셜, 온라인 및 모바일 채널은 즉각적인 이점을 제공할 수 있지만, 이러한 채널 중 고객이 콜센터와 상호작용하는 고객센터와의 광범위하고 심층적인 상호작용을 제공하지 못합니다. 고객센터를 통해 얻을 수 있는 데이터는 가장 풍부한 시장 조사보다 더 가치 있습니다.
위의 예시 중 어느 것도 상당한 시간이나 비용 투자를 필요로 하지 않았지만, 각각 상당한 투자 수익을 제공했습니다.
콜센터는 단순한 운영적 필요를 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다. 데이터를 집계하고 분석하여 정량적 결론에 도달함으로써 탁월한 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. 적절한 내부 조직을 통해 확신을 가지고 변화를 실행할 수 있습니다. 콜센터 상호작용에서 얻은 통찰력을 적절히 수집하고 평가하면 고객 경험에 직접적이고 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.