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컨택센터에서 생성되는 정보는 풍부하지만 쉽게 얻을 수 있는 정량적 정보가 대부분으로, 컨택센터 혹은 기업에 어떤 변화가 필요한가를 정확하게 파악할 수 있는 충분한 통찰력을 제공하지는 못했다. 컨텍센터에서 생성되는 빅데이터의 정확한 분석은 고객 경험, 상담원 효율성 및 기업 이익을 극적으로 향상시킬 수 있다. 컨택센터 솔루션을 통해 생산성과 고객 만족를 향상시키는 종합적인 접근법을 살펴본다. <편집자>
컨택센터는 대량의 전화 및 이메일, 채팅, 소셜미디어가 지속적으로 처리되는 역동적인 공간이다. 그 결과 컨택센터는 일종의 빅데이터를 생산하게 되지만 수많은 데이터가 생성되고 모여 있다는 것은 시작에 불과하다. 이제는 이러한 데이터를 실천적 활동으로 변환시켜야 고객 경험과 기업이익 극대화에 나설 시점이다.
컨택센터의 과거 그리고 현재
과거에도 컨택센터에서 생성되는 정보는 상당히 풍부했다. 하지만 인입되는 호의 량, 평균 응대 시간, 처리율 등 쉽게 얻을 수 있는 정량적 통계정보가 대부분을 차지하고 있었다.
이러한 정보는 기업으로 하여금 컨택센터의 대략적인 경향을 확인하는 데는 도움이 됐다. 그러나 기업이 매일같이 컨택센터의 내외부에서 어떤 일이 발생하는가를 신속히 파악하거나 컨택센터 혹은 기업에 어떤 변화가 필요한가를 보다 정확하게 파악할 수 있는 충분한 통찰력 제공에는 역부족이었던 것이 사실이다.
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| ▲ 고객 컨택 흐름 시각화 1 |
새로운 요구사항: 빅데이터 분석
기업은 커뮤니케이션 기술들이 발전함에 따라 해당 매체의 정보를 모으는 새로운 방법들을 지속적으로 추가하게 된다. 이로 인해 구조화되지 않은 데이터들이 전화, 이메일, CRM, 녹취, 소셜미디어 등을 통해 만들어지고, 이동하기에 이르렀다.
대부분의 경우 이러한 데이터는 각각의 부서에 분산 저장된다. 이는 필요로 하는 데이터가 기업 내 어딘가에는 존재하지만 여러 곳으로 분산 저장돼 있기 때문에 고객 경험을 완전히 이해하는 것은 불가능하지는 않지만 상당히 어려운 일이 됐다.
다행히도 데이터 분석 기술이 발전하면서 이러한 어려움을 해소해 나가고 있다. 데이터 분석 기술은 막대한 양의 데이터를 신속히 처리하고, 태그를 달고, 구분하고, 모니터링하고, 실천적 작업으로 변경시켜줌으로써 컨택센터의 생산성과 고객 만족도를 향상시킨다. 따라서 이러한 툴은 더 이상 사치품이 아니며, 만일 컨택센터에 강력한 데이터 분석 솔루션이 없다면 기업의 고객 충성도와 고객 유지율을 위태롭게 하고 경쟁사보다 뒤처지게 될 것이다.
분석 데이터의 업무 적용
기업이 진정으로 고객을 이해하고, 고객관계를 강화하고, 고객별 맞춤 서비스를 제공하고, 컨택센터를 보다 더 효율적으로 운영하기 위해서는 데이터 분석을 위한 종합적인 접근방법을 취할 필요가 있다. 특히 기업이 원하는 대답을 확보하기 위해서는 다양한 솔루션들이 함께 유연하고, 유기적으로 동작하도록 하는 작업이 필요하다. 다음은 오늘날 기업들이 전략적으로 활용할 수 있는 몇 가지 사례다.
- 리포팅 시각화
오늘날 기업은 과거의 양적인 숫자 데이터를 더욱 빠르고 깊이 있게 이해하도록 도울 수 있는 리포팅 시스템을 필요로 한다. 최신의 리포팅 기능인 어바이어 컨택플로우 분석 솔루션을 활용해 기업은 컨택센터의 모든 프로세스(인바운드, 아웃바운드, 상담원 업무성과, 컨택플로우, 시스템 구성)를 반영한 실시간 리포팅을 생성할 수 있다. 동시에 상세 이력 데이터를 시각화함으로써 슈퍼바이저는 즉각적인 반응을 필요로 하는 이슈를 인지할 수 있을 뿐 아니라 손쉽게 팀 구성원에게 상담원 업무 양태, 성과 등을 공유할 수 있다.
- 멀티 상담 내역 레코딩
오늘날의 기업은 일부분 또는 무작위 레코딩에 의존하는 대신 전화, 이메일, 웹채팅, 상담원 화면에서 발생하고 있는 일 등 모든 형태의 컨택을 수집할 수 있게 됐다. 기업은 무엇이 어디에 기록되는지 알 수 있으며, 이 데이터를 암호화해 안전한 장소에 보관할 수도 있다. 이러한 레코딩은 보다 향상된 데이터 수집 전략의 첫걸음이라고 할 수 있다.
- 고객 상황 정보 활용
정확하고 풍부한 고객 상황 정보는 모든 컨택센터의 성공비결이다. 강력한 컨택센터 솔루션은 고객에 대해 알아야하는 모든 것에 대해 상담원이 원할 때 즉각적으로 제공할 수 있어야 한다. 최근 구매 행동 양태, 과거 이력, 선호도 등 스토리지에 저장된 모든 고객 정보를 상담화면에 보여줌으로써 상담원이 통화하고 있는 고객을 보다 더 잘 이해하도록 돕고, 어떻게 돕는 것이 최선인지를 파악하게 한다. 심지어 실시간 고객 상황 정보를 통해 고객 컨택을 최적의 컨택센터 자원으로 자동 할당되도록 할 수도 있다.
- 음성분석
섬세한 음성인식 기술은 고객 컨택에 대한 자동적인 인덱싱과 레코딩 파일의 분류를 가능하게 한다. 단어 인식 엔진과 데이터 마이닝 알고리즘은 특정 단어나 어구를 인식하고 대화주제를 분류한다. 이것은 기업으로 하여금 신속하게 수 천 개의 콜을 스캔해서 무엇이 가장 자주 언급되는 단어인지 알게 하고, 갑작스런 고객 행동이나 고객 추세의 변경 원인을 알 수 있게 한다. 음성 분석 자동화를 통해 더욱 신속히 음성기록을 검색하고, 태그를 달고, 저장함으로써 기업이 파일 분류 등의 수작업을 하지 않고도 기업과 컨택센터 내의 잠재적인 문제와 기회를 깨닫게 해준다.
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| ▲ 고객 컨택 흐름 시각화 2 |
보고서에서 실천적 활동으로
데이터 분석 솔루션은 기업 내의 위치에 관계없이 녹취된 콜, 채팅 상담 내역, 고객 이력, 상담원 업무 평가 보고서, 인입 호 통계 등의 데이터를 수집하고 구조화한다. 즉, 데이터 분석 솔루션을 통해 다양한 소스로부터 가공되지 않은 데이터를 자동으로 수집하고 조합해 패턴을 찾아내고, 고객 상호 작용에 관한 모든 영역에 걸친 보고서를 생성할 수 있다.
이러한 기술의 궁극적인 목표는 데이터의 이면에 숨어 있는 보다 의미 있는 통계적 정보를 이해함으로써 고객 민원의 원인을 밝혀내고, 경영진의 다양한 의문사항에 대해 정확하게 답하는 것이다. 또한 모든 소스를 통합해 대량의 데이터가 충분이 수집되고 분석됨으로써 기업은 단순히 숫자와 보고서뿐 아니라 기업 및 컨택센터에 필요한 변화의 로드맵을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 이를 통해 고객 경험, 상담원 효율성 및 기업 이익을 극적으로 향상시킬 수 있다. |
kang@datanet.co.kr
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