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지난 4월, 저는 서비스 운영 담당자들이 모이는 한 오프라인 모임에 다녀왔습니다. 2시간 남짓한 행사에서 서비스 운영 실무자들의 고충과 애환을 들어보았는데요. 공통적으로 고민하는 부분은 바로 ‘고객 문의 처리의 효율성 높이기’ 였습니다. ChatGPT 등장과 초거대 AI 시대에 고객 단순 문의를 비대면 채널이나 자동 응답 채널을 통해 어떻게 해결할지, 최소한의 상담 인력으로 난이도 높은 CS 처리를 할 수 있을지에 대해 관심이 쏠려 있었습니다.

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<출처: Reve chat>

 

지난 4월, 저는 서비스 운영 담당자들이 모이는 한 오프라인 모임에 다녀왔습니다. 2시간 남짓한 행사에서 서비스 운영 실무자들의 고충과 애환을 들어보았는데요. 공통적으로 고민하는 부분은 바로 ‘고객 문의 처리의 효율성 높이기’ 였습니다. ChatGPT 등장과 초거대 AI 시대에 고객 단순 문의를 비대면 채널이나 자동 응답 채널을 통해 어떻게 해결할지, 최소한의 상담 인력으로 난이도 높은 CS 처리를 할 수 있을지에 대해 관심이 쏠려 있었습니다.

 

그러나 ChatGPT는 아직 CX에서 우리가 기대하는 수준의 해결책을 제안하지 못하고 있습니다. 고객 문제에서 시작한 서비스가 아니라, 기술 자체에서 시작한 제품이기 때문인데요. 자사의 고객 응대 시나리오와 운영에 필요한 리소스를 학습시킨다고 해도 FAQ의 범주를 벗어나긴 어렵습니다. 챗봇과 채팅 상담이라는 값비싼 솔루션을 대중의 영역으로 전환시킨 것 외에는 명확한 비즈니스 모델을 제안하지 못하고 있는 실정입니다.

 

그래서 이번 글에서는 현재 CX 업계 트렌드를 함께 알아보고, 주목할 만한 사례와 전략에 대해 살펴보고자 합니다.

 

현실적인 고객 개인화

2023년 주요 CX 트렌드 중 하나는 ‘고도화된 개인화 서비스’입니다. 제품(commodity) 생산 영역에서는 고객이 필요로 하는 제품과 서비스를 결합해 맞춤형 상품을 제안하고, 서비스 기획에서는 추천 알고리즘을 통해 개인 소비 패턴과 콘텐츠 이용 패턴 분석으로 상품 전시를 최적화하는 것입니다.

 

또한 CX 영역에서는 고객의 요구사항을 유연하고 정확하게 수용할 수 있는 프론트엔드(앱,웹)와 해당 내역을 전달받아, 구매, 생산, 납품, 청구 및 일련의 과정을 한 번에 조회할 수 있는 상담 시스템까지 갖춰진 백엔드(어드민)를 지칭하기도 합니다. 쉽게 말해 상품과 추천 알고리즘을 뒷받침할 수 있는 운영 지원 시스템을 갖추는 것이 CX 영역에서 말하는 ‘고객 개인화’라고 볼 수 있습니다.

 

CX 트렌드
채널톡의 이메일 연동

 

하지만 이러한 프론트엔드와 백엔드를 완벽하게 갖춘 기업은 찾기 힘듭니다. 프론트엔드의 정확도를 높이는 것만으로도 인력과 시간이 모자른 상황에서, 백엔드까지 구축하기 쉽지 않기 때문이죠. 최근에는 SaaS 형태의 월 구독이나 제품 구매를 통해 부족한 부분을 개선하는 기업도 늘고 있습니다. 하지만 이마저도 재정 상태, 인력 부족 등으로 갖추기 어려운 경우가 많아, 고객 개인화의 벽은 높게 느껴질 수 있습니다.

 

그렇다면 CX 영역에서 1차원적이지만 가장 현실적인 고객 개인화는 무엇이 있을까요? 바로 ‘알아주기’입니다.

 

CX 트렌드
고객 문의 유형 데이터 예시 <출처: 작가>

 

위 표는 일반적으로 CX 팀에서 사용하는 고객 문의 내역 관리 데이터입니다. 특정 고객을 기준으로 문의를 남긴 일시부터 주문한 상품의 정보(커머스 기준), 문의 유형, 고객 특성 등을 확인해 볼 수 있습니다.

 

이러한 고객 서비스 이용 및 상담 이력은 개인 맞춤형 서비스를 제공하는데 기초 재료로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 상담 채널로 유입된 A 고객에게는 인사말과 필수 확인 멘트를 건넨 후 ‘지난번 C 설치 상품 배송 문제로 불편을 끼쳐드렸는데 상품은 잘 사용하고 계신가요?’라고 말하거나, ‘고객님께서 현재까지 구매하신 제품의 총합계 금액은 00원으로 VIP 고객 등급까지 000원 남으셨습니다. 저희 서비스를 사랑해 주셔서 감사합니다.’라는 식의 멘트로 상담을 종료할 수 있습니다.

 

쉽게 말해 작은 정보여도 ‘알아주기’를 통해 고객과의 밀착 응대 강화, 더 큰 리스크를 사전에 차단할 수 있는 효과를 얻을 수 있다는 것입니다.

 

 

고객과의 신뢰를 지키는 방법

IT 전문 리서치 그룹 가트너가 2020년 조사한 결과에 따르면, 소비자 중 83%는 신뢰하지 않는 브랜드와 거래하지 않을 것이라고 답했는데요. 고객과의 신뢰는 단순히 뛰어난 제품과 기능을 출시하는 것뿐만 아니라, 지속적이고 장기적인 관계를 통해 형성되는 것으로 기업의 적극적인 행동과 의지가 무엇보다 중요합니다.

 

특히 최근에는 이커머스를 중심으로 2가지 이슈가 문제가 되었는데요. 첫 번째는 개인 정보 보호입니다.

 

CX 트렌드
롯데온 사이트 사칭 사건 <출처: 롯데온>

 

지난 4월 롯데온의 사칭 사이트 이슈가 있었고, 3월에는 이커머스 업계 1위 쿠팡의 개인정보 유출 의혹 등 고객 정보 보호에 관련된 이슈가 늘고 있는 상황입니다. 하지만 이커머스 기업들의 IT 전체 투자액 대비 정보보호 부문 투자액을 살펴보면, 쿠팡은 7.1%, 지마켓은 10.4%, 인터파크 9.45% 등 평균 10% 안팎으로 미국(평균 23%)이나 영국(20%) 등 주요 선진국 대비 아직 부족한 실정임을 확인할 수 있습니다.

 

물론 지나치게 높은 수준의 정보보호 정책은 사용자의 경험을 악화시킬 수도 있어, 플랫폼 입장에서는 고민되는 부분입니다. 하지만 사업과 매출 규모가 커지는 만큼 고객의 충성도를 지속적으로 확보하기 위해선, 보안 관련 인원을 더 채용하거나, 전사 차원에서 정보 보안 체계를 단계적으로 강화해 나가야 할 것입니다.

 

두 번째 이슈는 상품의 진위 여부입니다. 2022년 이커머스 업계를 뒤흔들었던 논란은 바로 가품에 대한 이슈인데요. 무신사와 크림 간에 벌어진 명품 가품 논쟁으로 시작해, 이제는 가품 관리에 대한 프로세스가 업계 전반에 자리하고 있습니다.

 

계속되는 가품 논란은 단순히 특정 플랫폼의 신뢰뿐만 아니라, 온라인을 중심으로 한 명품 커머스 플랫폼 시장 자체에 대한 불신으로 번질 수도 있습니다. 따라서 모두 강도 높은 검수 절차를 정책을 도입해 고객과의 신뢰를 지키기 위해 노력 중입니다.

 

한편 리뷰 신뢰도를 높이기 위한 사례도 찾아볼 수 있었는데요. 바로 네이버의 맛집 리뷰입니다.

 

CX 트렌드
진실성 없는 네이버 리뷰 콘텐츠를 비판한 기사

 

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네이버 영수증 리뷰 <출처: 네이버 MY플레이스 캡처>

 

2010년대 초중반까지만 해도 네이버의 맛집 리뷰는 ‘돈만주면 다 만들어주는 후기’라는 불명예를 가지고 있었는데요. 이러한 신뢰도 하락에 따라 사용자 이탈이 심각했던 찰나, 2019년 네이버는 ‘영수증 리뷰 서비스’를 도입했습니다. 물론 조작을 100% 막을 수는 없겠지만, 최소한 실제 방문해 결제했다는 것을 리뷰에 부각시키기 위한 대안이었습니다.

 

또한 2023년부터는 네이버 페이 ‘내 자산’ 서비스와 연동한 카드 사용 내역을 바탕으로 방문을 인증할 수 있게 했습니다. 이를 통해 점차 신뢰도를 회복한 것은 물론 오프라인 결제 데이터 확보라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있었습니다.

 

 

좋은 CX로 향하는 길

저는 좋은 CX의 기준을 ‘사용자의 노력을 얼마나 최소화하는가’에 둡니다. 여러 개의 선택지보다는 최적화된 선택지를 제공해 고객의 고민을 줄이는 것, 서비스 운영 효율성과 고객 신뢰 제고를 위한 자체 모니터링 시스템을 구축하고 진정성 있는 자세로 다가가는 것 등이 이에 해당됩니다.

 

또한 고객의 최접점에서 개인화된 경험을 제공할 수 있는 백엔드 시스템을 갖추고, 고객이 서비스를 경험하는 순간 긍정적인 인상을 심어주는 과정을 통해 비로소 ‘좋은 CX’가 완성될 수 있다고 생각합니다. 여러분이 생각하는 좋은 CX란 어떤 것인가요?

 

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5년차 이커머스 CS/CX 기획자입니다. 이제 막 주목받고 있는 CS/CX 기획 직무의 비즈니스 임팩트를 증명하기 위해 회사에선 실험을, 퇴근 후엔 학습과 짧은 글쓰기를 즐겨 합니다.
https://brunch.co.kr/@hunwwuf

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