필자가 경험한 바에 의하면 많은 조직이 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 명목하에 단순히 데이터를 뽑아보고 참고만 하거나, 기본적인 데이터 지식도 없이 잘못된 해석을 통해 의사 결정을 하는 경우가 많았다. 그중에서도 대표적으로 데이터의 상관관계와 인과관계를 혼용하여 사용하는 경우가 많다. 그럼 상관관계와 인과관계는 무엇일까? 이번 글은 데이터 기반의 조직에서 알아야 하는 상관관계와 인과관계에 대한 개념을 알아보고, 기획자로서 최소한의 데이터 분석 지식을 겸비하여 올바른 의사 결정을 할 수 있도록 돕고자 한다.
혹시 고객센터에 전화해 상담사와 통화를 하며 기분이 상했던 경험을 가지고 계신가요? 심지어 같은 고객센터임에도 불구하고 상담사마다 각기 다른 친절도와 공감능력을 보이는 경우도 심심치 않게 발견할 수 있습니다. 아무리 좋은 IT 제품을 만들고 차별화된 비즈니스 모델을 갖추고 있더라도, 상담사를 통해 고객이 받은 기업의 인상이 앞선 노력을 물거품으로 만들 수 있다는 것을 우리는 쉽게 알 수 있습니다. 그래서 오늘은 고객 만족도를 올릴 수 있는 콜 품질 관리 노하우에 관해 이야기해 보겠습니다.