VOC 데이터 ‘제대로’ 활용하는 8가지 방법
VOC 데이터를 어떻게 써야 할지 막막하신가요? 제품 기획부터 고객 응대, 마케팅까지 실무에 바로 적용할 수 있는 VOC 활용법 8가지를 정리했습니다.
Aug 19, 2025
VOC 데이터를 ‘제대로’ 활용하는 방법
고객의 목소리, VOC(Voice of Customer)는 비즈니스 성장의 출발점입니다. 하지만 현실에서는 VOC를 열심히 모으기만 하고, 정작 현장 변화로 이어지지 않아 “우리가 왜 이걸 해야 하지?”라는 의구심만 커지는 경우가 많습니다. 매일 수집되는 수많은 피드백 속에서 ‘진짜 의미 있는 데이터’를 뽑아내고, 그걸 바탕으로 실제 서비스나 프로세스에 변화를 만드는 것, 여기서부터 VOC의 진짜 가치가 시작됩니다.
그렇다면 어떻게 해야 VOC 데이터가 ‘그냥 텍스트’에 머물지 않고, ‘실질적 변화’로 연결될 수 있을까요? 아래 8가지 영역에서 한 단계씩 실행해 보는 것을 추천합니다.
1. 서비스·제품 기획과 개선 단계에서 VOC를 기본으로 두세요
VOC의 가장 큰 가치는 단순 피드백 수집에 그치지 않습니다. 실제로 고객이 어디서 불편을 겪고, 무엇에서 기대와 현실이 어긋나는지 ‘현장의 목소리’를 꼼꼼히 살피는 것이 그 시작점입니다.
예를 들어 “최근 본 상품이 안 보여요” 같은 반복 피드백, “검색 필터가 너무 복잡해요”처럼 구체적인 불만은 단순 기능 미흡뿐 아니라, 전체 서비스 기획과 설계까지 다시 점검해야 할 신호일 때가 많아요.
이렇게 활용해 보세요!
- “검색 조건이 저장되지 않아요” → 검색 저장 기능 기획 항목에 반영
- “회원가입이 불편해요” → 세션 정책 수정 + UX 개선 티켓 등록
- “이미 본 상품이 안 보여요” → 최근 본 항목 기능 → 고객 행동 기반 설계 근거로 활용
→ 자주 나오는 불편일수록 ‘막연한 아이디어’보다 더 우선순위 높은 개선 근거가 됩니다.
2. 고객 응대(CS), 고객 경험(CX) 프로세스 최적화에 VOC를 활용하세요
고객센터나 챗봇에 반복적으로 들어오는 문의, 모두 불만으로만 보이기 쉽지만 사실 ‘서비스 어디를 먼저 고쳐야 할지’ 알려주는 시그널입니다. 예를 들어, 계속해서 같은 배송 문의가 반복된다면 문구, 안내 UI, 처리 흐름 등 어디에 문제가 있는지를 점검해야 하고, 챗봇에서 자주 이탈하는 구간이 있다면 응답 설계나 사용자 경험 자체를 개선할 필요가 있습니다.
이렇게 활용해 보세요!
- “배송은 언제 오나요?” → 챗봇 첫 질문을 ‘배송 조회’로 변경
- “환불 절차가 복잡해요” → FAQ에 상황별 예시 추가 + 스크립트 개편
- “같은 걸 계속 물어요” → 상담 시스템에 고객 히스토리 노출 기능 검토
이렇게 VOC 데이터를 유형별로 정리∙분석하면, FAQ 개선, 상담 스크립트 정비, 자동응답 시나리오 보완, 챗봇 UX 개선 등 실무에서 바로 적용 가능한 인사이트가 나옵니다. 정제된 VOC 분석 결과는 상담 퀄리티 향상뿐 아니라, CS팀의 교육 자료나 온보딩 콘텐츠로도 재활용할 수 있어 효과적이고요.
3. 개인형/맞춤형 마케팅
이제 모든 고객에게 같은 메시지를 전달하는 마케팅은 효과가 없습니다. VOC 데이터를 잘 활용하면, 고객의 취향, 라이프스타일, 소비 패턴을 파악하고 이를 기반으로 세분화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
VOC를 고객군별, 피드백 유형별로 나눠 분석하면 어떤 고객이 어떤 불편을 느끼고, 어떤 니즈를 가지고 있는지를 더 정확히 파악할 수 있습니다. 반복적으로 나오는 피드백은 CRM 캠페인, 타깃 프로모션, 혜택 설계 등에 바로 연결할 수 있죠. 특히 앱 리뷰, 커뮤니티 게시글, 이커머스 후기처럼 감정이 담긴 비정형 VOC는 고객이 진짜로 원하는 ‘톤’과 ‘언어’를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 이를 바탕으로 마케팅 메시지를 세밀하게 다듬고, 소구 포인트, 광고 카피, 콘텐츠 소재로도 확장할 수 있어요.
이렇게 활용해 보세요!
- “향이 오래가서 좋아요” → 광고 카피에 ‘잔향 지속력’ 강조
- “할인보단 사은품이 좋았어요” → 실속 중심 고객 대상 혜택 전략 수립
- “앱 알림 너무 많아요” → 메시지 빈도 조절 + 마이크로 세그먼트 재설계
4. 조직 내 공유 및 실행 프로세스 설정
VOC가 아무리 정제돼 있어도, ‘데이터로만’ 남아 있다면 의미가 없습니다. 분석된 VOC가 각 부서의 실행에 반영되려면 데이터 → 인사이트 → 액션까지가 하나의 루프로 연결되어야 합니다.
많은 조직이 VOC 보고서를 만들어 공유만 하는 경우가 많은데, 이럴 땐 꼭 KPI 달성으로 연결되는 ‘액션 플랜’을 만들어 실행 가능하도록 해야 합니다. 예를 들어 Notion, Jira 등 협업툴에 VOC 대시보드를 만들고, 반복 피드백은 자동 티켓 생성 및 담당자 지정, 일정 설정까지 프로세스화하세요.
이렇게 활용해 보세요!
- Notion에 VOC 대시보드 생성 → 기획/운영/마케팅 부서별로 태그 정리
- 반복 VOC 자동 알림 설정 → Jira 티켓 연동
- VOC 회의에서 개선 일정, 담당자, 영향도까지 함께 결정
→ 고객이 말한 것을 ‘읽고 끝나는 구조’에서 ‘바꾸는 구조’로 만드는 것이 핵심입니다.
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이처럼 VOC 데이터를 전사적으로 ‘보고-공유-실행’까지 연결하는 프로세스를 만들어야, 수집된 목소리가 실제 개선으로 이어질 수 있습니다.
5. VOC 분류 및 자동화 활용
실제 VOC 데이터는 대부분 자유롭게 쓴 텍스트라서, 수작업 분류가 힘들고 시간이 많이 듭니다. 게다가, 분류 기준이 부서나 담당자에 따라 다를 수 있고, 주관적 해석이나 인력 리소스 한계 때문에 분석 자체가 병목이 되기 쉽습니다.
이럴 때는 AI 기반 자동화 도구나 키워드 태깅 툴을 활용한 ‘선별 구조’부터 만드는 것이 우선입니다. 자동화로 일관성 있고 빠르게 주요 이슈를 골라낼 수 있으니까요.
이렇게 활용해 보세요!
- 앱 리뷰를 감정 분석 기반으로 분류해 ‘불만 리뷰’만 필터링
- VOC 중 “~안 돼요”, “불편해요” 패턴은 태그 자동 생성
- 반복 키워드 출현 시 대시보드 알림 설정
→ 수작업 분석은 ‘데이터를 보기 위한 작업’일 뿐, 중요한 건 행동으로 이어지는 분석 효율입니다.
이러한 자동화는 시간 단축을 넘어, 실무팀이 ‘분석’이 아니라 ‘개선’에 에너지를 쏟을 수 있게 도와줍니다.
AI가 분류해둔 불만 문의만 모아보세요. 고객이 우리 서비스에 갖고 있는 불만을 빠르게 파악하고 개선할 수 있어요.
6. 정량 데이터와 정성 데이터를 균형있게 바라보기
자주 보이는 이슈만 중요하다고 여기는 건 위험할 수 있습니다. 물론 자주 반복되는 데이터에서 핵심 문제를 찾을 수 있지만, 소수지만 임팩트가 큰 VIP/파워 유저, 혹은 이탈 직전 고객의 한 마디도 절대 놓쳐선 안 되죠. 예를 들어 “요즘 신상품이 별로예요”라고 충성 고객이 얘기한다면, 개인적 의견처럼 보일 수 있지만, 그 자체가 곧 브랜드 인식이 변하고 있다는 신호일 수 있습니다. 또 “요금제만 명확했다면 더 썼을 것 같아요”라는 한 줄 피드백이 실제로 이탈률을 낮추는 핵심 변수가 될 수도 있고요.
정량 데이터가 트렌드를 읽는 데 강점이 있다면, 정성적 목소리는 작은 리스크나 기회까지 포착하는 데 필수입니다.
이렇게 활용해 보세요!
- VIP 이탈 고객의 마지막 VOC 수집 → 온보딩/복귀 시점 콘텐츠에 반영
- “결제가 불안해요” 같은 고감도 표현 → 전체 대비 출현 빈도는 낮아도 리스크로 별도 관리
- 1건이라도 ‘신뢰 흔들림’이 언급된 VOC → 마케팅/CS팀과 함께 리스크 대응 시나리오 점검
→ 정량(빈도)과 정성(임팩트)의 균형 잡힌 해석이 필요합니다.
7. 조직 내 ‘VOC 피로감’ 방지 및 신뢰도 관리
현장에서 실무자들이 ‘VOC 피로감’을 겪는 건 아주 흔한 일입니다. “모든 피드백이 다 중요하다”고만 하거나, 지나치게 많은 데이터를 무비판적으로 공유하면, 이 VOC 데이터 자체에 대한 신뢰도가 떨어지고 실행 또한 힘들어집니다. 이럴 때는 ‘얼마나 많이 나왔는가’보다, 어떤 조건·상황에서 나온 의견인지 함께 알려줘야 하죠. 모든 VOC를 반영하지 말고, 실질적 기준(빈도+n건+지표 영향 등)을 만들어 ‘진짜 중요한 것’만 실행 단계로 넘기세요.
이렇게 활용해 보세요!
- “n건 이상 + 전체 전환율 영향 있을 때만 개선 검토” 기준 수립
- 과도한 피드백 확대 방지 → 슬랙/보고서에서 ‘우선순위 분류’까지 함께 전달
- VOC 리포트 하단에 ‘반영 여부/실행 현황’ 표시해 신뢰도 유지
→ VOC 자체보다, VOC를 어떻게 관리하느냐가 실행의 지속 가능성을 결정합니다.
8. 우선순위 결정 도구로서의 VOC
실무에서 가장 막막한 순간이 “어떤 작업부터 해야 하지?”라는 질문이죠. 리소스는 한정돼 있고, VOC는 쌓이기만 합니다. 이럴 땐 VOC에 객관적 우선순위 평가 기준을 부여하세요. 예를 들어, 같은 피드백이라도 VIP 고객의 한마디, 전환율/잔존율에 직접 영향 주는 VOC는 우선 처리해야 합니다. 빈도, 고객군, 영향도를 곱해서 스코어링 시스템으로 점수를 매기면, 그 자체가 우선순위 도구가 됩니다.
이렇게 활용해 보세요!
- “빈도 x 고객군 중요도 x 전환율 영향도” 기반 VOC 스코어링
- 스코어 70 이상 → 프로덕트 백로그로 자동 티켓화
- 반복 VOC의 개선 결과를 유저 공지나 이탈 방지 캠페인에 활용
→ 모든 의견을 다 반영할 순 없습니다. 우선순위 구조를 만들면 실행력이 생깁니다.
우선순위 정하기 어려우시죠?
VOC 스튜디오는 AI가 상담 대화의 맥락을 실시간으로 분석해 불만 유형을 자동 판단하고, 각 유형별 VOC 데이터의 활용도와 추이를 대시보드에 시각화합니다. 예를 들어 '불만 유형 0%', '이 VOC 필드는 10회 활용' 등, 우선순위 판단에 바로 쓸 수 있는 핵심 지표들이 데이터 기반으로 자동 표기되어 ‘지금 가장 먼저 대응해야 할 이슈’를 빠르게 선별할 수 있죠. 이렇게 실질적인 데이터를 중심으로 우선순위를 제시하니, 리소스가 한정된 상황에서도 객관적 기준에 따라 실행 결정을 내릴 수 있습니다.
고객의 목소리를 수집하고, 실질적인 개선으로 연결하는 구조를 만들고 싶다면, VOC STUDIO와 함께 가장 현실적인 VOC 분석과 실행을 시작해 보세요.
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