VOC 분석, 다른 회사는 어떻게 하고 있을까? (feat. VOC 스튜디오)

실무 활용 사례로 살펴본 VOC 스튜디오 : 어떻게 사용하고 있나요?

비슷비슷한 제품과 서비스가 넘쳐나는 요즘 시대, CX(Customer eXperience, 고객 경험 관리)의 중요성을 논하는 것은 이제 두말하면 잔소리인 수준이 되었습니다. 눈 돌릴 대체재가 많은 상황에서, 경쟁사에 고객을 빼앗길 위험을 줄이기 위해서는 브랜드와 고객간 관계 강화를 반드시 신경써야 하기 때문인데요.

그렇다면 CX 관리를 위해 반드시 해야 하는 일에는 무엇이 있을까요? 바로 고객의 반응 그 자체인 VOC(Voice of Customer)를 잘 확인하고 이를 서비스 개선에 적극 활용하는 것입니다.

그래서 오늘은 어떻게 해야 VOC를 쉽고 빠르게 파악할 수 있을지, 국내 두 기업의 실제 사례를 통해 심도있게 들여다 보려고 합니다. 실무 단에서 유용한 활용 사례로 참고할 수 있도록 상세한 이야기를 담았으니 놓치지 말고 확인해 주세요!

매월 MAU 30% 성장한 에듀테크 기업, 플랭의 사례

🤔  앱 버전 별 만족도를 쉽게 파악하는 방법은?

VOC 스튜디오 활용 사례 - 플랭(Plang)

AI를 통해 개인 맞춤 피드백을 제공하는 영어회화 앱 ‘플랭’. 학습 콘텐츠를 제공하는 서비스인 만큼, 정기적인 앱 업데이트 또한 활발한 편인데요.

플랭은 앱 버전 별 고객 피드백을 확인하고 이를 다음 업데이트에 반영하고자 채널톡 입력폼 기능을 통해 서비스 만족도를 조사하고 있었지만 결과를 정리하고 분석하는데 큰 어려움을 겪었습니다.

전체 상담 내역을 일일이 확인하지 않고 고객 피드백만 뽑아볼 수 있는 방법이 없었을 뿐더러 이를 엑셀로 다운 받자니 RAW 데이터를 정리하는데 많은 시간을 들여야했기 때문이죠.

플랭이 고객 반응을 효과적으로 확인하기 위해서는 이와 같이 정리되지 않은 날 것의 조사 결과가 아닌 아래와 같은 정리된 형태의 VOC 데이터가 필요했는데요.

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플랭에 필요한 VOC 데이터
1️⃣ 관련 문의와 짝맞추어 정리된 만족도 조사 응답 데이터
2️⃣ 업데이트된 버전별 고객 반응을 모아둔 칼럼
3️⃣ 다음 업데이트 때 참고할만한 피드백만 모아둔 칼럼

쌓여있는 고객 피드백을 VOC 데이터로 정리하기 위해 플랭은 AI 기반 VOC 분석 솔루션, VOC 스튜디오를 활용했습니다.

⭐️  VOC 스튜디오를 사용해 필요한 데이터로 가공하기

VOC 스튜디오 기능1 - 채널톡 입력폼 연동

VOC 스튜디오는 채널톡의 입력폼 내용을 자동으로 끌어와 테이블 내의 칼럼 형태로 보여줍니다. 각각의 상담을 하나 하나 열어 보지 않아도 필요한 입력폼의 내용만 바로 볼 수 있는데요. 입력폼을 제출한 고객 정보를 매칭시킬 수 있기 때문에 어떤 고객이 어떻게 반응했는지 한눈에 확인할 수 있습니다.

플랭은 채널톡의 입력폼으로 서비스 만족도 조사 결과를 수합하고 있기 때문에, 이 기능을 통해 별도의 추가작업 없이도 고객의 서비스 만족도 조사 결과를 바로 볼 수 있게 되어 고객의 불만 피드백을 파악하는 시간을 획기적으로 줄일 수 있었습니다. 🙂

VOC 스튜디오 기능2 - AI로 정보 가공하기

이렇게 고객의 불만족 정도를 확인한 다음에는 “AI로 정보 가공하기” 기능을 통해 업데이트된 버전에 해당하는 최신의 고객 반응만을 따로 모아 확인하는데요.

AI가 VOC 내에서 특정 정보, 핵심 요청 사항, 불만 원인 등을 바로 찾아서 정리해주는 “AI로 정보 가공하기”를 사용해서 빠르게 서비스 개선에 필요한 고객 반응만 모아서 확인할 수 있었습니다.

뿐만 아니라 “정보 가공하기” 기능을 사용하면 외국어 문의를 번역해서 새로운 칼럼으로 만들 수도 있다는 사실! 덕분에 플랭은 일본어를 할 줄 아는 팀원 없이도 일본 시장의 고객 반응을 확인하는 데에도 많은 도움을 받고 있습니다.

이처럼 플랭은 VOC 스튜디오의 칼럼 추가 기능을 통해 입력폼 결과를 데이터로 불러오고, 다시 AI로 정보 가공하기를 활용해 해당 데이터 내에서 꼭 필요한 정보만을 뽑아 참고하고 있는데요.

덕분에 이전 버전 앱에서 고객들이 불편함을 느끼고 있는 지점을 빠르게 발견하여 다음 버전에 즉시 적용하면서 고객의 반응을 빠르고 명확하게 확인해서 곧바로 서비스 개선에 반영할 수 있었습니다.

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보고 싶은 정보만 쏙쏙 뽑아서 정리해주는 “AI로 정보 가공하기”가 궁금하다면? 사용 가이드를 참고하세요!

국내 최초 쇼핑몰 솔루션 서비스, 메이크샵의 사례

🤔  고객의 불만족 이유를 쉽게 파악하는 방법은?

VOC 스튜디오 활용 사례 - 메이크샵

메이크샵은 고객이 원하는 방향의 서비스를 제공하기 위해 고객들의 불편 문의에 특히 귀기울이고 있습니다.

불편 문의에 귀기울이는 서비스답게 상담 종료 후 자동으로 상담 만족도 조사를 진행하고 있었지만, 상담 만족도 조사만으로는 고객들이 불만족하는 근본 원인을 찾는 것은 어려웠습니다. 구체적인 원인을 파악하려면 상담 원문을 일일이 봐야 하는데, 끊임없이 들어오는 상담들을 전부 확인하는 건 현실적으로 불가능했기 때문이죠.

메이크샵이 불만족 상담을 효과적으로 줄이기 위해 쌓인 고객 상담을 아래와 같이 정리하기로 했습니다.

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메이크샵에 필요한 VOC 데이터
1️⃣ 불만족 상담의 핵심 내용 요약본
2️⃣ 사후 처리 진행 여부
3️⃣ 불만족 상담의 증감 추이

그리고 VOC 스튜디오를 도입해 일일이 상담을 읽지 않으면서도 원하는 형태로 VOC 데이터를 쉽게 정리할 수 있게 되었습니다.

⭐️  VOC 스튜디오로 핵심 내용만 확인하기

VOC 스튜디오 기능3 - AI 자동 분류

VOC 스튜디오는 채널톡을 통해 불러올 수 있는 상담 정보는 물론, AI가 정리한 문제 상황과 매니저 조치 등 다양한 정보를 제공합니다. 메이크샵은 바로 이 기능을 적극 활용하여 문제 해결의 돌파구를 찾았습니다.

먼저 상담 만족도 결과가 불만인 문의만 모아 해당 문의 건의 핵심 요약 정보 또한 칼럼으로 추가하여 하여 불만의 이유가 무엇인지 빠르게 파악할 수 있도록 테이블을 구성하였습니다. 아울러 매니저 조치를 보며 후속 관리를 체크했죠. 수기로 했다면 시간이 많이 걸렸을 일이지만, VOC 스튜디오에서는 AI가 알아서 핵심 정보를 정리해 주기 때문에 시간을 획기적으로 줄일 수 있었습니다.

VOC 스튜디오 기능4 - 태그 분포/추이

또한 VOC 스튜디오의 상담 테이블에는 위 그림처럼 해당 칼럼의 통계를 자동으로 보여주는 기능이 있는데요. 칼럼 통계 기능 덕분에 별도의 시각화 작업 없이도 전체 문의 건 중 불만 문의가 얼마나 차지하는지 그 추이도 쉽고 빠르게 파악할 수 있습니다.

이를 통해 메이크샵은 고객 불만 발생 시 이를 빠르게 대응하여 해소할 수 있게 되었는데요. 실제로 VOC 스튜디오를 활용해 불만족 평가 건을 분석하고 후속 조치를 빠르게 시행하여 만족으로 재평가를 받은 경우도 많이 있다고 합니다. 빠르게 구체적인 불만 원인을 파악한 덕분에, 실제 고객의 문제를 해결하는 액션까지 곧바로 이어갈 수 있었던 거였죠. 🙂

📍 VOC 스튜디오 활용 사례, 더 확인하고 싶다면?


오늘은 플랭과 메이크샵의 VOC 스튜디오 활용 사례에 대해 알아 보았습니다.

혹시 두 기업의 활용 사례에서 우리팀이 매일 마주하는 CX 문제를 찾으셨나요? 그렇다면 지금 바로 VOC 스튜디오에 연락해주세요!

CX에 진심인 VOC 스튜디오팀과 함께라면 여러분도 CX 성공사례가 될 수 있습니다. 😎

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