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Oracle CX

Oracle의 종합 고객 경험 솔루션에 대해 자세히 알아보시기 바랍니다.

CX(Customer Experience: 고객 경험) 개선 방법

CX는 물체가 아닙니다. 행동도 아닙니다. CX는 감정입니다. CX의 핵심은 고객(또는 모든 개인)이 브랜드와 상호 작용한 이후 브랜드에 대해 어떻게 느끼느냐입니다. 모든 상호 작용은 브랜드에 대한 고객의 느낌을 개선하거나 저해하는 요인이 됩니다. 따라서 브랜드에 대한 고객의 긍정적인 감정을 유지하고 개선하는 것은 매우 중요하며 여기에 항상 집중해야 합니다.

열악한 고객 경험이 미치는 영향

열악한 고객 경험보다 브랜드에 해를 끼치는 것은 없습니다. 고객이 고장나거나 결함이 있는 제품을 수령하더라도 다음과 같은 느낌을 받게 할 수 있다면 이를 이해하고 동일한 브랜드에서 계속 구매할 가능성이 훨씬 높습니다.

  • 고객의 의견을 경청합니다.
  • 고객의 상황에 관심을 갖습니다.
  • 고객을 돕고자 합니다.

매우 광범위한 3가지 고객 경험 목표를 달성하기는 어렵습니다. 고객 의견을 경청하고 있으며 돕고자 하는 마음이 있다는 것을 어떻게 정확히 보여 줄 수 있을까요? 이는 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 어느 정도 시간을 투입하고 적절한 도구와 확실한 전략을 이용하면 고객 경험을 개선하여 평생 고객을 얻을 수 있습니다.

CX(Customer Experience: 고객 경험) 개선을 위한 단계

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고객 여정을 식별 및 감사하여 사용 편이성 확보

더 이상 일반적이고 선형적인 고객 여정은 존재하지 않기 때문에 모든 노력, 자산, 비용을 소수의 채널에 모두 투입할 수는 없습니다. 즉, 모든 채널에 대해 준비가 되어 있어야 합니다.

고객은 다양한 이유로 웹 사이트에 방문하여 자산을 다운로드하며 다양한 채널을 통해 연락을 취합니다. 고객이 브랜드와 상호 작용하는 이유는 회사 제품을 둘러보고, 회사의 활동을 파악하며, 피드백을 제공하고, 구매하고, 할인 혜택을 이용하고, 정보를 확보하며, 구매를 취소하고, 주문을 변경하는 등 매우 다양합니다. 각 유형의 고객에 대한 여정을 계획하고 나면 디지털 채널에서 방문자 테스트를 수행하고 사용자 기반 교환으로부터 피드백을 요청해야 합니다. 효과가 있는 것과 없는 것을 파악하는 가장 좋은 방법은 고객과 잠재고객으로부터 직접 정보를 얻는 것입니다(자세한 내용은 #2 참고).

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진정한 CX 감정 파악

대부분의 경우 고객 여정 감사, 테스트 및 기타 형태의 고객 피드백은 실제 고객 경험을 강조하기 위한 요소입니다. 이를 통해 효과가 있는 것과 없는 것을 판별할 수 있습니다. 하지만 "좋아요", "싫어요"를 비롯한 기타 형태의 측정은 경험을 완전히 표현할 수 없습니다. 고객 경험은 주관적이며 제공되는 경험에 대한 고객의 느낌을 진정으로 이해하려면 다양한 각도에서 감정을 측정해야 합니다.

이때 설문조사가 유용하게 사용될 수 있으며 설문조사는 다양한 질문 유형으로 신중하게 구성해야 합니다. 예를 들어 서술형 질문은 자유롭게 의견을 작성할 수 있습니다. 서술형 질문은 객관식 질문과 달리 응답을 제한하지 않기 때문에 아직 모르는 문제와 기회를 파악하기에 좋습니다. 객관식 질문서는 응답자가 본인에게 해당되는 선택지가 없다고 생각하는 경우가 많습니다.

객관식 질문은 분석이 쉽고 작성하는 데 긴 시간이 소요되지 않으므로 일반적으로 응답률이 더 높다는 장점이 있지만 여전히 응답자가 본인이 느끼는 것을 정확하게 표현하기가 어렵다는 문제가 존재합니다. 이 경우 답변 목록 마지막에 서술형 선택지를 추가하는 절충안을 활용할 수 있습니다.

등급 척도 질문은 숫자 척도에 해당하는 다양한 선택지를 제공하는 또 다른 옵션입니다. 등급 척도 질문은 응답률이 높지만 척도가 제대로 정의되지 않은 경우 혼동이 발생할 수 있습니다(1: 전혀 쉽지 않음, 5: 매우 쉬움 등). 고객이 "매우 만족"라는 의미로 "5"를 선택하지만 사실 "5"가 "매우 불만족"을 의미하는 경우가 이에 해당합니다.

기타 설문 조사 유형에는 다음이 포함됩니다.

  • 명목 질문
  • 리커트 척도 질문
  • 의미 척도 질문
CX의 미래에 대한 최근 연구 조사 결과를 확인해 보시기 바랍니다.
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옴니채널을 수용하고 일관된 고객 경험을 생성하기 위한 작업

오늘날 거의 모든 사람들이 OTT 장치를 통해 TV 프로그램을 스트리밍하고 있습니다. Netflix, Hulu, Amazon Prime을 비롯한 스트리밍 서비스의 평균적인 사용자는 3가지의 OTT 서비스를 사용합니다. 시청자는 자신이 어디에 있든 어떤 장치를 사용하든 동일한 경험을 원합니다. 즉, 콘텐츠를 스트리밍하는 데 사용하는 장치에 상관없이 중단된 부분부터 정확히 다시 시작하기를 원합니다. 이러한 기대치는 매장, 모바일 앱, 웹사이트에서 또는 상담원과 유선 상담 중에 어디에서 어떻게 누구와 상호 작용하는지에 관계없이 한 회사와 관계를 맺을 때 발생합니다. 누구나 선호하는 채널이 있지만 대부분의 사람들은 채널에 대한 충성도가 없습니다. 그러면서도 동일한 경험을 기대합니다. 효과적인 CX 전략을 갖춘 회사는 개인의 요구를 해결하면서 모든 채널 간 유사성을 향상합니다.

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각 고객 경험의 개인화

대부분의 경우 채팅창은 "어떻게 도와드릴까요?"라는 표준 텍스트와 함께 표시됩니다. 그러나 훨씬 더 기억에 남는 CX는 디지털 어시스턴트가 고객이 보고 느끼고 경험하는 것에 대해 개인화된 서술형 질문을 하는 것입니다. 이러한 질문의 예시는 "장바구에 사이즈가 7.5, 8.0인 레드 컬러의 부츠가 담겨 있네요. 맞는 사이즈를 결정하는 데 도움을 드릴 수 있을까요?"입니다. 이러한 채팅은 쉽게 사용할 수 있는 자사 데이터를 사용하여 일반적인 경험이 아닌 관심을 느낄 수 있는 개인적인 경험을 제공하기 때문에 고객에게 훨씬 더 와닿습니다.

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CX 프로세스 자동화

자동화는 CX 경험을 대폭 개선합니다. 자동화는 인적 오류의 위험을 줄이고 일상적인 워크플로를 간소화하며 작업 수행을 용이하게 합니다. 하지만 실재적이면서도 추상적인 것처럼 보이는 고객 경험 관리는 어떨까요? 사람의 경우 피드백 데이터(예: 서술형 설문 조사)를 대규모로 분석하고 CX 관행의 효율성을 측정하며 해소해야 할 격차를 결정하기가 어려울 수 있습니다. 따라서 활동 전체가 직감, 추측, 일반화 및 무작위 선택으로 귀결될 수 있습니다.

하지만 이 모든 요소는 제거 가능합니다. 자동화는 이미 존재하고 있으며 많은 회사에서 관련 고객 및 예상 고객이 기업과 상호 작용하는 방식, 해당 상호 작용에 대한 기대치, 점검이 필요한 경험의 영역을 완전히 파악하는 데 필요한 고객 데이터를 사용하는 CX 솔루션 제품군을 이용하고 있습니다.

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고객 데이터 전략 수립

데이터를 능숙하게 활용하는 회사는 고객을 더 잘 이해하고 고객이 원하는 경험을 제공하며 많은 경우 고객의 요구를 예측하여 어떠한 조치를 취해야 하는지 예상할 수 있습니다. 그러나 데이터를 제대로 분석하고 이에 따라 조치를 취할 수 없다면 데이터는 아무런 소용이 없습니다. 대부분의 회사는 데이터를 정보로, 정보를 인텔리전스로 전환하는 데 있어 심각하게 뒤처져 있습니다.

구조화된 데이터의 절반 미만이 의사 결정에 적극적으로 사용되며 분석 또는 사용되는 비정형 데이터의 양은 이보다 훨씬 적습니다. 직원의 약 70%가 액세스하지 말아야 할 데이터에 대한 접근 권한을 가지고 있으며 분석가는 주어진 시간의 80%를 데이터 분석이 아닌 단순한 데이터 검색 및 준비 업무에 할애합니다. 데이터 침해 또한 빈번히 발생합니다. 불량 데이터는 다양한 사일로에 위치하며 회사의 데이터 솔루션은 통합되어야 하는 데이터의 양을 처리할 수 없습니다.

CDP(Customer Data Platform: 고객 데이터 플랫폼) 및 DMP(Data Management Platform: 데이터 관리 플랫폼)를 사용하면 고객과의 현재 상황을 전체적으로 파악할 수 있습니다.

CDP와 DMP의 차이에 대해 자세히 알아보기

이러한 솔루션은 종합적인 데이터 전략과 결합되면 데이터를 적절한 맥락에 배치하여 고객에게 도달하여 고객과 연결되고 참여 및 전환 수준을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 회사에서 CDP와 DMP를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 적절한 그룹의 사람들을 타겟팅하고 세분화합니다.
  • 개별 수준에서 메시지와 제안을 개인화합니다.
  • 필요한 경우 확장 가능합니다.
  • 고객이 공감하는 것이 무엇인지, 즉 고객이 반응을 보이는 것과 그렇지 않은 것을 평가합니다.
  • 마케팅 캠페인을 조정, 수정 및 개선합니다.
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관련성 있고 매력적인 콘텐츠 제작

고객의 관심을 끌고 이를 유지하는 매력적이고 관련성 있는 콘텐츠는 성공적인 마케팅 캠페인의 기초입니다. 그렇다면 관련성 있고 매력적인 콘텐츠의 조건은 무엇일까요? 정답은 매우 간단합니다. 기본적으로 콘텐츠는 고객/잠재고객이 관심을 가질 수 있는 정보와 해결책을 제공해야 합니다. 여기에는 서면 자료뿐 아니라 회사 및 고객/인플루언서가 제작하는 동영상, 웹세미나, 대화형 웹 사이트, 랜딩 페이지, 디지털 어시스턴트 스크립트, 인포그래픽 등이 포함됩니다.

사본은 형식에 관계없이 명확해야 하며 보기에 좋고 시선을 사로잡는 디자인을 적용해야 합니다. 콘텐츠 전략을 수립하면 콘텐츠의 전략적 배치 위치 지정과 파생 콘텐츠 제작 및 재사용에 도움이 될 수 있습니다. 올바른 KPI를 설정하고 메트릭과 데이터에 면밀하게 주의를 기울이면 잠재고객의 선호와 이러한 선호에 따라 콘텐츠 전략을 조정하는 방법을 파악할 수 있습니다.

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고객 중심의 접근을 유지하기 위해 데이터를 CX 솔루션의 핵심으로 설정

한 가지 변함없는 사실은 특히 고객 경험을 설계 및 구축하는 데 있어 마케터가 담당하는 모든 업무의 핵심은 고객이라는 것입니다. 이는 마케터가 추가하는 모든 기술이 고객 데이터, 데이터 전략, 타겟팅 및 최적화, 잠재고객 세분화에 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

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CRM으로 민첨성 확보

마케팅, 영업, 고객 서비스는 10년 전에 비해 상당히 달라졌습니다. 팀은 목표와 기능을 중심으로 구성되며 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 방법에 중점을 둡니다. 고객은 끊임없이 움직이고 증가하며 변화합니다. 고객이 원하는 유형의 경험을 제공하고 상호 작용을 지원하려면 민첩성과 적응력을 확보해야 하며 CRM, 디지털 마케팅, 브랜드, 영업, 고객 서비스, 현장 서비스전자 상거래를 중심으로 형성된 사일로를 제거해야 합니다.

민첩성 향상은 단순히 새로운 도구를 도입하는 것 이상을 필요로 합니다. 기술이 중요하기는 하지만 단독으로 성과를 낼 수는 없습니다. 따라서 고객을 조사, 식별 및 이해한 다음 해당 정보를 사용하여 고객의 요구를 충족하는 디지털 경험을 구축해야 합니다. 언제나 이해가 구매보다 중요합니다. 민첩성과 적응력의 핵심은 정보입니다. 고객이 무엇을 하고 있는지, 고객이 누구인지, 고객이 어디로 가고 있는지를 알고 있다면 적합한 프로세스의 적용, 적합한 기술의 도입, CX 개선에 기여하는 적합한 직원의 확보를 보장할 수 있습니다.

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경험 개선을 위한 AI 및 머신 러닝의 사용

최근 설문 조사에서 회사의 2/3(PDF)가 CX와 관련한 고급 기술을 하나 이상 사용하고 있다고 응답한 것으로 나타났습니다. CX에 AI를 사용하는 회사 중 절반에 가까운 회사(45%)는 고객당 매출이 증가했다고 응답했습니다.

디지털 마케터의 경우, 테스트 및 최적화 도구, CDP(Customer Data Platform, 고객 데이터 플랫폼) 및 AI 및 머신 러닝이 내장된 마케팅 자동화 소프트웨어를 최대한 활용하는 것이 중요합니다. 디지털 어시스턴트, 대화형 검색 및 음성 어시스턴트는 고객이 회사에 연락을 취하고 회사와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 많은 회사에서 이러한 차세대 도구를 활용하고 있습니다. 실제로 회사의 64%(PDF)가 지능형 음성 어시스턴트/자동화 챗봇을 사용 또는 시험 사용하고 있으며 51%(PDF)는 음성 어시스턴트/챗봇을 통해 고객 문제 해결 시간을 단축했습니다.

87%
챗봇을 사용하여 1년 이내에 주요 비즈니스 가치를 실현
90%
연결된 장치를 통해 대부분의 자사 데이터 고객을 확보
55%
CX가 차별화 요소라고 여기고 AI 및 머신 러닝을 사용
86%
AI를 사용하여 모든 제품과 서비스를 개인화할 계획

Oracle의 종합 CX 소프트웨어 솔루션에 관해 자세히 알아보시기 바랍니다. 배포와 확장이 용이한 솔루션을 통해 개인화된 원활한 고객 경험을 제공하고 고객 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로, 인텔리전스를 결과로 더 빠르게 전환합니다.