고객 경험(CX)의 실행 방법이 아무리 디지털 기반으로 전환되었다 하더라도 결국 가장 기본적인 고객의 니즈를 찾는 것은 VOC 시스템에서 출발해야 한다. 오래 전 만들어진 VOC 시스템이 지금까지 활용되고 있다는 것은 그 가치를 증명한다. VOC 시스템을 통해 고객에게 탁월한 경험을 제공하고자 하는 기업의 철학이 충분히 녹아들도록 하는 것이 중요하다. 디지털 시대 고객 경험 혁신을 위한 VOC 시스템 활용 방향에 대해 고민해 보자.
 

김종운 KMAC 고객가치혁신부문장 | jwkim@kmac.co.kr

돌이켜 보니 2021년 하반기부터 부쩍 기업들의 VOC 시스템 구축에 대한 상담 요청이 많아지고 있다. 덕분에 국내 대표 생명보험사 한 곳과는 이미 프로젝트를 성공적으로 마치고 가동을 시작했으며, 지금은 그 기업의 추천으로 또 다른 대형 생명보험사와 프로젝트를 진행하고 있다.

뿐만 아니라 곧이어 또 다른 국내 대표 손해보험사로부터도 VOC 시스템 구축 프로젝트 의뢰가 있을 것 같다. 형태는 조금 다르지만 통신 3사 중 한 곳과도 VOC 시스템 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 물론 KMAC와 프로젝트를 진행하지 않을 뿐 다른 여러 회사들의 VOC 시스템 구축 소식도 여럿 들여온다. 왜 갑작스럽게 VOC 시스템 구축에 대한 관심이 봇물 터지듯 일어나는 것일까.

기억을 거슬러 올라가면 2010년대 초반에 많은 기업에서 VOC 시스템을 구축했다. 물론 공공기관도 예외는 아니었다. KMAC에서 진행한 프로젝트로만 한정해도 한화그룹, SPC그룹 등이 그룹 차원의 통합 VOC 시스템을 구축했고 현대자동차, 아시아나항공, 롯데백화점 등에 이어 스타벅스도 통합 VOC 시스템을 구축했다. 공공기관 중에서는 예금보험공사, 기술보증기금, 건강보험심사평가원, 한국마사회, 경기도시공사 등에서 VOC 시스템을 구축해 ‘고객의 소리’에 귀를 기울이려는 노력을 가속화했다.

2010년대 초반에 이렇게 많은 기업이나 공공기관에서 VOC 시스템을 구축하고 그로부터 약 10년 내외의 시간이 흘렀으니 당연히 당시 구축했던 시스템이 현재의 여러 IT 환경에서 잘 작동하지 않는 상황이 일어나고 있을 것이다.

예를 들어 그사이 우리나라 IT 생태계를 옥죄고 있던 액티브 X도 사라졌고 개인정보 보호에 대한 규제는 훨씬 강화되었다. AI가 일상생활에 깊숙이 들어왔고, 심지어 챗GPT로 통칭되는 거대 언어 모델(LLM)이 세계적인 관심을 받고 있다.

그러다 보니 VOC 시스템도 이렇게 변화된 환경에 적응하고 바뀐 기술들을 접목할 필요성이 커진 것이다. 간단히 말하면 최근의 VOC 시스템 구축에 대한 열풍은 약 10여 년 전에 구축한 VOC 시스템의 고도화에 대한 열풍이라고 하는 것이 더 정확한 진단이라 할 수 있겠다.

어쨌든 기업 입장에서는 고객의 다양한 요구를 기업 내부로 끌어들여 관리할 수 있는 수단이 필요한데, 기왕이면 최신 기술을 활용하여 보다 효율적으로 고객의 니즈를 탐색하고 발 빠른 대응을 할 수 있는 방법을 찾으려는 것이다.

특히 디지털 혁신에 발맞춰 최근 많은 기업에서 화두가 되고 있는 고객 경험(CX) 혁신에 대응하기 위해서도 VOC 시스템을 근간으로 고객의 페인 포인트(Pain Point)를 발굴하고 혁신하기 위한 활동에 더욱 힘을 실어 주는 모습들을 보이고 있다.



 

VOC는 ‘Voice of the Customer’의 약자다. 그대로 번역해도 ‘고객의 소리’이다. 고객의 소리에는 단순한 문의도 있을 수 있고 불만, 칭찬, 건의(제안)도 있을 수 있다. 요즘 금융권에서 강조하고 있는 민원도 VOC의 한 유형이라 할 수 있다. 다만 해당 기업으로 수집되지 않고 금융감독원과 같은 감독기관으로 제기되기 때문에 ‘민원’이라는 용어로 별도 관리를 하고 있을 뿐이다.

이런 다양한 고객의 소리는 그 유형만큼이나 수집되는 통로도 다양하다. 기업의 홈페이지에 마련된 고객의 소리 수집 시스템을 통해 수집될 수도 있고 메일로 수집될 수도 있다. 심지어 대면 접점에 있는 직원들이 직접 청취하는 고객의 소리도 수없이 많다.

양적으로 가장 많은 고객의 소리가 수집되는 통로(채널)는 바로 컨택센터(콜센터)이다. 아마도 컨택센터가 구축된 기업의 경우 전체 고객의 소리 중 약 85~90%는 컨택센터를 통해 수집이 되고 있을 것이다. 최근에는 이런 기업 자체 채널 외에도 각종 소셜미디어에서 언급되는 기업에 대한 내용도 중요한 고객의 소리로 간주하여 수집하는 경우도 있다.

다만 컨택센터에서 수집된 고객의 소리는 음성 파일로 보관하고 있어 이를 활용하는 데 한계가 많은 실정이다. 비록 음성을 텍스트로 변환(Speech to Text : STT)했다 하더라도 그 양이 너무나 방대하다는 이유로 쌓아만 둘 뿐 제대로 분석하거나 활용하지 못하고 있다. 우리나라 일류 기업이라고 하는 많은 대기업들 역시 상황이 크게 다르지 않다.

문제는 많은 기업들이 ‘고객의 소리’는 온라인, 오프라인, 컨택센터 등 모든 채널에서 고객이 전달한 다양한 의견들이라고 생각하면서 VOC 시스템이라고 하면 대체로 컨택센터는 제외하고 홈페이지에 구축한 시스템으로 좁혀 생각하는 경우가 많다는 것이다. 이는 용어의 문제도 있지만 소위 VOC 시스템으로 불리는 시스템과 컨택센터의 관리 주체가 다르기 때문에 나타나는 문제이기도 하다.

쉽게 말해 고객의 소리라는 큰 저수지에서 농업 용수와 공업 용수로 나눠 쓰는 순간 그 관리 주체가 달라지기 때문에 모든 고객의 소리가 통합적으로 분석되지 못하고 각자의 필요에만 한정되게 분석 활용되지 않나 생각된다. 이를 개선하는 방법은 간단하다. 농업 용수와 공업 용수로 나누기 전에 저수지에 있는 물 전체를 먼저 분석한 다음 활용 목적에 맞게 배분해 주면 되는 것이다.



 

앞에서 잠깐 언급했지만 고객 경험을 혁신하기 위해서는 고객이 원하는 경험에 대해 이해해야 한다. 고객이 기업과 만나는 순간, 아니 만나기 이전부터 기업과 접촉하면서 겪게 되는 경험 그리고 이후 오롯이 고객에게 남겨지는 평가(리뷰)의 순간까지 이 모든 과정을 고객이 기업에 대해 경험하는 여정이라고 한다.

이 고객 여정(Customer Journey)에서 고객은 다양한 자신의 생각을 어딘가에 표출한다. 특히 오늘날 소비자는 편리해진 IT에 힘입어 자신의 생각을 매우 쉽게 표출하곤 한다. 이렇게 표출하는 생각이 바로 VOC이다. 고객 경험에서 가장 중요하게 생각하는 것이 고객 여정을 터치 포인트(Touch Point) 단위로 세분하고 각 터치 포인트에서의 긍정 경험과 부정 경험을 명확히 하는 것이다.

그렇다면 긍정 경험과 부정 경험을 판단하는 근거는 무엇이 되어야 할까. 당연히 고객의 생각이다. 고객의 생각은 VOC 시스템을 통해서 수집할 수 있다. 여기서 말하는 VOC 시스템은 컨택센터의 상담 기록과 소셜미디어에 쌓이는 평가까지 모두 포함한 범위를 말한다.

혹자는 지금 시대에 고객 경험을 논하면서 VOC 시스템을 말하는 것이 너무 고리타분하다는 의견을 내기도 한다. 하지만 고객 경험의 실행 방법이 아무리 디지털 기반으로 전환되었다 하더라도 결국 가장 기본적인 고객의 니즈를 찾는 것은 VOC 시스템에서 출발할 수밖에 없다.

그렇다면 이제 디지털 시대 고객 경험 혁신을 위한 VOC 시스템 활용의 바람직한 방향에 대해 고민해 보자. 특히 본 글에서 강조하고 싶은 것은 VOC 시스템의 능동적인 활용이다. 과거에는 VOC 시스템을 그다지 능동적으로 활용하지 못했다. 다시 말해 고객이 먼저 기업에 VOC를 제기하기 전까지 기업은 수동적으로 기다릴 수밖에 없었다.

하지만 이제는 고객이 VOC를 제기하기 전에 선제적으로 고객의 소리를 수집하고자 노력하는 기업들이 많아졌고 그 방법도 다양해졌다. 그중 몇 가지 방법을 살펴보자.


 

고객 조사는 고객의 소리를 수집하는 대표적인 방법 중 하나다. 주로 고객만족도(CSI)나 고객추천지수(NPS)와 같은 서베이를 말한다. 서베이라는 방법의 특성상 주로 수치화된 데이터로 표현되며 부서 간 비교나 시계열적인 추이 분석에 많이 활용되고 있다. 간편하지만 정량화된 결과를 가시적으로 보여줄 수 있기에 많은 장점을 가지고 있지만 수치 외에 고객의 구체적인 의견을 수집하는 데는 한계가 있었다.

그런데 최근 모바일을 통한 서베이가 활성화되면서 수치 외에 정성적인 의견을 수집하는 데도 좋은 수단이 되고 있다. 통신 기업인 A사는 이런 모바일 고객 조사를 활용해 고객의 의견을 적극적으로 수집하기 시작했다. A사는 주로 NPS 조사를 통해 고객 의견 수집 활동을 하고 있는데, NPS를 크게 두 가지로 분류하여 수집하고 있다.

하나는 접점별 NPS이다. 통신 기업이기 때문에 다양한 접점을 가지고 있다. 대리점도 있고, 컨택센터도 있고, 다양한 앱도 있다. 이들 접점에서 고객의 접촉이 일어나면 정해진 시간 내에 모바일 서베이를 위한 설문이 발송되도록 시스템화하였다. 설문에 응답할 때는 단순히 점수만 표시할 수도 있지만 좀 더 구체적인 의견도 작성할 수 있도록 설계했다.

다른 하나는 시기별 NPS이다. 통신 기업의 고객은 해당 기업과 일회성이 아닌 장기적 관계를 형성한다. 첫 가입부터 1개월 후 첫 요금 납부를 하게 되고 가입 시 의무적으로 포함시켰던 부가 서비스에 대해 약 3개월 후 중지 또는 유지 판단을 하면서 기업과 접촉하게 된다. 이후 멤버십 등을 사용하기 위해 접촉하기도 하고 약 2년 후면 기기 변경이나 요금제 변경을 위해서도 접촉이 일어난다.

이런 다양한 접촉 기회에서 접촉 후 일정 시간 내에 모바일 서베이를 위한 설문을 발송하고 피드백을 받는다. 이후 과정은 접점별 NPS와 동일하다. 접점별 NPS와 시기별 NPS 데이터는 실시간으로 집계되어 A사 계층별로 대시보드를 통해 분석 화면을 제공하고 있다.

아마도 국내 어지간한 기업이면 고객 서베이를 하고 있을 것이다. 다만 대부분 오프라인 형태로 하거나 온라인이라는 방법을 쓰고는 있지만 1년에 1회, 아무리 빈도를 많이 해도 분기 1회를 넘지 못하고 있을 것이다.

지금 시대에 고객 경험에서 혁신을 추구하기 위해 중요한 것 중 하나는 시간이다. 많은 경험에 대한 피드백이 거의 실시간으로 일어나는 시대에 고객이 경험한 긍정 또는 부정의 사건에 대해 실시간으로 파악하지 못한다면 아마도 그 고객은 이미 어딘가에서 그 경험을 대중에게 확산하고 있을 것이다.

또한 고객 여정 중 어느 단계에서의 경험이 긍정적이거나 부정적이었는지 특정하지 못한다면 결국 ‘모두의 책임’으로 남겨질 것이다. 이렇게 보면 고객 조사라는 동일한 일을 하더라도 어떤 방법을 쓰는가에 따라 고객 경험 혁신에 어떻게 적용되고 반영될 수 있는지 달라질 수 있다는 측면에서 신중하게 생각해 볼 문제가 아닐까 싶다.


 

이미 언급했듯이 컨택센터는 기업으로 제기되는 고객의 소리 중 약 85~90% 정도를 차지한다. 그리고 기업은 이 고객의 소리를 대부분 녹취 데이터로 남겨두고 있다. 문제는 이렇게 확보된 녹취 데이터를 활용하지 못하고 계속 쌓아만 두고 있다는 것이다.

과거에는 이 많은 녹취를 들어볼 수 없어 그냥 쌓아 두었다. 그러다 녹취 음성을 텍스트로 변환해 주는 기술(STT)이 발달하면서 많은 기업이 STT 작업을 했다. STT 기술을 가진 IT 기업들은 STT만 되면 그 많은 고객의 소리를 다 분석할 수 있을 것처럼 영업을 했고 기업들은 서둘러 그 작업을 했던 것이다.

하지만 결과는 처참했다. 텍스트로 변환된 데이터 역시 어마어마한 양이었고 이 데이터를 누구도 감히 읽어 볼 엄두를 내지 못했다. 물론 선도적인 기업들은 이 데이터 중에서 키워드 중심으로 분류를 해서 나름대로 활용도를 높이는 작업을 한 곳도 있지만 그 역시 분류를 해서 그래프로 보여주는 것 외에는 특별한 효용을 찾기 어려운 실정이었다.

그런데 최근 AI 기술이 급속도로 향상되었다. 이제 AI 기술을 통해 모델링을 하면 이 많은 텍스트 데이터를 원하는 목적에 맞게 분석할 수 있는 길이 열린 것이다.

금융 기업인 B사는 매월 엄청난 양의 상담 콜이 들어오고 그 콜은 모두 녹취 및 텍스트화까지 되어 있다. 하지만 더 이상의 활용은 엄두를 내지 못하고 있었다. 최근 AI 기술을 활용해 이 데이터를 활용해 보기 위해 먼저 ‘단순 문의’로 분류된 데이터를 분석해 보기로 했다.

분석 목적은 ‘단순 문의’로 들어오는 콜 양을 줄인다면 상담사들이 더 깊이 있는 상담에 투입되거나 한 번의 상담으로 문제를 해결해 주는 FCR(First Call Resolution) 비율을 높일 수 있을 것이라고 판단했기 때문이다.

과거에는 이런 경우 일부 샘플링한 내용을 잘 정리해서 문제점을 도출하고 개선을 위한 과제화하는 방식이 일반적이었다. 하지만 이번 기회에 그런 과거 방식이 아닌 ‘단순 문의’ 콜 데이터를 AI로 분석하고 모델링을 하여 고객 페르소나별 패턴을 도출하고 패턴에 따라 선제적으로 정보를 제공하는 등 예측 모델을 만드는 방식으로 접근해 보고 있다. ‘단순 문의’ 콜 데이터에 대해 이 시도가 성공한다면 ‘불만’ 등 다른 유형의 상담 콜에 대해서도 확대를 해볼 수 있을 것으로 기대하고 있다.

B사에게 이 시도는 1차적으로는 콜 양을 줄이기 위한 것임에 틀림없다. 하지만 콜 양이 의미 있게 감소한다면 다음 순서로 가치 있는 고객의 소리를 찾는 작업에 들어갈 수 있다. 즉 엄청나게 쌓인 고객의 소리에서 고객의 니즈를 찾고 경쟁사와 차별화할 수 있는 상품, 서비스를 개발하는 데 활용하려는 것이다.

다시 말해 지금까지 컨택센터의 상담 콜 데이터는 고객이 자발적으로 전화를 해서 불만이든 건의 사항이든 말해 준 소중한 자산임에도 불구하고 거의 손을 대지 못한 원초의 광산이었다면 이제 이 광산에서 황금 VOC를 채굴하여 고객 경험 혁신에 활용할 수 있는 길이 열린 것이다.

더욱이 최근 챗GPT로 통칭되는 생성형 AI 기술을 접목한다면 더 이상 녹취 데이터를 분류하고 쌓아 두는 대신 이제 일정 시간 학습만 거친 후 바로 필요한 인사이트를 얻는 데 활용할 수도 있을 것이다.

말 그대로 고객 경험 혁신의 속도가 상상을 초월할 정도로 빨라질 수 있는 것이다. 이는 비단 외부 고객에게만 해당되는 일이 아니라 고객 서비스를 담당하는 내부 직원에게도 엄청나게 새로운 경험을 제공할 수 있을 것으로 생각된다.



 

이상과 같이 고객 경험 혁신과 VOC 활용에 대해 간략히 살펴보았다. 여기서 제시한 사례가 아주 일부의 단편적인 사례라고 폄훼할 수도 있을 것이다. 중요한 것은 같은 방향을 보고 있지만 시선의 끝은 다른 곳을 향할 수 있음을 알아야 한다는 사실이다. 즉 VOC 시스템이라는 수단이 시대에 뒤처지거나 구태의연한 것이 아니라 그것을 사용하는 방식이 문제일 수 있다는 것이다.

미국 기업들을 보면 지금도 수십 년 전 나온 6시그마 혁신 방법론을 잘 활용하고 있다. 6시그마라고 하는 방법론은 말 그대로 혁신을 하는 방법 중 하나이다. 어디에 활용할지는 사람 또는 기업이 정하는 것이다.

우리나라 기업의 담당자들을 만나 보면 이렇게 하소연한다. “우리 CEO는 계속 새로운 것을 찾아 오래요.” 과연 하늘 아래 새로운 혁신 기법들이 끊임없이 나올 수 있을까. 결코 그렇지 않다.

VOC 시스템 역시 마찬가지다. 오히려 오랜 역사의 VOC 시스템이 지금까지 활용되고 있다는 것은 그 시스템의 가치가 변하지 않기 때문이 아닐까. ‘고객의 소리’를 듣겠다는 의지가 잘 담긴 VOC 시스템이 만들어지고 그 시스템을 통해 고객에게 탁월한 경험을 제공하고자 하는 기업의 철학이 충분히 녹아든다면 세상 그 어디에도 없는 최고의 고객 경험 시스템이 되지 않을까 생각한다.

컨설턴트

김종운부문장

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