기업이 서비스나 제품을 출시한 후 고객 사용 경험에 대한 만족도를 확인하는 것은 이제 필수인 시대가 됐다. 고객의 만족 또는 불만 사항을 확인할 수 있고, 정량화된 수치로 고객의 이슈를 확인하고 분석해 제품이나 서비스 개선 및 고도화에 활용할 수 있기 때문이다.
먼저, 전통적인 고객 조사 기법으로 많이 활용되고 있는 방식은 고객 만족도 점수 조사다. 고객의 만족도 수준을 예 또는 아니요 같은 간단한 질문을 통해 피드백 받는 형태다. 이외에도 고객 이탈 설문 조사가 있는 데, 고객이 제품·서비스 구매를 취소할 때나 제품을 환불할 때 조사를 통해 고객 의견을 확인하는 방법이다.
또, 현재 가장 많이 활용되고 있는 NPS라는 조사 기법이 있다. NPS는 브랜드에 대한 고객 충성도를 측정하는 지표로, 2003년 베인앤컴퍼니의 프레드 라이켈트가 창시한 개념이다. 현재는 수많은 글로벌 기업이 고객 충성도를 평가하는 가장 표준화된 지표로 활용하고 있다.
이 조사 기법은 서비스 추천 의향을 묻는 간단한 문항 단 하나로 고객 만족도, 브랜드 충성도, 그리고 주변 추천 의향까지 분석할 수 있다는 장점이 있다. 고객 또한 조사 항목이 간단하므로 응답하기 부담이 없다. 추가적으로 동일 브랜드의 경쟁사 NPS 지표와 같이 비교해 브랜드 만족도를 객관적이고 정량적으로 파악할 수 있다.
최근에는 디지털 고객 경험이 매우 중요해지면서 앞서 언급한 전통적인 조사 방식보다 온라인에서의 고객 행동 데이터를 분석, 고객 활동이나 여론 등을 진단하고 파악하는 조사 방식을 선호하는 추세다.
첫 번째로 소셜 리스닝을 활용하는 방법이 있다. 이는 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 브랜드, 제품, 산업 또는 특정 주제와 관련된 온라인 대화, 토론, 멘트 등을 분석해 고객 의견을 확인하는 방법이다.
소셜 리스닝을 활용하면 브랜드가 설정한 고객이 아닌, 실제 사용자 및 관심 고객 대상의 피드백을 확인할 수 있어 긍정·부정 담론을 구분할 수 있는 장점도 있다.
두 번째로는 고객 댓글·리뷰 등을 분석해 고객의 만족도를 평가하는 방법이 있다. 최근에는 인공지능(AI)기술을 활용, 고객의 리뷰 및 댓글의 감정을 분석하고, 이러한 감정 분석을 통해 고객의 긍정·부정 경험을 자동으로 구분하고 정량화한다. 토픽별 원인 분석을 통해 고객의 이슈 또는 페인 포인트를 능동적으로 확인해 선제적으로 대처할 수 있다.
마지막으로 고객의 디지털상에서의 행동 여정 데이터를 분석해, 고객이 가장 많이 이탈하는 구간, 고객이 가장 많이 머무는 구간 등을 확인해 행동에 대한 무의식적 반응을 살펴보는 방법이 있다. 고객이 디지털 상에서 일정한 행동 패턴을 보인다면, 이는 고객 행동을 판단할 수 있는 객관적 기준 값으로 해석할 수 있을 것이다.
앞서 언급한 것처럼 고객 경험 만족도를 확인할 수 있는 방법은 매우 다양하다. 단순하게 한가지만 선택해 활용하기보다 다양한 방법들을 활용, 고객을 복합적이면서도 다각적으로 분석하는 것이 필요하다. 다양한 고객 층위를 입체적으로 분석, 고객의 마음을 이해한다면 고객 충성도를 높이는 것은 물론, 나아가서는 지속가능한 성장까지 기대할 수 있을 것이다.
김경진 HSAD 신사업추진 담당
