여러분의 회사는 데이터를 활용해 고객경험을 개선할 준비가 되어있나요?
이제 고객들은 필요에 의해서가 아닌, 경험과 의미를 얻기 위해 소비해요. 비슷한 프로덕트가 넘쳐나는 상황에서 고객들은 제품의 기능과 가격보다는 그들이 어떤 경험과 가치를 얻을 수 있는지를 기준으로 선택하죠.
많은 기업이 고객들의 이런 변화를 빠르게 알아차리고 ‘고객경험(CX, Customer eXperience)’을 경영의 핵심 키워드로 선언하고 있어요.
그러나 ‘고객경험 개선’에 대해 여러분은 아래와 같은 고민을 가지고 있을 거예요.
“고객경험 개선이 우리 회사, 서비스의 그로스와 어떻게 연결될까?”
“우리 회사, 서비스의 고객경험을 높이기 위해 내가 당장 해야 하는 일은 무엇일까?”
“고객경험 개선에 익숙한 회사는 어떤 식으로 일할까?”
오늘은 여러분의 고민 해결에 힌트가 될 (1) 고객경험 관리가 필요한 이유, (2) 데이터 기반의 고객경험 개선을 위해 가장 먼저 해야 할 일을 다뤄볼게요.
오늘의 Key Takeaways
고객경험(CX, Customer eXperience)이란 고객이 프로덕트와 상호작용하는 모든 과정을 통해 프로덕트에 대해 갖게 되는 인식을 뜻해요.
예를 들어 고객은 프로덕트를 접하는 과정에서 ‘멋지다/흥미롭다/지루하다’, ‘특정 기능이 나에게 유용하다’, ‘편리하다/불편하다’, ‘계속 쓰고 싶다/ 종료하고 싶다’ 등의 다양한 인식을 갖게 될 텐데요. 이 인식이 쌓이면 프로덕트에 대한 그 고객의 경험이 돼요.
고객경험에 대한 큰 오해 중 하나는 고객경험을 ‘고객감동’과 동일한 개념으로 오해하는 거예요. 고객감동은 기대하지 못한 높은 수준의 서비스를 받았을 때의 긍정적 ‘상태’인 반면, 고객경험은 고객이 프로덕트와 상호작용하며 핵심가치 및 편리성을 깨달아가는 모든 과정에서 형성되는 ‘지속적 인식’이에요. 그래서 두 개념의 차이는 명확하다고 할 수 있어요.
그렇다면 고객경험 관리(CXM, Customer eXperience Management)는 무엇일까요? 고객경험 관리란 고객에게 제공되는 경험을 측정 및 분석하고 향상해나가는 프로세스예요.
그로스를 원하는 조직이라면 고객경험 관리가 필수인데요. 그로스란 우리 프로덕트의 성장을 위한 가설을 수립하고 이를 빠르게 MVP 모델로 출시하여 시장의 평가를 받아 본 후, 고객의 반응에 따라 프로덕트를 최적화해나가는 전략을 말해요.
따라서 이상적인 그로스를 만들기 위해선 우리 프로덕트 내외에서의 고객 여정을 분석하고, 고객행동의 이유를 발견하며 최적화된 고객경험을 제공할 수 있어야 해요. 이것이 바로 그로스의 핵심이 고객경험 관리인 이유예요.
Q. 우리 회사는 이대로도 괜찮은 것 같은데, 고객경험 관리를 굳이 해야 할까요?
네, 해야 해요. 고객경험 관리는 ‘하면 더 좋은 것’이 아닌 ‘무조건 해야 하는 것’이에요. 그 이유는 고객경험이 우리 회사의 비즈니스 실적에 직접적이고 장기적인 영향을 끼치기 때문이에요.
성공적인 고객경험 관리 시스템이 갖춰져 있으면, 신규 고객을 최소한의 비용으로 확보하고 그들을 고객으로 유지할 수 있어요. 또한, 이미 확보한 기존 고객을 더 높은 LTV의 충성 고객으로 만들 수 있죠. 이를 통해 장기적으로 ROI가 높아져요.
이를 단계별로 나눠서 설명하자면 다음과 같아요.
반면 고객경험 관리에 실패하면 무엇을 잃게 될까요? 단순히 위에서 언급한 ‘고객경험 관리에 성공하면 얻는 것’에 대한 기회만을 잃는다고 생각했다면 오산이에요.
고객경험 관리에 실패하면 네거티브 바이럴 효과로 인해, 기존 고객뿐 아니라 앞으로의 잠재 고객까지 잃게 돼요. 불만족한 고객은 일반적으로 만족한 고객보다 더 적극적으로 입소문을 내기 때문이죠.
불만족 고객의 31%가 주변에 불만족에 대한 바이럴을 퍼트리고, 그 중 84%는 특히 3명 이상에게 이야기한다는 와튼 스쿨의 연구 보고서(2006 불만고객 연구보고서-고객 불만의 확산 경로) 결과도 있는데요. 이는 1명의 고객경험 관리를 실패하면 결국 3명 이상의 잠재고객을 잃는 것으로 이어진다는 의미예요. 이렇게 고객경험 관리에 실패하면 장기적으로 비즈니스 성장 및 실적에 악영향을 미치게 돼요.
그럼 데이터 기반으로 어떻게 고객경험 환경을 개선할 수 있는지 실무에서 적용할 수 있는 방법에 대해 알아볼게요.
갑자기 ‘데이터를 활용한 고객경험 개선’이라는 과제를 수행해야 한다면, 무엇부터 어떻게 손대야 할지 막막한 것이 당연해요.
사실 이건 실무자 혼자서 이루어내기 정말 어려워요. 고객경험이라는 게 고객이 서비스에 대해 최초로 인지하는 마케팅, 서비스 실사용 경험을 모두 포괄하기에, 마케팅팀과 제품팀, 운영팀 등 유관조직이 모두 참여해야 하기 때문이죠.
그래서 가장 먼저 해야 하는 일은 ‘고객경험 개선에 바로 뛰어들기’가 아니라, ‘데이터 기반으로 고객경험을 개선하기 위한 환경 구축하기’예요. ‘고객경험 개선’을 위한 기반 작업에 먼저 착수하는 것이죠.
데이터 기반의 고객경험 개선 환경을 구축하려면 아래의 3가지 Task가 조직 내에서 잘 이루어질 수 있도록 해야 해요.
아래부터 각 스텝을 상세히 안내해 드릴게요.
고객경험 관리 전략은 ‘수집→ 분석→ 기획→ 실행→ 학습 및 개선’의 과정을 반복하는 사이클로 구성돼요.
첫 단계는 수집인데요. 여기서는 ‘고객이 우리 프로덕트와 상호작용하는 고객 행동 데이터’를 수집해요. 고객경험은 고객 행동으로 드러나기 때문이죠. 수집한 데이터를 기준으로 다음과 같은 고객경험 관련 사항을 이해할 수 있어요.
이때, 유의할 점은 고객 행동 데이터를 ‘고객 중심적’ 관점에서 수집해야 한다는 점이에요. 고객의 “Why”, 즉 고객이 어떠한 문제를 해결하고자 어떤 흐름으로 프로덕트를 이용했고, 고객이 가지고 있는 속성 정보는 무엇이었기에 이러한 행동을 했는지를 파악할 수 있는 형태로 고객 행동 데이터를 수집해야 하죠.
고객 중심적 관점의 반대는 ‘제품 중심적’ 관점의 데이터 수집이라고 할 수 있는데요. ‘제품 중심적’으로 데이터를 수집하면 단순히 ‘이벤트 A 를 수행한 고객이 0명, 이벤트 B를 수행한 고객은 0명…’ 과 같은 식으로 고객 행동 데이터를 수집 및 조회하게 돼요. 하지만 ‘제품 중심적’ 관점의 데이터는 고객 행동의 “Why”을 파악할 수 없다는 점에서 고객경험 개선에 활용하기 어려워요.
고객 중심적으로 데이터를 분석하기 위해서는 그에 맞는 데이터 수집 및 분석 솔루션이 필요해요. 제품 분석 솔루션인 앰플리튜드(Amplitude)는 고객 행동 데이터를 ‘고객 중심적’ 관점, 즉 유니크한 고객 식별자를 기준으로 수집해요.
이를 통해 고객의 행동 데이터를 세션 단위 Event Stream으로 묶어서 조회할 수 있어요. 또한, 앰플리튜드는 고객이 특정 이벤트를 발생시키기 전후 발생한 다른 이벤트는 무엇이었고, 각 이벤트는 어떠한 속성을 가지고 있는지 등의 데이터도 모두 수집해요.
이렇게 고객 행동 데이터를 고객 중심적 관점에서 수집해야만 고객 행동의 “Why”와 맥락을 이해한 고객경험 분석의 기반을 확보할 수 있어요.
수집한 고객 행동 데이터는 그 자체로는 의미를 갖기 어렵죠. 그래서 수집한 고객 행동 데이터를 고객 지식으로 전환하고, 조직 내부에 고객 지식을 공유함으로써 실질적 조직 학습(Organizational Learning)에 기여해야 해요.
💡 고객지식이란?
말 그대로 고객에 대한 지식을 뜻해요. 예를 들면, 아래와 같은 정보들을 얻을 수 있죠.
- 고객은 어떤 니즈/불만/pain point를 가지고 있는가?
- 고객은 우리 제품의 특정 기능을 어떻게 사용하는가?
- 고객이 우리 제품을 잘 사용한다면/잘 사용하지 않는다면 무엇 때문인가?
- 고객은 우리 제품의 특정 기능에 대해 제대로 파악하고 있는가?
고객지식으로 전환된 고객 행동 데이터는 조직 학습에 도움이 돼요.
STEP 2의 핵심은 ‘빠르게’예요. 수집한 고객 행동 데이터를 빠르게 고객지식화하고, 조직의 다른 구성원에게 공유하는 것이 중요해요. 리포트 작성 및 공유 단계에서 시간을 지체할수록 부정적인 고객경험을 하는 고객이 많아지고, 업무가 지연되며 조직이 고객경험 개선에 대한 의지를 잃기 때문이죠.
따라서 이 단계에서는 ‘간편한 리포트 작성 및 공유’를 목표로 해야 해요.
앰플리튜드는 데이터 대시보드나 Notebook과 같이 조직의 사용자들이 간편하게 데이터 분석 결과 및 인사이트를 공유할 수 있는 기능을 제공해요. 특히 Notebook을 사용하면 복잡한 데이터 분석, A/B 테스트 결과 분석, 프로덕트 릴리즈 이후 고객의 반응 등 긴 내용에 대한 전체 맥락을 포함하여 리포트를 쉽게 작성하고, 조직의 많은 사람들에게 공유할 수 있어요. 이를 통해 빠르게 고객지식을 조직에게 공유하여 프로덕트 최적화를 위한 의사결정을 진행할 수 있어요.을 포함하여 리포트를 쉽게 작성하고, 조직의 많은 사람들에게 공유할 수 있습니다. 이를 통해 빠르게 고객지식을 조직에게 공유하여 프로덕트 최적화를 위한 의사결정을 진행할 수 있습니다.
마지막 STEP 3는 앞서 얻은 인사이트를 기반으로 프로덕트 개선을 시도하고, 개선 이후의 고객경험 데이터를 측정하는 것이에요.
일반적으로 프로덕트 특정 기능의 개선 전과 후의 고객경험 데이터를 비교하기는 쉽지 않아요. 고객이 해당 기능을 이용한 것이 우리 프로덕트의 전반적인 고객 경험, 또는 우리 프로덕트가 고객에게 수행하도록 의도한 이벤트에 어떤 영향을 끼쳤는지 직접적으로 파악하기 어렵기 때문이죠.
이때, 앰플리튜드에서 제공하는 ‘Impact Analytics 차트’를 활용하면 비교 결과를 쉽고 직관적으로 조회할 수 있어요.
앰플리튜드 Impact Analytics 차트는 특정 이벤트(A) 최초 수행 전후로 다른 이벤트(B)의 발생 비율이 어떻게 달라지는지 확인할 수 있는 차트예요. 특정 이벤트(A)를 Day 0 이전까지는 한 번도 수행하지 않았다가 Day 0에 처음으로 수행된 이후 이벤트(B)의 수행이 어떤 변화를 나타내는지 확인할 수 있어요.
예를 들어 음악 플랫폼을 운영하고 있다면, Impact Analytics 차트를 아래처럼 설정할 수 있어요.
Search Song or Video 이벤트를 Day 0 에 처음 수행한 이후 각 day + n별로 데이터를 아래와 같이 파악할 수 있어요.
이 차트를 통해 프로덕트 개선 이후 고객이 어떤 행동을 얼마나 더 많이 하게 되었는지, 고객경험은 어떻게 달라졌는지를 가시적으로 파악할 수 있어요.
프로덕트 개선 및 개선 이후 고객경험 데이터 측정 사이클을 반복하며 조직은 고객경험 개선을 위한 액션과 그에 따른 결과를 명확히 회고할 수 있고, 고객은 프로덕트에 대해 긍정적 고객경험을 쌓을 수 있어요.
지금까지 (1)고객경험 관리가 필요한 이유, (2)데이터 기반의 고객경험 개선을 위해 가장 먼저 해야 할 일 을 알아봤어요. ‘데이터 기반의 고객경험 개선 환경 구축’을 위해 지금 속한 조직에서 수행할 Task를 파악하는 데에 도움이 되셨길 바랍니다.
앰플리튜드를 제대로 활용해서 고객경험 관리와 그로스 전략을 모두 잡고 싶다면 지금 바로 AB180 고객성공 매니저와 이야기를 나눠보세요.
앰플리튜드와 함께 고객경험을 개선하고 있는 기업들의 스토리를 만나보세요.
👉 LG유플러스, 앰플리튜드로 데이터가 흐르는 조직 문화 만들기
👉 클래스101, 전 직원이 데이터 기반으로 소통하기 - 앰플리튜드 & 브레이즈와 함께라면 가능합니다.
👉 크몽, 휴먼 클라우드를 만들기 위한 빠른 액션과 분석을 브레이즈와 앰플리튜드에서 구현하고 있습니다.
.png)
