Amplitude
데이터 기반의 고객경험(CX) 개선, 우리 회사도 할 수 있을까?
2023-05-23
By
Yaena Park
Amplitude
데이터 기반의 고객경험(CX) 개선, 우리 회사도 할 수 있을까?
May 23, 2023
By
Yaena Park

여러분의 회사는 데이터를 활용해 고객경험을 개선할 준비가 되어있나요?

이제 고객들은 필요에 의해서가 아닌, 경험과 의미를 얻기 위해 소비합니다. 비슷한 프로덕트가 넘쳐나는 상황에서 고객들은 제품의 기능과 가격보다는 그들이 어떤 경험과 가치를 얻을 수 있는지를 기준으로 선택합니다. 많은 기업들은 고객들의 이런 변화를 빠르게 알아차리고 ‘고객경험(CX, Customer eXperience)’을 경영의 핵심 키워드로 선언하고 있습니다.

그러나 ‘고객경험 개선’에 대해 여러분은 아래와 같은 고민을 가지고 있을 것입니다.

- 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?

이 포스팅은 여러분의 고민 해결에 힌트가 될 (1)고객경험 관리가 필요한 이유, (2)데이터 기반의 고객경험 개선을 위해 가장 먼저 해야 할 일을 다룹니다.

그로스의 첫 걸음, 고객경험 관리

고객경험이란 무엇일까요?

고객경험(CX, Customer eXperience)이란 고객이 프로덕트와 상호작용하는 모든 과정을 통해 프로덕트에 대해 갖게 되는 인식입니다. 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 됩니다.

고객경험에 대한 큰 오해 중 하나는 ‘고객경험’과 ‘고객감동’이 동일한 개념이라는 것입니다. 하지만 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’이라는 점에서 두 개념의 차이는 명확합니다.

고객경험 관리는 그로스의 핵심입니다.

그렇다면 고객경험 관리(CXM, Customer eXperience Management)는 무엇일까요? 고객경험 관리란 고객에게 제공되는 경험을 측정 및 분석하고 향상해나가는 프로세스입니다.

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 방식입니다. 따라서 그로스를 만들기 위해선 우리 프로덕트 내외에서의 고객 여정을 분석하고, 고객행동의 이유를 발견하며 최적화된 고객경험을 제공할 수 있어야 합니다. 즉, 그로스의 핵심은 바로 고객경험 관리입니다.

우리 회사가 고객경험을 관리해야 하는 이유

Q. 우리 회사는 이대로도 괜찮은 것 같은데, 고객경험 관리를 굳이 해야 할까요? 

네, 해야 합니다. 고객경험 관리는 ‘하면 더 좋은 것’이 아닌 ‘무조건 해야 하는 것’입니다. 그 이유는 고객경험이 우리 회사의 비즈니스 실적에 직접적이고 장기적인 영향을 끼치기 때문입니다. 

우리 회사가 고객경험 관리(CXM)에 성공하면 얻는 것

신규 고객을 최소한의 비용으로 확보하고 그들을 고객으로 유지할 수 있습니다. 또한, 확보한 기존 고객을 더 높은 LTV의 충성 고객으로 만들 수 있습니다. 이를 통해 장기적으로 ROI가 높아집니다. 이를 나눠서 설명하자면 다음과 같습니다.

  • 첫째, 현재 고객 LTV 극대화 차원: 현재 고객이 우리 프로덕트에 대해 긍정적 경험을 가지면 그 고객은 점차 우리 프로덕트의 충성 고객이 됩니다. 충성 고객은 우리 프로덕트에서 더 자주 또는 많이 구매하거나, 본인의 시간을 더 많이 쓰는 등 본인의 Input을 더 많이 투자합니다. 이에 따라 우리 회사는 판매 매출 또는 광고 매출 등 비즈니스 수익을 더 얻게 됩니다.
  • 둘째, 신규 고객 저비용 확보 차원: 좋은 고객 경험을 보유한 고객은 바이럴을 만듭니다. 현재 고객 및 충성 고객의 바이럴을 통해, 기존에는 우리의 고객이 아니었던 잠재고객을 저비용으로 유치할 수 있습니다.

우리 회사가 고객경험 관리(CXM)에 실패하면 잃는 것

반면 고객경험 관리에 실패하면 무엇을 잃게 될까요? 단순히 위에서 언급한 ‘고객경험 관리에 성공하면 얻는 것’에 대한 기회만을 잃는다고 생각했다면 오산입니다.

고객경험 관리에 실패하면 네거티브 바이럴 효과로 인해, 기존 고객뿐 아니라 앞으로의 잠재 고객까지 잃게 됩니다. 불만족한 고객은 일반적으로 만족한 고객보다 더 적극적으로 입소문을 내기 때문입니다. 

불만족고객의 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 한 명의 고객경험 관리를 실패하는 것이 결국 3명 이상의 잠재고객을 잃는 것으로 이어진다는 의미입니다. 따라서 고객경험 관리에 실패하면 장기적으로 비즈니스 성장 및 실적에 악영향을 미치게 됩니다.

실무자 가이드: 데이터 기반의 고객경험 개선 환경 구축하기 

갑자기 데이터로 우리 프로덕트의 고객경험을 개선하라고?

그럼 이를 실무에서 적용할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 갑자기 ‘데이터를 활용한 고객경험 개선’이라는 과제를 수행해야 한다면, 무엇부터 어떻게 손대야 할지 막막한 것이 당연합니다.

사실 고객경험 개선은 한 명의 실무자가 이루어내기 어렵습니다. 고객경험이란 고객이 서비스에 대해 최초로 인지하는 마케팅, 서비스 실사용 경험을 모두 포괄하기에 마케팅 조직, 제품 조직, 운영 조직 등 유관조직이 모두 참여해야 하는 대상이기 때문입니다. 

데이터 기반의 고객경험 개선을 위해 가장 먼저 해야 할 일

따라서 가장 먼저 해야 하는 일은 ‘고객경험 개선에 바로 뛰어들기’가 아닌, ‘데이터 기반의 고객경험 개선 환경 구축하기’입니다. ‘고객경험 개선’을 위한 기반 작업이죠. 

그렇다면 ‘데이터 기반의 고객경험 개선 환경 구축’을 위해 무엇부터 시작해야 할까요? 아래의 세 가지 Task가 조직 내에서 잘 이루어질 수 있도록 해야 합니다.

(1) ‘고객 중심적’ 고객 행동 데이터 수집하기

(2) 수집한 고객 행동 데이터를 ‘빠르게’ 고객 지식으로 전환하고 조직에 공유하기

(3) 프로덕트를 개선하고, 개선 이후의 고객경험 데이터 측정하기

아래부터는 각 스텝을 상세히 안내하겠습니다.

STEP 1. ‘고객 중심적’ 고객 행동 데이터 수집하기

고객경험 관리 전략은 수집→ 분석→ 기획→ 실행→ 학습 및 개선 의 과정을 반복하는 사이클로 구성됩니다. 사이클의 첫 단계는 수집인데요. 이 때 수집하는 대상은 ‘고객이 우리 프로덕트와 상호작용하는 고객 행동 데이터’입니다. 고객경험은 고객 행동으로 드러나기 때문입니다. 수집한 데이터를 기준으로 다음과 같은 고객경험 관련 사항을 이해할 수 있습니다.

  • 고객이 우리 프로덕트가 의도한 예상 고객 여정에 따라 움직이는지
  • 고객이 예상과 다른 행동을 한다면 무엇인지, 무엇인 고객의 행동을 유도하는지
  • 고객은 우리 프로덕트를 통해 어떤 문제를 해결하고자 했는지
  • 고객의 긍정적/ 부정적 경험은 언제, 어떤 맥락에서 발생하는지

이 때 유의할 점은 고객 행동 데이터를 ‘고객 중심적’ 관점에서 수집해야한다는 것입니다. 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 합니다. 

‘고객 중심적’ 관점의 반대는 ‘제품 중심적’ 관점의 데이터 수집입니다. ‘제품 중심적’으로 데이터를 수집하면 단순히 A 이벤트를 수행한 고객이 0명, B 이벤트를 수행한 고객은 0명.. 과 같은 식으로 고객 행동 데이터를 수집 및 조회하게 됩니다. 하지만 ‘제품 중심적’ 관점의 데이터는 고객 행동의 “Why”을 파악할 수 없다는 점에서 고객경험 개선에 활용하기 어렵습니다.

제품 분석 솔루션인 앰플리튜드(Amplitude)는 고객 행동 데이터를 ‘고객 중심적’ 관점, 즉 유니크한 고객 식별자를 기준으로 수집합니다. 이를 통해 고객의 행동 데이터를 세션 단위 Event Stream으로 묶어서 조회할 수 있습니다. 또한, 앰플리튜드는 고객이 특정 이벤트를 발생시키기 전후 발생한 다른 이벤트는 무엇이었고, 각 이벤트는 어떠한 속성을 가지고 있는지 등의 데이터도 모두 수집합니다. 이렇게 고객 행동 데이터를 고객 중심적 관점에서 수집해야만 고객 행동의 “Why”와 맥락을 이해한 고객경험 분석의 기반을 확보할 수 있습니다.

STEP 2. 수집한 고객 행동 데이터를 ‘빠르게’ 고객 지식으로 전환하고 조직에 공유하기

수집한 고객 행동 데이터는 그 자체로는 의미를 갖기 어렵습니다. 따라서 수집한 고객 행동 데이터를 고객 지식*으로 전환하고, 조직 내부에 고객 지식을 공유함으로써 실질적 조직 학습(Organizational Learning)에 기여해야 합니다. 

💡 고객지식*이란?

      말 그대로 고객에 대한 지식을 뜻합니다. 예를 들면 아래와 같은 사항이 있습니다.

- 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 학습(Organizational Learning)에 도움이 됩니다.

  • 우리 회사가 미처 알지 못했던 프로덕트의 강점 및 약점을 알 수 있게 됩니다.
  • 우리 회사 및 프로덕트의 약점을 보강함으로써 같은 실수를 반복하지 않게 됩니다.
  • 프로덕트 및 우리 회사의 내부 업무 프로세스에 대한 새로운 아이디어를 획득할 수 있습니다.
  • 고객의 숨은 니즈를 파악할 수 있습니다.

이 때, STEP 2의 핵심은 ‘빠르게’입니다. 수집한 고객 행동 데이터를 빠르게 고객지식화하고, 조직의 다른 구성원에게 공유하는 것이 중요합니다. 리포트 작성 및 공유 단계에서 시간을 지체할수록 부정적인 고객경험을 하는 고객이 많아지고, 업무가 지연되며 조직이 고객경험 개선에 대한 의지를 잃기 때문입니다.

따라서 이 단계에서는 ‘간편한 리포트 작성 및 공유’를 목표로 해야 합니다. 

앰플리튜드는 Dashboard, Notebooks 과 같이 조직의 사용자들이 간편하게 데이터 분석 결과 및 인사이트를 공유할 수 있는 기능을 제공합니다. 특히 Notebook을 사용하면 복잡한 분석, A/B 테스트 결과 분석, 프로덕트 릴리즈에 대한 고객의 반응 등 긴 내용에 대한 전체 맥락을 포함하여 리포트를 쉽게 작성하고, 조직의 많은 사람들에게 공유할 수 있습니다. 이를 통해 빠르게 고객지식을 조직에게 공유하여 프로덕트 최적화를 위한 의사결정을 진행할 수 있습니다.

STEP 3. 프로덕트를 개선하고, 개선 이후의 고객경험 데이터 측정하기

마지막 단계는 앞서 얻은 인사이트를 기반으로 프로덕트 개선을 시도하고, 개선 이후의 고객경험 데이터를 측정하는 것입니다.

일반적으로 프로덕트 특정 기능의 개선 전과 후의 고객경험 데이터를 비교하기는 쉽지 않습니다. 고객이 해당 기능을 이용한 것이 우리 프로덕트의 전반적인 고객 경험, 또는 우리 프로덕트가 고객에게 수행하도록 의도한 이벤트에 어떤 영향을 끼쳤는지 직접적으로 파악하기 어렵기 때문입니다.

이때, 앰플리튜드에서 제공하는 Impact Analytics 차트를 활용하면 이 비교 결과를 쉽고 직관적으로 조회할 수 있습니다. 

Impact Analytics 차트는 특정 이벤트(A) 최초 수행 전후로 다른 이벤트(B)의 발생 비율이 어떻게 달라지는지 확인할 수 있는 차트입니다. 특정 이벤트 A를 Day 0 이전까지는 한 번도 수행하지 않았다가 Day 0에 처음으로 수행된 이후 이벤트 B의 수행이 어떤 변화를 나타내는지 확인할 수 있습니다.

예를 들어 음악 플랫폼을 운영하는 조직이라면 Impact Analytics 차트에서

  • First Event 를 Search Song or Video 이벤트로 설정
  • Outcome Event를 Play Song or Video 이벤트로 설정

하여, Search Song or Video 이벤트를 Day 0 에 처음 수행한 이후 각 day + n별로 

  • Average: 각 시점마다의 Active 유저에 대해 평균 Play Song or Video 이벤트를 몇 번 수행하는지
  • Active%: 각 시점마다의 전체 Active 유저 중 몇 %의 유저들이 Play Song or Video 이벤트를 수행하는지
  • Frequency: 각 시점마다 Play Song or Video 이벤트를 수행한 횟수별로 그룹바이하여 몇 명의 유저가 몇 번 해당 Outcome Event를 수행했는지

를 파악할 수 있습니다. 

이 차트를 통해 프로덕트 개선 이후 고객이 어떤 행동을 얼마나 더 많이 하게 되었는지, 고객경험은 어떻게 달라졌는지를 가시적으로 파악할 수 있습니다. 

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 쌓게 됩니다.

마치며

지금까지 (1)고객경험 관리가 필요한 이유, (2)데이터 기반의 고객경험 개선을 위해 가장 먼저 해야 할 일 을 알아봤습니다. ‘데이터 기반의 고객경험 개선 환경 구축’을 위해 지금 속한 조직에서 수행할 Task를 파악하는 데에 도움이 되셨길 바랍니다. 

국내 Enterprise 기업을 포함, 수백 개 이상의 회사가 고객경험 관리와 그로스 전략에 앰플리튜드를 활용하고 있으니 조금 더 궁금하다면 AB180의 전문가와 이야기 나눠보세요!

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Yaena Park
Customer Success Manager
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브랜디, “그로스의 본질은 끊임없이 가설을 세우고 실험해서 피드백을 거쳐 비즈니스를 성장시키는 문화를 형성하는 것이에요.”
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