2012.10.02

빅 데이터 기술과 고객 서비스 부서가 만나면?

Allen Bernard | CIO
"이 망할 놈의 물건은 순 엉터리에요! 서비스 센터에 몇 번이나 도움을 요청했는지 아세요? 매번 늑장을 피우거나 고쳐주지도 않아요. 이 물건 필요 없으니까 가져가세요. 그리고 당장 환불해주세요!"

고객 서비스 담당자들이 이런 화난 고객의 불평을 조용히 귀담아 들으면서, (데이터 웨어하우스에서) 최근 2~3년 동안의 거래 데이터, (서비스 부서 데이터베이스에서) 서비스 요청 정보, (CRM 시스템에서) 서비스 요청 이력 등 고객에 대한 많은 정보를 끄집어낸다.

여기에는 이 고객이 트위터와 페이스북, 블로그에서 회사에 대해 어떤 이야기를 했는지에 대한 정보도 포함된다. 또 기존의 온라인 채팅 기록이 있을는지도 모른다. 쿠키가 있다면 웹사이트 검색 목록을 확인할 수도 있다. 그리고 이런 정보들을 시각화 툴을 통합해 확인한다. 

그 결과 통상은 좋은 관계를 유지하고 있는 고객이지만 오늘만 잔뜩 화가 나 있다는 사실을 알게 됐다. 과거 별다른 문제가 없었던 고객이다. 또 클라우트(Klout) 점수가 높은 소셜 미디어에서 큰 영향력을 갖고 있고 많은 팔로워를 거느리고 있는 고객으로 그 동안 많은 제품이나 서비스를 구입했던 고객일 수도 있다.

블랙 컨슈머가 아닌, 충성 고객이었음을 확인한 고객 서비스 담당자는 당연히 환불을 해준다. 우편비도 들지 않도록 선납 우편 라벨을 보내주고, 다음 구매 시 20% 할인을 해주겠다고 약속한다. 고객은 이런 조치에 크게 기뻐한다. 아니 오히려 해당 회사를 더 긍정적으로 판단할 수도 있다. 한 마디로 '사건 종료'다.

"이는 지금까지는 문제를 이해하기 위해 고객의 솔직함에만 기대를 해야 했던 기업들에게는 큰 발전이다."

고객 체험 향상에 크게 기여할 수 있는 빅 데이터
고객 서비스 담당자들이 이용할 수 있는 이런 '청신호'와 '적신호' 기술은 아직 대중화되지 않았다. 그러나 BI 벤더인 마이크로스트래티지(MicroStrategy)의 에릭 드 루스 제품 관리 부문 수석 디렉터는 빅 데이터 분석에 많은 투자를 한 기업들의 경우, 위의 시나리오는 이미 '현실'이라고 설명했다.

그는 "빅 데이터는 고객, 고객과 기업 사이의 관계를 더 깊이 이해할 수 있도록 해준다. 사실 10~15년 전만 하더라도 단순히 거래 데이터를 저장하는 수준에 불과했다. 그러나 지금은 고객의 행동을 추적하고 있다. 우리는 고객들이 로그인을 하도록 해 쿠키를 저장한다. 따라서 고객이 다시 방문을 했을 때 이들이 어떤 페이지를 클릭했는지, 무엇을 찾고 있는지 파악할 수 있다"라고 설명했다.

기업은 거래 정보와 이런 데이터를 결합해 고객이 중시하는 부분에 대한 큰 그림을 그릴 수 있다. 루스는 "여기에 6만5,000명 페이스북 사용자와 친구들의 1,500만개 '좋아요' 정보를 추적하는 마이크로스트래티지의 위즈덤 엔진과 IBM 인포스피어 스트림스 트위터 API를 이용한 감성 분석을 해서 고객이 해당 기업과 경쟁 기업에 대해 어떤 견해를 갖고 있는지 더 확실한 정보를 파악할 수 있다"고 덧붙였다.


SAS의 글로벌 고객 정보 부문 윌슨 라즈 디렉터는 "고객 트위터, 블로그, 페이스북의 '좋아요' 등은 특정 브랜드와의 참여도와 '영향력 점수'를 보여준다. 그리고 이런 '디지털 발자취'를 이용해 고객의 시각을 확인할 수 있다"고 설명했다.




2012.10.02

빅 데이터 기술과 고객 서비스 부서가 만나면?

Allen Bernard | CIO
"이 망할 놈의 물건은 순 엉터리에요! 서비스 센터에 몇 번이나 도움을 요청했는지 아세요? 매번 늑장을 피우거나 고쳐주지도 않아요. 이 물건 필요 없으니까 가져가세요. 그리고 당장 환불해주세요!"

고객 서비스 담당자들이 이런 화난 고객의 불평을 조용히 귀담아 들으면서, (데이터 웨어하우스에서) 최근 2~3년 동안의 거래 데이터, (서비스 부서 데이터베이스에서) 서비스 요청 정보, (CRM 시스템에서) 서비스 요청 이력 등 고객에 대한 많은 정보를 끄집어낸다.

여기에는 이 고객이 트위터와 페이스북, 블로그에서 회사에 대해 어떤 이야기를 했는지에 대한 정보도 포함된다. 또 기존의 온라인 채팅 기록이 있을는지도 모른다. 쿠키가 있다면 웹사이트 검색 목록을 확인할 수도 있다. 그리고 이런 정보들을 시각화 툴을 통합해 확인한다. 

그 결과 통상은 좋은 관계를 유지하고 있는 고객이지만 오늘만 잔뜩 화가 나 있다는 사실을 알게 됐다. 과거 별다른 문제가 없었던 고객이다. 또 클라우트(Klout) 점수가 높은 소셜 미디어에서 큰 영향력을 갖고 있고 많은 팔로워를 거느리고 있는 고객으로 그 동안 많은 제품이나 서비스를 구입했던 고객일 수도 있다.

블랙 컨슈머가 아닌, 충성 고객이었음을 확인한 고객 서비스 담당자는 당연히 환불을 해준다. 우편비도 들지 않도록 선납 우편 라벨을 보내주고, 다음 구매 시 20% 할인을 해주겠다고 약속한다. 고객은 이런 조치에 크게 기뻐한다. 아니 오히려 해당 회사를 더 긍정적으로 판단할 수도 있다. 한 마디로 '사건 종료'다.

"이는 지금까지는 문제를 이해하기 위해 고객의 솔직함에만 기대를 해야 했던 기업들에게는 큰 발전이다."

고객 체험 향상에 크게 기여할 수 있는 빅 데이터
고객 서비스 담당자들이 이용할 수 있는 이런 '청신호'와 '적신호' 기술은 아직 대중화되지 않았다. 그러나 BI 벤더인 마이크로스트래티지(MicroStrategy)의 에릭 드 루스 제품 관리 부문 수석 디렉터는 빅 데이터 분석에 많은 투자를 한 기업들의 경우, 위의 시나리오는 이미 '현실'이라고 설명했다.

그는 "빅 데이터는 고객, 고객과 기업 사이의 관계를 더 깊이 이해할 수 있도록 해준다. 사실 10~15년 전만 하더라도 단순히 거래 데이터를 저장하는 수준에 불과했다. 그러나 지금은 고객의 행동을 추적하고 있다. 우리는 고객들이 로그인을 하도록 해 쿠키를 저장한다. 따라서 고객이 다시 방문을 했을 때 이들이 어떤 페이지를 클릭했는지, 무엇을 찾고 있는지 파악할 수 있다"라고 설명했다.

기업은 거래 정보와 이런 데이터를 결합해 고객이 중시하는 부분에 대한 큰 그림을 그릴 수 있다. 루스는 "여기에 6만5,000명 페이스북 사용자와 친구들의 1,500만개 '좋아요' 정보를 추적하는 마이크로스트래티지의 위즈덤 엔진과 IBM 인포스피어 스트림스 트위터 API를 이용한 감성 분석을 해서 고객이 해당 기업과 경쟁 기업에 대해 어떤 견해를 갖고 있는지 더 확실한 정보를 파악할 수 있다"고 덧붙였다.


SAS의 글로벌 고객 정보 부문 윌슨 라즈 디렉터는 "고객 트위터, 블로그, 페이스북의 '좋아요' 등은 특정 브랜드와의 참여도와 '영향력 점수'를 보여준다. 그리고 이런 '디지털 발자취'를 이용해 고객의 시각을 확인할 수 있다"고 설명했다.


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