2019.09.30

고객·직원·브랜드 경험도 데이터 분석 통해 '업'··· 퀄트릭스의 야심찬 계획

Rosalyn Page | CMO
경험 데이터 분석 전문업체로 최근 SAP에 인수된 퀄트릭스 경영진이 운영 데이터와 함께 경험 데이터를 가져와 고객 참여를 바꾸고 자사의 혁신 계획을 어떻게 변화시키고 있는지 공유했다.
 
ⓒDreamstime

소비자들은 매일 수천 개의 브랜드 메시지를 받고 있다. 그에 따라 마케팅 담당자가 완전한 브랜드 경험을 이해하고 광범위한 데이터를 통해 풍부하고 실행 가능한 통찰을 얻는 것이 점점 중요해지고 있다.

퀄트릭스의 APJ 리서치 및 브랜드 경험 책임자인 리사 카트리는 <CMO>에 "우리는 디지털을 통해 이 미디어의 확산과 파편화를 보고 있다. 메시징을 개인화하는 것이 흥미로울 수 있지만 적절한 메시지를 적시에 정확히 맞는 대상 집단에 전달하는 것은 어려운 일이다"라고 설명했다.

메시징을 개인화에 전달하는 일이 항상 어려운 것은 아니었다. 개념으로서 브랜드 경험은 수십 년 전부터 브랜드 건강과 브랜드 자산의 시대로 거슬러 올라간다. 2000 년대 인터넷, 디지털 마케팅, 브랜드 구축에 중점을 두면서 의미의 큰 변화가 일어났다.

퀄트릭스의 리서치 및 브랜드 경험팀의 글로벌 리드인 켈리 왈더는 지난 몇 년 동안 디지털 성숙과 함께 브랜드 상태와 브랜드 구축 간에 균형을 잡아가며 입지를 확실히 하고 있다고 밝혔다. 왈더에 따르면, 현재의 과제는 장기적으로 브랜드 자산을 구축하고 새로운 고객을 확보하며 디지털 캠페인을 통해 민첩성과 균형을 이룰 수 있다는 점이다. 

왈더는 “'모든 고객에게 제공하는 브랜드 경험이란 무엇이며 잠재 고객 접점은 무엇인가'에 대한 견해가 중요하다. 이를 위해서는 마케팅 담당자가 고객경험, 직원경험, 브랜드 경험을 관리해야 한다. 이 세 가지 경험이 함께 모여 잠재 고객이 해당 조직에서 경험하는 브랜드 경험에 대한 전체적인 시각을 제공해야 한다"라고 이야기했다. 

퀄트릭스는 기술 공급 업체로서 이러한 요구를 충족하고자 노력하고 있으며 고객, 직원, 제품, 브랜드 통찰을 포괄하는 경험관리플랫폼을 개발했다. XM 플랫폼은 브랜드가 먼저 경험 데이터(X-data) 또는 일이 발생하는 이유와 그에 대한 조치를 알려주는 신념, 감정, 의도를 수집하기 위한 행동 시스템이다. 그런 다음 이 X-데이터를 HRIS, CRM, 웹 분석 같은 기존 시스템에서 가져온 운영 데이터(O-데이터)와 결합하여 눈에 보이는 사실과 눈에 보이지 않는 사실 모두에 기반을 두고 의사결정을 내리도록 돕는다. 

아시아태평양 지역에서 퀄트릭스 XM 플랫폼을 사용하는 조직으로는 콴타스항공, 폭스바겐호주, 스포티파이, BMW, 캐세이퍼시픽(Cathay Pacific), GOJEK, SMBC가 있다. 왈더는 많은 고객이 직원경험을 시작으로 직원 참여 유도 방안을 찾고 있다고 말했다.

그는 "직원이 적극적으로 참여하면 고객경험을 따라갈 가능성이 높다"라고 언급했다. 이어서 "고객 여정 지도를 만들고, 다양한 접점을 찾으며, 조직이 그 고객경험을 어떻게 보여주고 전달하는지와 같은 고객경험부터 시작한다"라고 덧붙였다. 

경험 관리 범주가 성숙하기 시작함에 따라 직원과 고객의 비즈니스 구조를 적절하게 조정하고 관련시키는 방법에 대한 문제는 조직의 전체적인 브랜드 경험 관점으로 이동하는 데 핵심 요소가 되었다. 

카트리는 가설이 아닌 데이터를 사용하여 직원경험 메트릭스와 고객경험 메트릭스 간의 변화에서 인과 관계를 보여주는 예를 제시했다. 왈더는 퀄트릭스가 예측 IQ 툴을 사용해 직원경험을 바탕으로 고객 이탈률을 예측한다고 덧붙였다. 또한 고객과의 협력을 통해 고객 획득 비용과 평생 가치를 확인하여 고객경험 프로그램의 개선 사항을 수치로 나타내고 있다.

카트리는 “고객경험 향상과 이탈 분석을 통해 고객 보유율을 일정하게 유지하면 실적에 긍정적인 영향을 미칠 것이다”라며 “직원경험도 같다. 채용하기 어려운 분야에서 인재를 확보해 교육할 때 비용보다는 그러한 인재를 놓쳤을 때 비용이 더 많이 든다”라고 이야기했다. 

머신러닝, 더 많은 가치 창출
혁신의 다음 곡선은 머신러닝을 통해 경험 관리 플랫폼에서 더 많은 가치를 창출하는 것이다. 고급 인공지능 및 머신러닝은 심층적인 통찰을 발견하고 고객, 직원, 제품, 브랜드 경험을 연결하여 경험 격차를 줄이고 가치를 다시 한번 강조해 준다.

카트리는 “직원이든 브랜드든 관계없이 이기종 데이터 세트를 통합하여 단일 플랫폼 내에서 데이터를 사용할 수 있게 한 다음 해당 데이터를 기반으로 모델을 구축한다. 그다음 머신러닝과 AI를 적용함으로써 고객은 그렇지 않은 통찰력을 얻을 수 있다”라고 이야기했다. 이어서 카트리는 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 머신러닝과 AI의 힘으로 인해 이러한 통찰력의 잠금이 풀리게 될 것이라고 말했다.

현재 SAP 시스템의 일부가 된 퀄트릭스는 판매 데이터, 반품 데이터, 공급망 데이터, 그리고 CRM, ERP 같은 운영 데이터를 플랫폼으로 가져와 X-데이터와 O-데이터와 통합하는 데 중점을 두고 있다.

카트리는 "이제 통찰을 얻을 다양한 기회를 갖게 되었으며 궁극적으로 비즈니스의 성과를 개선하기 위한 행동을 끌어 낼 수 있게 됐다"라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
 



2019.09.30

고객·직원·브랜드 경험도 데이터 분석 통해 '업'··· 퀄트릭스의 야심찬 계획

Rosalyn Page | CMO
경험 데이터 분석 전문업체로 최근 SAP에 인수된 퀄트릭스 경영진이 운영 데이터와 함께 경험 데이터를 가져와 고객 참여를 바꾸고 자사의 혁신 계획을 어떻게 변화시키고 있는지 공유했다.
 
ⓒDreamstime

소비자들은 매일 수천 개의 브랜드 메시지를 받고 있다. 그에 따라 마케팅 담당자가 완전한 브랜드 경험을 이해하고 광범위한 데이터를 통해 풍부하고 실행 가능한 통찰을 얻는 것이 점점 중요해지고 있다.

퀄트릭스의 APJ 리서치 및 브랜드 경험 책임자인 리사 카트리는 <CMO>에 "우리는 디지털을 통해 이 미디어의 확산과 파편화를 보고 있다. 메시징을 개인화하는 것이 흥미로울 수 있지만 적절한 메시지를 적시에 정확히 맞는 대상 집단에 전달하는 것은 어려운 일이다"라고 설명했다.

메시징을 개인화에 전달하는 일이 항상 어려운 것은 아니었다. 개념으로서 브랜드 경험은 수십 년 전부터 브랜드 건강과 브랜드 자산의 시대로 거슬러 올라간다. 2000 년대 인터넷, 디지털 마케팅, 브랜드 구축에 중점을 두면서 의미의 큰 변화가 일어났다.

퀄트릭스의 리서치 및 브랜드 경험팀의 글로벌 리드인 켈리 왈더는 지난 몇 년 동안 디지털 성숙과 함께 브랜드 상태와 브랜드 구축 간에 균형을 잡아가며 입지를 확실히 하고 있다고 밝혔다. 왈더에 따르면, 현재의 과제는 장기적으로 브랜드 자산을 구축하고 새로운 고객을 확보하며 디지털 캠페인을 통해 민첩성과 균형을 이룰 수 있다는 점이다. 

왈더는 “'모든 고객에게 제공하는 브랜드 경험이란 무엇이며 잠재 고객 접점은 무엇인가'에 대한 견해가 중요하다. 이를 위해서는 마케팅 담당자가 고객경험, 직원경험, 브랜드 경험을 관리해야 한다. 이 세 가지 경험이 함께 모여 잠재 고객이 해당 조직에서 경험하는 브랜드 경험에 대한 전체적인 시각을 제공해야 한다"라고 이야기했다. 

퀄트릭스는 기술 공급 업체로서 이러한 요구를 충족하고자 노력하고 있으며 고객, 직원, 제품, 브랜드 통찰을 포괄하는 경험관리플랫폼을 개발했다. XM 플랫폼은 브랜드가 먼저 경험 데이터(X-data) 또는 일이 발생하는 이유와 그에 대한 조치를 알려주는 신념, 감정, 의도를 수집하기 위한 행동 시스템이다. 그런 다음 이 X-데이터를 HRIS, CRM, 웹 분석 같은 기존 시스템에서 가져온 운영 데이터(O-데이터)와 결합하여 눈에 보이는 사실과 눈에 보이지 않는 사실 모두에 기반을 두고 의사결정을 내리도록 돕는다. 

아시아태평양 지역에서 퀄트릭스 XM 플랫폼을 사용하는 조직으로는 콴타스항공, 폭스바겐호주, 스포티파이, BMW, 캐세이퍼시픽(Cathay Pacific), GOJEK, SMBC가 있다. 왈더는 많은 고객이 직원경험을 시작으로 직원 참여 유도 방안을 찾고 있다고 말했다.

그는 "직원이 적극적으로 참여하면 고객경험을 따라갈 가능성이 높다"라고 언급했다. 이어서 "고객 여정 지도를 만들고, 다양한 접점을 찾으며, 조직이 그 고객경험을 어떻게 보여주고 전달하는지와 같은 고객경험부터 시작한다"라고 덧붙였다. 

경험 관리 범주가 성숙하기 시작함에 따라 직원과 고객의 비즈니스 구조를 적절하게 조정하고 관련시키는 방법에 대한 문제는 조직의 전체적인 브랜드 경험 관점으로 이동하는 데 핵심 요소가 되었다. 

카트리는 가설이 아닌 데이터를 사용하여 직원경험 메트릭스와 고객경험 메트릭스 간의 변화에서 인과 관계를 보여주는 예를 제시했다. 왈더는 퀄트릭스가 예측 IQ 툴을 사용해 직원경험을 바탕으로 고객 이탈률을 예측한다고 덧붙였다. 또한 고객과의 협력을 통해 고객 획득 비용과 평생 가치를 확인하여 고객경험 프로그램의 개선 사항을 수치로 나타내고 있다.

카트리는 “고객경험 향상과 이탈 분석을 통해 고객 보유율을 일정하게 유지하면 실적에 긍정적인 영향을 미칠 것이다”라며 “직원경험도 같다. 채용하기 어려운 분야에서 인재를 확보해 교육할 때 비용보다는 그러한 인재를 놓쳤을 때 비용이 더 많이 든다”라고 이야기했다. 

머신러닝, 더 많은 가치 창출
혁신의 다음 곡선은 머신러닝을 통해 경험 관리 플랫폼에서 더 많은 가치를 창출하는 것이다. 고급 인공지능 및 머신러닝은 심층적인 통찰을 발견하고 고객, 직원, 제품, 브랜드 경험을 연결하여 경험 격차를 줄이고 가치를 다시 한번 강조해 준다.

카트리는 “직원이든 브랜드든 관계없이 이기종 데이터 세트를 통합하여 단일 플랫폼 내에서 데이터를 사용할 수 있게 한 다음 해당 데이터를 기반으로 모델을 구축한다. 그다음 머신러닝과 AI를 적용함으로써 고객은 그렇지 않은 통찰력을 얻을 수 있다”라고 이야기했다. 이어서 카트리는 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 머신러닝과 AI의 힘으로 인해 이러한 통찰력의 잠금이 풀리게 될 것이라고 말했다.

현재 SAP 시스템의 일부가 된 퀄트릭스는 판매 데이터, 반품 데이터, 공급망 데이터, 그리고 CRM, ERP 같은 운영 데이터를 플랫폼으로 가져와 X-데이터와 O-데이터와 통합하는 데 중점을 두고 있다.

카트리는 "이제 통찰을 얻을 다양한 기회를 갖게 되었으며 궁극적으로 비즈니스의 성과를 개선하기 위한 행동을 끌어 낼 수 있게 됐다"라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
 

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