'초경쟁' 통신시장서 살아남기··· "분석·머신러닝 적극 활용하라"

미국 내 무선 통신 업체간 경쟁은 이미 최고조에 달했다. 무선 시장이 점차 포화하고 있어 경쟁사 고객을 빼앗아 성장하는 방법 밖에 없다고 애널리스트들은 분석한다. 실제로 미국의 4대 통신사 중 T-모바일(T-Mobile USA)은 가격을 인하하고 2년 약정을 없애 는 등 경쟁사가 따라하기 어려운 정책을 내세우며 이런 추세를 이끌고 있다.


Image Credit: Getty Images Bank

T-모바일의 공격적 행보 뒤에는 핀란드의 모바일 솔루션 전문업체 노키아(Nokia)가 있다. 업체는 고객 서비스가 시장에서 차별화하는 핵심으로 부상하는 한편 분석과 머신러닝이 고객 서비스를 한 차원 더 발전시킬 것으로 기대하며 관련 제품을 잇달아 내놓고 있다.

지난 2011년 AT&T가 더치 텔레콤(Deutsche Telekom)으로부터 T-모바일을 390억 달러에 인수하겠다고 발표하자 미국의 무선 통신 시장이 독점 구조로 흘러가는 듯 했다. 버라이즌 와이어리스(Verizon Wireless)와 AT&T는 이미 시장내 상당한 점유율을 갖고 있었고, 둘 다 무선 주파수 대부분에 대한 라이선스를 보유하고 있었다. 하지만 당시 미 법무부는 이 인수를 허가하지 않았다.

이후 T-모바일은 방향을 바꾸어야 했고, 실제로 그렇게 했다. 소비자를 옭아매는 약정을 포기하고 경쟁사에서 건너오는 고객에게 위약금을 지원했으며, 고객이 최신 휴대폰을 출시 후 바로 사용할 수 있는 임대 요금제를 도입했다. 4위 업체였던 T-모바일은 이제 가입자 수 기준으로 스프린트(Sprint)를 제치고 미국 내 3위 모바일 서비스 업체가 됐다(물론, 2위 업체인 AT&T의 고객은 T-모바일보다 2배 많다).

노키아 솔루션 분석
현재 모든 무선 통신 업체는 경쟁력을 강화하기 위해 모든 사업 부분을 전면 재검토하고 있다. 특히 고객 경험을 개선하기 위해 주력하고 있는데 그 중심에 있는 것이 노키아의 '모티브 CXS(Motive Customer eXperience Solutions)' 소프트웨어이다. 최근 노키아는 노키아 벨 랩스(Nokia Bell Labs)가 개발한 머신러닝 알고리즘을 통해 모티브 SMP(Motive Service Management Platform) 7.0과 모티브 CAL(Motive Care Analytics) 2.0 등 2개의 CXS 구성 요소를 업데이트했다.

핵심은 머신러닝이다. 노키아는 이를 통해 통신 서비스 업체가 가입자 관련 문제를 감지, 탐구, 해결하는 과정을 개선하고 새로운 고객관리 표준을 만들 수 있다고 주장한다. 노키아의 고객 및 네트워크 운영 마케팅 책임자 리치 크로우는 "고객 관리를 하려면 분석이 필수적이다. 특히 콜센터를 개선하려면 콜센터에서 일어나는 일을 정교하게 분석해야 한다"라고 말했다.

이번에 업데이트된 요소를 살펴보면, 먼저 모티브 SMP 7.0에는 최단 시간에 청구, 가입, 네트워크 서비스 문제를 해결할 수 있도록 이상적인 작업 순서를 판단하는 새 자기 최적화 시스템 'DIW(Dynamic Intelligent Workflows)'가 들어가 있다. 이전 작업 흐름과 네트워크, 고객의 장비, 문제 추적 시스템의 데이터 등을 분석해 고객이 콜센터에 전화하든, 관리 앱을 직접 조작하든 상관없이 최적의 해결책을 찾도록 돕는다.

예를 들어, 모티브 SMP 7.0을 이용하면 고객이 불만을 갖고 콜센터에 전화하기 전에 현재 사용하는 관리 앱을 통해 사용자가 어떤 조처를 했는지 감지할 수 있다. 크로우는 "이렇게 미리 감지하므로 콜센터 직원이 전화했을 때 이미 고객이 해본 조치를 다시 반복하라고 말하는 일을 막을 수 있다"라고 말했다.

이런 업무 처리에서 가장 중요한 것이 네트워크와 서비스, 서드파티 애플리케이션 기술을 통해 콜센터 통화와 고객의 조치 내역을 연동하는 것이다. 이것은 모티브 CAL 2.0이 맡는다. 일단 문제가 확인되면 모티브 SMP를 통해 서비스 중단 등 상황이 더 악화되기 전에 문제를 해결한다.

크로우는 "이를 통해 고객 관리에 영향을 주는 이른바 '비정상(anomaly)'을 신속하게 찾을 수 있다. 주어진 날 또는 주어진 서비스의 정상 범주를 벗어나는 '비정상'이 발견되면 기존에 발견된 다른 비정상 요소와 연계해 더 심각한 문제로 발전할 가능성이 있는지 판단한다. 그 결과를 통신 서비스 운영에 반영해 콜센터에 고객의 불만전화가 폭주하기 전에 문제를 해결할 수 있다"라고 말했다.

이런 과정을 통해 장애와 이를 해결하는 조치 관련된 메시지를 고객에게 제공함으로써 콜센터 통화량을 85% 줄일 수 있다고 크로우는 말했다. 고객 만족도는 올라라고 서비스 해지율은 떨어진다. 그는 "이런 정보를 콜센터 직원에 공유하면 서비스 요청 관련 업무를 더 잘 처리할 수 있다. 즉 모든 콜센터 지원이 '비정상' 상황에 대한 공통의 정보를 갖고 고객에 대처할 수 있는 것이다"라고 말했다.


지원 센터 업무 및 시간 감소
노키아에 따르면, SMP 7.0과 CAL 2.0을 사용하는 기업은 고객 지원 시간이 평균 5~15% 정도 줄고 네트워크 고장 정지와 관련된 부적절한 '트럭 롤'(Truck Roll, 코드를 꼽지 않는 등 기본적인 문제로 인한 장애를 확인하는 데 필요 이상의 비용을 지불하는 것)을 없애는 데도 크게 도움이 된다. 특히 서비스 중단은 액세스 네트워크, 고객 장비, 고객의 기기에서 발생하기 때문에 그 이유를 확인하기 어려운 경우가 많다.

노키아의 애플리케이션 및 분석 사장 바스카 로티는 "전통적인 고객 관리는 더 큰 문제의 작은 부분만 해결할 수 있으며, 시간이 소요되는 단계별 문제 해결 과정은 고객 불만족과 고객 이탈의 위험으로 이어질 수 있다. 네트워크 문제를 가능한 일찍 감지하고 콜센터 및 관리앱 상호작용을 간소화하는 이런 새로운 노키아 솔루션은 IT와 관리 비용을 낮추고 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있다"라고 말했다.

451 리서치(451 Research)의 비즈니스 애플리케이션 연구 이사 쉐릴 킹스톤은 "고객 만족도를 극대화하고 NPS(Net Promoter Score)를 개선하기 위해서는 고객 관리에 대한 복잡성을 낮추고 개인화된 경험을 제공해 셀프 서비스를 도입하는 것이 중요하다. 특히 고객 관리 서비스에 머신러닝을 접목하면 통신 서비스 업체는 새로운 고객 응대 채널 전반에 걸쳐 일관되고 연결된 서비스를 제공할 수 있다. 이것은 오늘날의 디지털 세계에서 성공하기 위한 필수적인 기술이다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr