주요 내용 미리보기

🏢 기업 현황

• 여러 해외 브랜드를 수입해서 브랜드별 오프라인 매장과 통합 온라인 몰을 운영하는 패션 유통사

🤔 비즈니스 고민

• 흩어져있는 수십 개의 산하 브랜드와 온·오프라인 채널의 고객 경험 데이터를 총괄 CX 부서 중심으로 통합 운영하고 싶음
• 그간 오프라인 중심으로 비즈니스를 한 탓에 온라인 고객에 대한 이해 부족으로 온라인 몰 성장이 더딘 상황

💡데이터스페이스 도입 결과

• 모든 고객 경험 데이터를 한곳에 통합해서, 총괄 CX 부서가 중심이 된 고객 경험 개선 인프라 확보
• 변수 임포트 기능을 활용해서 응답 결과에 행동 데이터를 결합한 응답 분석으로 고객 이해를 높여 온라인 몰 서비스 개선 방향성 수립
• CX 부서 업무 효율화로 전보다 고객 만족도 조사를 더 자주 진행하며, 경험 단계별 만족도 평가 및 개선으로 더욱 긴밀한 고객 관계 형성

Challenge

1) 유통 채널별·브랜드별 고객 경험을 통합 관리할 시스템 부재

패션 유통 기업 A사는 여러 해외 패션 브랜드를 수입 유통하는 기업입니다. 직접 수입한 해외 브랜드의 국내 오프라인 매장은 물론, 통합 온라인 몰까지 운영하고 있습니다. 때문에 A사는 자사가 관리하는 유통 채널의 고객 경험과 수입 운영하는 브랜드별 고객 경험을 모두 관리해야 합니다.

문제는 이러한 고객 경험 데이터가 각각 다른 방식으로 관리되고 있다는 겁니다. 각 채널이나 브랜드마다 조사 방법·구조·경험 지표가 조금씩 달라서, 총괄 CX 부서가 일관된 기준으로 고객 경험을 관리하기 어려웠죠. 이에 A사는 근본적인 혁신 필요성을 느꼈고, 총괄 CX 부서 중심으로 모든 고객 경험 데이터를 통합 관리할 방법을 모색했습니다.

2) 온라인 고객 이해 부족으로 인한 통합 온라인 몰 성장 침체

또한, A사는 브랜드별 오프라인 매장을 중심으로 성장한 기업입니다. 온라인 고객에 대한 이해와 경쟁력은 상대적으로 높지 않았죠. 산하 브랜드를 통합한 온라인 몰은 A사의 디지털 전환 핵심 과제였지만, 기대만큼 빠르게 성장하지 못하는 상황이었습니다. A사는 디지털 접점에 있는 고객을 더욱 잘 이해해야만 한다는 결론에 다다를 수밖에 없었습니다.

이때 A사가 떠올린 방법은 고객의 행동 데이터를 응답 결과에 연결해서 분석하는 겁니다. 그럼 실제 고객은 어떤 생각을 하는지, 어떤 고객이 어떤 단계에서 만족·불만족하는지, 무엇을 개선해야 하는지 등을 구체적으로 이해할 수 있기 때문입니다. 하지만 기존에 사용하던 설문조사 툴로는 온라인 몰 회원의 행동 데이터와 응답 결과를 연결해서 볼 수 없었습니다.

Action

A사는 총괄 CX 부서 중심으로 통합 경험관리 플랫폼을 구축하고, 응답 결과에 온라인 몰 회원의 행동 데이터를 연결해서 분석하기 위해서 오픈서베이 데이터스페이스를 도입했습니다.

1) 데이터스페이스로 모든 고객 경험 데이터 한곳에 통합

데이터스페이스 도입 후 A사는 모든 고객 경험 데이터를 한곳에 통합해서 수집하기 시작했습니다. 각 채널·브랜드에서 운영하는 모든 설문을 하나의 플랫폼으로 만들고, 수집그룹 세분화 기능을 활용해서 각 온·오프라인 채널에서 알맞은 방식으로 응답을 수집하는 겁니다. 오프라인 채널에서는 문자메시지와 QR코드로, 온라인 몰에서는 앱 푸시로 응답 링크를 노출해서 응답을 받는 거죠. 그럼 분산된 여러 채널에서 수집된 응답 결과도 하나의 데이터스페이스에 통합해서 쌓이고, 각 데이터를 연결해서 분석할 수도 있습니다.

통합은 한곳에 모은다는 개념이지, 하나로 뒤섞는다는 의미가 아닙니다. 이는 A사의 통합 데이터스페이스에도 적용됩니다. 산하 브랜드 수십 개와 각 유통 채널의 데이터를 한곳에 모으는 데 그치지 않고, 체계적으로 운영 관리할 수 있어야 합니다. 이에 A사는 브랜드별 담당자가 유관 프로젝트에만 접근할 수 있도록 멤버별 권한을 세분화했습니다. 소유한 프로젝트 전체 접근 및 편집 권한을 가진 담당자와 일부 열람만 가능한 공동 작업자를 분리한 것입니다.

또한, A사는 총괄 CX 부서 외 브랜드별 담당자에게도 데이터스페이스 접근 권한을 줄 필요가 있었습니다. 상황에 따라 브랜드별 실무자 레벨에서 설문을 진행하거나 통합 조사 결과를 열람해야 했기 때문입니다. 다행히 데이터스페이스는 기업 단위 사용을 기본으로 해서, 구독 시 여러 팀의 사용자를 초대해서 함께 사용할 수 있습니다. 덕분에 A사는 각 브랜드의 담당자를 함께 초대해서 협업할 수 있는 진정한 통합 경험관리 환경을 구축했습니다.

2) 변수 임포트 기능 활용해 응답 결과에 행동 데이터 연결해서 분석

A사는 온라인 몰 조사 결과를 분석할 때 ‘변수 임포트’ 기능을 특히 적극적으로 활용했습니다. 변수 임포트는 회원의 방문·결제·장바구니 담기·환불 등 사용 로그를 응답 데이터와 함께 입체적으로 분석할 수 있는 기능입니다. 드디어 A사는 데이터스페이스를 통해 응답 결과에 온라인 몰 회원의 행동 데이터를 연결해서 분석할 수 있게 된 것입니다.

이에 A사는 최근 3개월 이내 방문자와 그렇지 않은 회원의 응답 결과를 나눠서, 더이상 방문하지 않는 고객은 온라인 몰 이용에 어떤 불편을 겪었는지 등을 분석했습니다. 이외에도 재구매 고객과 신규 고객 만족도 비교, 특정 프로모션 페이지 방문자 인식 비교, 구매 금액대별 회원 개선요청사항 비교 등 다양한 상세 분석 또한 진행했습니다. 온라인 고객에 대한 이해를 높여 온라인 몰 성장 방향성을 지속 기획하고 관리하기 위함입니다.

Result

1) CX 부서가 중심이 된 고객 경험 개선 인프라 확보

데이터스페이스 도입으로 A사는 총괄 CX 부서 중심의 고객 경험 개선 인프라를 확보할 수 있었습니다. 모든 브랜드와 채널에 분산된 고객 데이터를 드디어 한곳에 모아볼 수 있게 된 덕입니다. 이제 산하 브랜드의 고객 만족도를 하나의 공통 기준으로 측정하여 비교 분석할 수 있게 됐고, 브랜드별·채널별 만족도 조사를 정기적으로 진행하면서 변화를 추적할 수 있게 됐으니까요.

이는 총괄 CX 부서의 업무 효율화에도 큰 도움이 됐습니다. 하나의 툴로 브랜드별·채널별 모든 고객 경험 데이터를 수집하고 분석할 수 있기 때문입니다. 이에 A사는 고객 만족도 조사를 전보다 더 자주 할 수 있게 됐고, 얼마나 고객 경험을 중요하게 생각하는지나 어떤 고민을 하고 있는지 등 브랜드 메시지를 설문에 자연스럽게 담으며 더욱 긴밀한 고객 관계를 형성할 수 있었습니다.

2) 로열티 높은 고객 VOC를 적극 반영해 서비스 개선 방향성 수립

A사는 데이터스페이스 도입 후 온라인 몰 이용 고객에 대한 이해를 높일 수 있었습니다. 응답 결과에 행동 데이터를 연결해서 분석하면서 다양한 관점에서 더욱 입체적으로 고객을 살펴볼 수 있었기 때문입니다. 특히 로열티 높은 고객은 어떤 사람인지와 이들은 무엇에 얼마나 만족하고 아쉬워하는지를 명확하게 파악할 수 있었습니다.

예를 들면 온라인 몰에 더 자주 방문하는 고객의 행동 이유, 구매 빈도가 높거나 구매 금액대가 큰 고객은 온라인 몰에 대해 어떻게 인식하는지, 프로모션 페이지에 방문했던 고객 만족도는 얼마나 높은지를 알 수 있었던 거죠. 더 궁금한 점이 있으면 주관식 문항으로 구체적인 응답을 받아 자동화 분석을 하면서 인사이트를 도출하기도 했고요.

덕분에 A사 총괄 CX 부서는 서비스 개선 방향성을 수립하는데 로열티 높은 고객의 VOC를 적극 반영할 수 있었습니다. 로열티 높은 고객과 이탈 고객의 응답 결과를 비교 분석해서 이탈률 개선을 위한 액션 아이템을 도출할 수 있었고, 구매 금액대별 고객 데이터를 토대로 맞춤 프로모션을 기획할 수 있었습니다. 또한, 만족도 조사를 통해 수집한 개선사항 중 가장 시급하게 대응할 우선순위를 도출하는데도 로열티 높은 고객의 VOC가 큰 역할을 했습니다.

💡 실무자 코멘트

“리서치 실무자 사이에서 주관식 데이터는 아직 정제하지 않은 원석으로도 여겨져요. 들여다볼수록 큰 가치가 있지만, 하나씩 살펴보려면 오랜 시간이 걸리기 때문이에요. 그래서 많은 기업들이 주관식 응답을 잘 활용하지 못하고, 일부러 주관식 문항 없이 설문을 하거나 애써 받은 주관식 응답 분석을 포기하기도 해요.”

“하지만 패션 유통 기업 A사는 로열티 높은 고객의 VOC를 듣기 위해 주관식 응답 자동화 분석 기능도 적극 활용했어요. 아직 고객을 충분히 이해하지 못한 상황인 만큼, 조금 번거롭더라도 주관식 응답을 꼭 받아서 생생한 VOC를 듣고 싶어했죠. 그래서 자동화 분석 기능 중 하나인 워드클라우드를 정말 잘 활용하고 계시고, 향후 텍스트 분석 기능이 더욱 고도화될 예정이라는 소식에도 크게 기뻐해주셨어요.”

– 정주하 오픈서베이 Dataspace Business 매니저



자료출처 : 

총괄 CX팀 중심 고객 경험관리, 패션 유통사 혁신 사례 [Case Study] - 오픈서베이 블로그 (opensurvey.co.kr)