데이터 수집에 대한 COPC적 관점 ‘CUIKA’
데이터 객관적·정확성·대표성 띄어야 함
콜센터가 대형화되고 전문화되면서 ‘고객서비스 프로세스 관리의 중요성과 향상방안’이 주목을 받고 있다. 이에 따라 고객서비스 운영 Data의 수집측면과 그에 대한 분석방안을 결과적인 문제점 해결방안과 함께 살펴보자.
고객서비스 Data의 수집 및 분석방안에 대한 COPC적 관점은 ‘CUIKA’이다. 즉, 모든 고객서비스의 성과 Data는 수집(Collected)되고, 사용가능(Usable)하고, 정확(Integrity)해야 하며, 관계자들에게 알려지고(Known), 성과 결과가 목표치 이하라면 조치(Action)가 취해져야 한다는 것이 COPC의 Data에 대한 대표적인 관점이다. 그럼 ‘CUIKA’를 좀 더 상세히 알아보자.
고객서비스의 성과 Data는 반드시 수집되어야 하고 성과 Data는 분명하게 정의된 목표를 가지고 있어야 한다. 또한 경향을 분석할 수 있도록 충분한 Data(최소 6개 이상의 Data Point, 3개월 이상의 Data)가 있어야 하며, 그래프상에서 ‘좋음’과 ‘나쁨’이라는 경향을 볼 수 있어야 한다.
Integrity는 모든 Data가 측정하고자 하는 요구사항을 반영하고 있어야 하고, Data수집방법이 객관적이고, 수치상으로 정확해야 하며, 대표성을 띄고 있어야 한다.
Integrity와 관련된 퀴즈를 통해 그 이유를 알아보자. ‘100%의 성과를 보이는 Data는 정확하고 적절한가?’ 답은 ‘아닐 것이다’이다.
100% 성과가 나오게 되는 이유는 3가지다. 너무 쉬운 목표치를 두고 있거나 (예, 1차해결율 10%), 측정 Data가 너무 적거나, 잘못 측정된 Data(예, 고객만족도-조작가능성)일 때이다. 따라서, 고객서비스의 있어 100%성과를 기대하기보다는 의미 있는 목표치와 정확한 Data를 수집하도록 노력을 기울여야 한다.
Known는 관련 담당자들에게 알려지고, Data를 이해할 수 있도록 해야 한다. 이것은 Data가 단순히 수집만 되고 그 Data를 보고 어떠한 평가를 하거나 조치를 취해야 할 관련팀에 전달이 되지 않는다면 Data를 수입하
Action은 마지막으로 성과 Data가 목표치에 미달하거나, 목표치는 넘었지만 계속 나쁜 추세를 보일 경우 이에 대한 조치를 취해야 한다는 의미다. 포기율을 예로 들어보겠다.
Graph상에서 알 수 있듯이 7, 8, 9월은 목표수준을 계속 벗어났으며 포기율은 개선의 여지도 보이고 있지 않다. 즉, 아무런 Action이 취해지지 않았음을 알 수 있다. 단순히 Data를 수집만해서는 안되고 서비스결과가 좋지 않을 경우 상응하는 조치를 취해야 한다는 얘기다.
‘CUIKA’의 의미는 이제 많이 공유가 되었을 것이라 판단하고, CUIKA에 의해 수집 및 분석된 Data를 활용해 실제 서비스를 향상시킬 수 있는 방안을 간단한 예를 통해 살펴보겠다. 위의 Action과 관련된 포기율 Data를 이용하자. 최근 7, 8, 9월은 포기율이 매우 높아졌다는 것이 A사 고객서비스의 문제다.
그렇다면, 이유는 무엇일까? 근본 원인을 찾기 위해 이시기의 다른 Data를 둘러본다. 인입호가 4, 5, 6월에 비해 20%이상 증가했다.
인입호 증가요인을 보니 6월 말에 신제품이 출시되었으며, 통상 신제품이 출시될 때는 평상 시 대비 약 5%의 콜이 증가하였으며 이로 인한 콜 증가가 있었음이 통계적으로 파악되었다. 또한 이 시기에 신규상담원을 5명 채용했는데 이들이 전화응대를 제대로 소화하지 못하여 기존 상담원들에게 콜 업무가 집중됨으로써 효율적인 업무처리가 되지 못하였고 이로 인해 인입호가 더 늘어났음이 확인되었다.
그런데, 이전의 신제품 출시 때보다 큰 폭의 인입호 증가율을 보인 원인을 파악하기 위해 평균처리시간을 검토해 보니 평소 평균 3분이던 평균처리시간이 7, 8월에는 5.5분으로 크게 증가했다. 이 또한 포기호 증가로 인한 재 인입의 원인이 되었다.
그리하여, 근본 원인은 6월 말 출시된 신제품에 대하여 상담원들에 대한 충분한 사전교육이 이뤄지지 못하여 업무의 악순환이 되풀이되었음을 알 수 있게 되었다. 그래서, 출시된 신제품에 대한 긴급교육과 상담우수사례 공지를 실시하였고, 이로 인해 A사는 1차 해결율이 높아지고 인입호의 감소와 함께 포기율이 감소하고 큰 폭으로 떨어졌던 고객만족도도 다시 높아졌다.
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