고객상담은 아직도 전화가 대세

고객과 다양한 방식으로 상호작용하는 시대에, 음성 뿐 아니라 이메일, 웹, 채팅, 메시지, 소셜 미디어 등 다양한 채널로 컨택 센터를 지원합니다. 하나의 설문조사에 따르면, 가장 선호하는 고객 서비스의 채널은 50%의 조사를 받은 전화 고객센터였습니다. 이메일 또는 채팅 상담과 같은 다양한 지원 방식이 있음에도 불구하고, 고객은 서비스가 필요할 때 전화를 할 가능성이 가장 높습니다. 

그 결과 컨택센터는 전화를 많이 받게 될 확률이 항상 높습니다. 수 많은 사건을 처리하는 컨택센터의 입장에서, 상담을 정확하게 모니터링하고, 고객 상담 결과의 데이터를 제대로 분석하는 방법이 어떤 것이 있을까요?

실시간으로 컨택 센터의 주요 지표를 모니터링하므로써, 해당 사업에 대한 분기별 목적 지표를 세울 수 있을 뿐 아니라, 실제의 고객 요구를 빠르게 파악할 수 있습니다. 전체적인 고객경험을 보지 못하고, 한 가지 지표에만 초점을 맞추면, 예상보다 효과적이지는 않을 수 있습니다. 하지만 바이오인증 중 하나인 음성생체 인식(voice biometrics)과 음성 인식 도구(speech recognition tool)의 도입을 통해, 컨택 센터의 효율성을 향상시킬 수 있어, 컨택센터의 구성원에게 더욱 편한 업무 환경을 제공할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 컨택 센터에서 주의 깊게 봐야하는 주요 지표에 대해 알아보며, 고객 경험을 증진할 수 있는 방법에 대해서도 알아보려고 합니다.

컨택 센터의 주요 지표 알아보기

컨택 센터에서 팀의 성과를 어떻게 측정하고 데이터를 수집할 수 있을까요? 다양한 측면에서 분석하여 전반적인 업무 효율성을 측정할 수 있습니다. 상담원의 노동 강도, 고객 상담 한 사례에 대해 걸리는 시간, 고객 만족도 등 수 많은 요소에 대해 정확한 데이터 측정이 가능합니다. 고객 경험을 분석한 데이터를 통해 향후 컨택 센터의 운영 방식을 개선할 수 있으며, 고객에게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있습니다. 상담 내용과 주요 지표의 분석을 통해, 상담원과 고객이 각각 어려움을 겪는 원인, 제품에 대한 고객 중심의 인사이트, 고객 지원이 추가적으로 필요한 곳에 대한 단서를 얻을 수 있습니다. 

고객 경험 서비스 측정하기 (CXaaS)

컨택 센터에서 주로 사용하는 KPI(핵심 성과 지표)를 살펴보다 보면, 모니터링이 필요한 부분이 많아 어떤 것부터 살펴봐야 할지 혼란스럽기에, 모니터링 관리를 아예 포기하는 경우가 있습니다. 반대로 측정할 수 있는 모든 지표에 대한 데이터를 얻기도 합니다. 너무 적은 평가나 과도한 평가는 모두 최선의 방식이 아니며, 모든 지표를 모니터링하면, 과유불급으로 회사에서는 정작 중요한 인사이트를 놓칠 수 있습니다. 또한 모니터링을 포기하게 되면 컨택 센터를 개선할 수 있는 소중한 데이터를 놓치게 됩니다. 

고객 상담의 효율성을 측정하는 지표인 "처리된 통화 수"와 "에프터콜 작업(ACW)"에 소요된 시간을 보면 컨택센터 개선에 도움이 되는 방법에 대한 주요 인사이트를 보여줍니다. 한편, 고객 만족도 조사는 회사의 제품과 서비스에 만족하는 정도에 대한 지표로 회사에 대한 고객의 충성도를 보여줍니다. 

컨택 센터가 고객을 잘 다루면 고객은 당신의 손이 닿는 범위와 판매를 촉진하는 브랜드 앰베서더가 될 것입니다. 하지만 컨택 센터의 지표를 추적하는 것은 업계의 변화하는 트렌드에 대응하기 위한 좋은 방법이기도 합니다. 이 데이터를 보면 고객이 고객과 팀에 기대하는 바를 정확하게 알 수 있습니다.또한 고객이 만족할 수 있도록 서비스 또는 제품을 어떻게 변경해야 하는지 알 수 있습니다.

컨택 센터 지표, 필수만 모니터링

소비자의 68%는 좋은 고객 서비스 경험을 제공하는 것으로 알려진 브랜드의 제품과 서비스에 대해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있다고 말합니다. 또한 93%의 고객이 우수한 고객 서비스를 제공하는 회사와 반복 구매를 할 가능성이 높습니다.

이를 통해 오늘날 탁월한 고객 서비스를 제공하는 중요성에 대해 분명히 알 수 있으며, 목표와 일치하는 지표를 추적하는 것이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 콜 센터에서 상담원의 생산성 및 고객 만족도를 측정하는 데 사용되는 가장 일반적인 측정 기준입니다.

First Contact Resolution (FCR)

FCR은 상담원의 콜백 또는 다른 상담원에게 전송하지 않고 고객의 문제를 성공적으로 해결한 숫자입니다. 컨택센터의 FCR 표준은 70%대에서 수용하며, 이 이상은 우수한 것으로 간주합니다. 70-79%를 수용할 수 있으며, 이 이상은 우수한 것으로 간주됩니다.  FCR을 계산하기 위해서는 컨택센터에서 첫 통화에 성공적으로 해결된 수를 전체 호출 수로 나눈 뒤, 해당 값에 백분율을 100으로 곱하여 값을 산출합니다.

FCR이 높으면 고객 만족도가 높아지고 반복 통화 횟수가 줄어들며 비용도 절감됩니다. 따라서 업계 평균보다 낮지 않게 이 지표를 모니터링할 필요가 있습니다. 첫 통화에 바로 해결책을 제시하여 케이스가 종료된 콜을 높이기 위해 반복되는 응답을 자동화하거나 하나의 문제에 대해 고객의 측면에서 측정할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 IVR

다. 항상 하나의 자리의 응답을 위해 미리 정해둔 시간 범위나 하나의 문제나 오더를 한 고객이나 계정의 측면에서 측정합니다. 예를 들어 고객이 고객이 IVR의 특정 옵션 세트를 선택하거나 한 상담원이 7일 이내에 동일한 기준에 대한 공급자나 주문자의 고객 연락처나 계정에 특정 결과 코드가 추가하였다면 이 상호작용의 FCR은 실패한 것입니다. 보통 전체 상호작용의 볼륨의 백분율로 표시합니다.

FCR은 주로 컨택 센터의 품질을 평가할 때 많이 사용하는 수치로 흔히 고객이 모든 문의를 단 한번의 상담으로 처리한다는 컨택 센터의 품질 측정 지표입니다.

Customer Satisfaction Score (CSAT)

제품이나 서비스에 대한 고객의 만족도와 가치관을 측정하는 데 사용되는 척도입니다. 고객 만족도를 통해 기업과 상호작용한 전체 또는 특정 고객층의 감정을 파악할 수 있습니다.

또한 고객이 "당사의 컨택 센터 서비스에 만족하시나요?"라고 대답하기만 하면 되기 때문에 고객의 기분은 가늠할 수 있는 하나의 지표입니다. 예를 들어, 1-5 또는 1-10의 척도를 선택하여 대답하면 됩니다. 주로 Likechart를 사용하여 고객에게 서비스 경험에 대한 만족도를 묻습니다.

Customer Effort Score (CES)

고객이 조직의 고객지원(Customer Service, CS) 프로세스를 통해 문제를 해결하거나, 처음부터 제품/서비스를 사용하면서 얼마만큼의 노력을 들였는지를 복수의 척도로 측정하는 조사입니다.

고객이 ‘문제가 해결 되었습니다’ 버튼을 누르거나 ‘구매하기’ 버튼을 누르며 행동을 마칠 때 설문조사 문항을 띄웁니다. 보통 “문제를 해결하기 얼마나 쉬웠나요?”나 “구매 과정이 쉬웠나요?” 등의 질문을 던집니다. 답변은 일반적으로 척도형, 선택형으로 입력합니다. 예를 들어 ‘매우 어려움’부터 ‘매우 쉬움’ 사이 또는 ‘매우 나쁨’부터 ‘매우 좋음’ 사이에, 고객이 경험 후 만족도를 선택하게 되어 있습니다. 

Average Handle Time (AHT)

AHT는 상담원이 전화를 받을 때부터 연결이 끊길 때까지 통화하는 시간입니다. 이 지표를 사용하면 다양한 유형의 호출에 대한 평균 처리 시간을 추정하고 상담원에 대한 기준을 설정할 수 있습니다.

AHT를 계산하려면 통화 시간을 통화 시간 및 통화 후 작업에 추가한 다음 총 통화 수로 나눕니다. 업계에 따라 일반적인 값은 약 6분입니다. 사용자의 작업 시간이 더 길면 상담원이 작업량을 처리하는 데 어려움을 겪거나 수동 작업에 너무 많은 시간을 소비하는 것일 수 있습니다.

Average Speed of Answer (ASA)

ASA는 상담원이 인바운드 호출을 수신하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 여기에는 전화벨이 울리는 시간(발신자가 IVR 시스템에서 보내는 시간은 포함되지 않음)이 포함됩니다. 이 값을 계산하려면 총 대기 시간을 응답한 통화 수로 나눌 수 있습니다. 

업계 표준 평균 응답 속도는 일반적으로 28초입니다. 더 긴 기간은 고객 만족, 포기된 통화 횟수 및 상담원 간의 행복을 해칠 수 있으므로, 이는 분명히 여러분이 노력해야 할 사항입니다.

Percentage of calls blocked 

이 지표를 사용하여 콜 센터 소유자는 통화 중 신호를 듣는 발신자의 수를 알 수 있습니다. 고객이 전화를 걸었지만 상담원과의 연락이 닿지 않을 때마다 차단된 통화로 간주됩니다. 이 지표의 계산은 상담원이 도달하지 않은 호출 수를 모든 수신 호출 수로 나눈 다음 결과를 100으로 곱해야 합니다. 

인바운드 콜 센터는 차단된 통화 수를 2% 미만으로 유지하는 것을 목표로 합니다. 값이 클수록 상담원이 부족하거나 사용 중인 플랫폼이 오버로드되어 많은 고객이 문제를 해결하지 못하고 있음을 나타냅니다. 

ACW - After Call work ("Wrap Up Time"이라고도 함)

컨택 센터에서 상담원이 고객과 상담 업무를 진행을 완료하고 상담과 관련하여 상담원이 데이터 입력하는 등의 보충작업을 처리하는 시간을 의미합니다.

이것은 고객과 통화가 완료된 경우, 또는 상담원 전화기에 착신링이 울린경우에 ACW를 상담원에게 자동으로 부여하거나 상담원이 수동으로 부여하도록하는 방법과 시간은 관리자에 의해서 결정됩니다. 

Average Call Abandonment Rate

포기율은 고객이 에이전트와 통화하기 전에 종료하는 통화 비율입니다. 콜 센터 값을 계산하려면 포기된 통화 수를 총 인바운드 통화 수로 나눕니다.  <Talkdesk>의 2021년 글로벌 벤치마킹 보고서에 따르면 콜 센터의 평균 포기율은 5.91%이지만 8% 미만이면 일반적으로 허용됩니다.

성문인증의 도입, 컨택센터의 고객 만족으로 이어져

해가 갈수록 신규 고객 확보가 더 어려워지고(더욱 비싸지고) 현재 고객들에 대한 기대치가 계속 높아짐에 따라 콜 센터에서는 고객 경험을 개선할 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 그렇기 때문에 고객이 에이전트에게 연락하는 데 걸리는 시간과 상담자의 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 줄이는 것이 매우 중요합니다. 

문제는 이러한 시간을 줄이는 것이 말하기는 쉽지만 실행하기는 어렵다는 것입니다. 예를 들어, 담당 직원에게 각 상담에 "간단히" 적은 시간을 할애하도록 요청하면, 담당자는 고객을 제대로 돌보기보다는 서둘러 상담에 임할 수 있습니다. 

이렇게 하면 AHT를 줄일 수 있지만, 비용은 얼마나 들까요? 직원이 부족한 경우, 많은 수의 부재중 및 포기된 전화나 느린 평균 응답 속도를 처리하는 것도 불가능한 작업처럼 보일 수 있습니다.

 여기서 음성 생체 인식 및 음성 인식 솔루션이 유용하게 사용될 수 있으며, 콜 센터 측정 기준을 높이는 동시에 에이전트에게 숨 돌릴 시간을 줍니다. 

음성 식별은 사람의 목소리의 선천적인 생물학적 특성을 사용하여 모든 통화 중에 발신자의 목소리와 비교되는 고유한 음성 지문을 만듭니다. 이 음성 인쇄는 수백 가지 다른 특성을 기반으로 하기 때문에, 발신자의 음성을 매우 정확하고 빠르게 확인할 수 있습니다.

더 좋은 점은 사용자가 암호나 보안 질문에 대한 대답을 기억하는 것보다 음성 확인을 사용하는 것이 훨씬 더 쉽습니다. 한편, 음성 인식은 인간의 음성을 컴퓨터가 이해하고 처리한 다음 더 분석하거나 발신자와 상호 작용하는 대화형 음성 봇으로 전송할 수 있는 일반 문자로 변환합니다.

하지만 이러한 두 가지 기술을 통해 콜 센터 측정 기준을 정확히 개선할 수 있는 방법은 무엇이 있을까요?

• 따라서 검증 시간이 몇 초로 단축되어 AHT가 상당히 줄어듭니다. 상담원이 각 고객을 인증하는 데 30초를 소비하는 경우 음성 생체 인식 기능을 구현하여 총 상담 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
• 고객을 확인하는 절차에 걸리는 시간을 획기적으로 줄임으로써, 상담원은 고객의 요구에 더 잘 대응하고 고객의 모든 질문이나 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.
• 또한 음성 생체 인식 기능을 사용하면 고객이 암호, 로그인, PIN 코드 또는 보안 답변을 기억할 필요가 없으므로(또는 필사적으로 검색) 훨씬 쉽게 확인할 수 있습니다. 고객은 단지 통화만 하면 됩니다. 
• 음성은 또한 가장 안전한 검증 방법 중 하나이기 때문에 고객이 지원을 요청할 때 보다 안심할 수 있도록 해 주며, 콜 센터가 통신 사기 사건을 해결하는 데에도 도움이 됩니다.
• 음성 인식 덕분에 현대식 챗봇과 음성 메뉴는 고객이 말하는 내용(및 컨텍스트)을 이해하고 즉시 응답할 수 있습니다. 이는 고객이 단순히 챗봇에 도움을 요청할 수 있다는 것을 의미합니다. 콜 센터 에이전트는 챗봇을 "고용"하여 다양한 단순하고 반복적인 질문에 답함으로써 더 복잡한 문제나 질문을 가진 고객에게만 집중할 수 있습니다.

이러한 모든 혜택은 고객(및 에이전트)의 만족도를 크게 높여 더 오래 회사에 머물 수 있게 합니다. 연구에 따르면, 음성 생체 인식은 AHT를 25초에서 45초까지 줄일  수 있습니다. 

음성 생체 인식은 새롭게 발견되는 시장이며, 살아있는 사람이라는 전제가 있기에 보험 부정수급을 막을 수 있는 강력한 보안의 선택이 된다는 것을 기업들은 발견하고 있습니다. 컨택센터에서 타 부서의 협업 없이 편리한 방법으로 백그라운드에서 등록하고 확인할 수 있기에, 이 방법은 금융기관 혹은 보험 기관에 훨씬 더 간단합니다.

AI와 함께하는 스마트 컨택센터의 첫걸음, 다윈인텔리전스

컨택 센터는 고객을 가장 먼저 마주하기에, 고객 경험을 개선하는 것이 매우 중요합니다. 오늘날의 측정 기준을 분석하고 조정하여, 컨택 센터의 주요 지표를 살펴보는 것이 매우 중요합니다. 내부적인 노력으로만 개선할 수 없기에, 다윈인텔리전스는 성문인증의 필요합니다.

음성 생체 인식과 음성 인식의 도움으로 평균 통화 처리와 대기 시간을 낮추고, 동시에 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 

또한 반복적인 호출을 처리할 수 있는 음성 인식 기능이 있는 챗봇을 통해 에이전트가 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 동시에, 음성 인식을 통해 단지 몇 초 만에 고객의 생체 여부에 대한 확인 또한 가능합니다.  음성인식 도입에 대해 궁금증이 남아있으시다면, 아래 양식에 이메일과 질문을 적어 주세요. 다윈인텔리전스의 AI전문가와 함께 솔루션 도입에 대한 컨설팅을 받아보세요.