측정해야 할 주요 고객 서비스 메트릭

고객 서비스 메트릭은 기업이 고객 경험 만족도 수준을 추적하고 조직의 고객 지원 팀 및 서비스를 최적화하는 데 사용하는 단위입니다.

핵심 성과 지표(KPI)는 지원 상담원의 성과, 고객 상호작용의 품질 및 사용자 환경과 같은 기타 중요한 지원 프로세스를 평가하는 데 도움이 되는 메트릭입니다. 이러한 프로세스는 고객 여정의 핵심이며 고객 문제를 해결하는 가장 좋은 방법입니다.

고객 서비스 KPI에는 운영 메트릭과 조직 메트릭이라는 두 가지 유형이 있습니다. 두 가지 모두 고객 서비스 성능을 총체적으로 측정함으로써 고객 여정의 전체 상황을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

운영 메트릭: 고객 서비스 팀이 지원 프로세스와 워크플로를 얼마나 효율적이고 효과적으로 처리하고 있는지를 측정하는 메트릭입니다. 이 메트릭은 숫자 및 데이터와 같은 정량적 분석을 기반으로 합니다. 측정할 수 있는 항목에는 수신된 이메일, 수신된 전화, 응답률 등이 포함됩니다.

조직 메트릭: 운영 메트릭과 달리 경험 데이터라고도 하는 이 메트릭은 고객이 비즈니스에서 제공하는 상품이나 서비스를 실제로 어떻게 경험하는지에 대한 맥락을 강조합니다. 즉, 고객이 비즈니스에 대해 어떻게 느끼는지, 그리고 회사와 고객이 실제로 경험하는 것 사이에 어떤 차이가 있는지에 대한 인적 피드백입니다.

기업이 고객 경험에 점점 더 집중하고 고객 행동, 감정 및 요구 사항의 복잡성을 학습함에 따라 고객 서비스 메트릭은 회사의 성공과 수명을 형성하는 데 중추적인 역할을 합니다.

McKinsey의 연구에 따르면 '만족과 기쁨'을 모두 느낀 사람들은 가치 창출과 밀접한 연관성을 드러낸다고 합니다.¹ 연구 결과에 따르면 상품이나 서비스에 대해 흥미와 즐거움을 모두 느낀 고객은 교차 판매, 상향 판매를 하는 경향이 있었고 하향 판매는 덜 하는 것으로 나타났습니다. 공유된 예 중 하나는 보험에 관한 것이었습니다. 만약 기업이 이미 만족한 일부 고객에게 기쁨을 안겨줄 수 있다면, 이는 8~12%의 추가 수익 창출로 이어질 가능성이 있습니다.

고객 서비스 메트릭이 중요한 또 다른 근본적인 이유는 고객 만족도와 직접적인 상관 관계가 있기 때문입니다. 평균 응답 시간, 해결 시간, 고객 피드백 점수 등의 메트릭을 측정함으로써 기업은 고객의 요구와 기대를 얼마나 효과적으로 충족하고 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 높은 만족도는 고객 충성도를 높일 뿐만 아니라 브랜드 평판을 향상시켜 재구매와 긍정적인 입소문으로 이어집니다.

또한 고객 서비스 메트릭은 운영 효율성을 개선하고 고객 문제에 대응할 수 있는 실행 가능한 데이터를 제공합니다. 최초 문의 해결률 및 고객 유지율과 같은 메트릭은 기업이 프로세스를 간소화하고 고객 상호 작용의 마찰을 줄일 수 있는 영역을 강조합니다.

예를 들어 최초 문의 해결률이 낮다면 더 나은 교육을 받은 직원이 필요하거나 정보 시스템에 대한 접근성이 개선되어야 할 수 있습니다. 이러한 지원 티켓의 병목 현상을 파악하고 이를 신속하게 해결함으로써 기업은 리소스를 최적화하고 더 빠르고 효과적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 효율성은 대기 시간과 불만을 줄여 고객에게 이점을 제공할 뿐만 아니라 직원의 사기와 생산성을 향상시킵니다.

고객 불만 추세, 순 고객 추천 지수(NPS), 고객 노력 점수(CES)와 같은 메트릭은 진화하는 고객 선호도와 문제점에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이러한 문제에는 티켓 양, 티켓 백로그 및 완료되지 않은 지원 요청이 포함될 수 있습니다. 이 메트릭은 고객 만족도, 운영 효율성 및 새로운 트렌드에 대한 검증된 데이터를 제공하여 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 지속적인 개선을 추진할 수 있도록 지원합니다.

고객 서비스 메트릭에 투자하는 것은 단순히 성과를 측정하는 것이 아니라 고객과 공감하고 시간이 지나도 지속 가능한 성장을 이끄는 우수성과 대응력을 갖춘 문화를 조성하기 위한 것입니다.

고객 만족도 점수는 고객이 회사의 상품이나 서비스에 얼마나 만족하는지를 측정하며, 이를 통해 중요한 접점에서의 고객 감정을 한눈에 파악할 수 있습니다. 고객 만족도 설문조사는 기업이 고객 서비스에서 강점과 약점을 파악할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 목표에 맞춘 개선이 가능합니다. 시간 경과에 따른 CSAT를 추적함으로써 기업은 변화와 이니셔티브가 고객 경험에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

측정 방법: 기업은 일반적으로 고객과의 상호 작용 또는 구매 후 고객에게 1~5점 또는 1~10점 등의 척도로 만족도를 평가하도록 하는 CSAT 설문조사를 사용하여 CSAT 점수를 측정합니다. 메트릭은 매우 만족에서 매우 불만족까지 포괄합니다. 그런 다음 만족한 고객 수(특정 임계값 이상으로 평가한 고객)를 총 응답자 수로 나누고 100을 곱하여 백분율을 구하여 점수를 계산합니다.

고객 노력 점수는 특히 문제를 해결하거나 거래를 완료할 때 고객이 비즈니스와 상호 작용하는 것이 얼마나 쉬운지 또는 어려운지를 측정합니다. 이 메트릭은 조직이 고객 여정에서 마찰 지점을 파악하고 프로세스를 간소화하여 전반적인 경험을 향상시킬 수 있는 영역을 강조하는 데 도움이 됩니다. 노력 점수가 낮을수록 고객이 자신의 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있다는 것을 의미하며, 이는 더 높은 만족도와 충성도로 이어질 수 있습니다.

측정 방법: 비즈니스는 일반적으로 고객에게 '문제 해결이 얼마나 쉬웠나요?'와 같은 간단한 질문을 실시간으로 던집니다. 1에서 7까지의 척도 또는 그와 비슷한 척도를 사용하여 1은 매우 어려움, 7은 매우 쉬움으로 표시합니다. 그런 다음 응답의 평균을 구하여 점수를 계산하므로 기업은 시간 경과에 따른 변경 사항을 추적하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

순 고객 추천 지수는 고객이 회사의 제품이나 서비스를 다른 사람에게 추천할 가능성을 측정하여 고객 충성도를 평가합니다. 응답자를 추천 고객, 소극적 고객, 비추천 고객의 세 그룹으로 분류하여 전반적인 고객 감정과 성장 잠재력에 대한 인사이트를 제공합니다. 기업은 NPS를 분석하여 활용해야 할 강점과 해결해야 할 약점을 파악하여 궁극적으로 고객 유지 및 충성도를 높일 수 있습니다.

측정 방법: 기업에서 고객에게 친구나 동료에게 회사를 추천할 가능성이 얼마나 되는지 0~10점 척도로 평가해 달라는 설문조사를 보낼 수 있습니다. 점수는 추천 고객 비율(9~10점)에서 비추천 고객 비율(0~6점)을 뺀 값으로 계산되며, -100에서 +100 사이의 점수가 나올 수 있습니다.

소셜 미디어 메트릭은 다양한 소셜 플랫폼에서 표현되는 고객 상호 작용과 감정에 대한 인사이트를 제공하여 기업이 고객 문의 및 우려 사항을 얼마나 효과적으로 해결하고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 응답 시간, 참여율 및 감정 분석과 같은 메트릭은 고객 서비스의 품질과 브랜드에 대한 전반적인 인식을 모두 보여줍니다. 이러한 메트릭을 모니터링함으로써 기업은 전략을 조정하여 고객 만족도를 높이고 더욱 강력한 온라인 관계를 조성할 수 있습니다.

측정 방법: 기업은 소셜 미디어 관리 툴을 사용하여 고객 문의에 대한 응답 시간, 받은 메시지의 양, 댓글의 감정을 추적할 수 있습니다. 또한 기업은 설문조사 및 직접적인 피드백을 통해 소셜 미디어 상호 작용과 관련된 고객 만족도를 정량화하여 이 영역의 성과를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.

고객 이탈률이란 고객이 기업과의 관계를 중단하는 비율을 측정하는 메트릭으로, 고객 만족도와 서비스 효과를 나타내는 중요한 지표입니다. 기업은 이탈률이나 고객 이탈을 분석함으로써 불만족을 나타내는 패턴을 파악하여 근본적인 문제를 해결하고 고객 유지 전략을 개선할 수 있습니다. 고객 서비스 메트릭에서 이탈률을 이해하면 기업은 고객 경험과 고객 충성도를 향상시키기 위한 사전 예방적 조치를 실행할 수 있습니다.

측정 방법: 이탈률은 특정 기간 동안 이탈한 고객 수를 해당 기간이 시작될 때의 총 고객 수로 나누어 계산합니다. 이를 백분율로 표시할 수 있으므로 기업은 시간 경과에 따른 변화를 추적하고 고객 서비스 이니셔티브의 효과를 평가할 수 있습니다.

최초 응답 시간(FRT)은 상담원이 고객의 문의나 불만 사항에 대해 초기 응답을 제공하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이 메트릭은 고객 문의에 대한 응답이 빠를수록 더 나은 고객 서비스 경험과 더 나은 서비스 품질에 대한 인식으로 이어지는 경우가 많기 때문에 매우 중요합니다. 기업은 FRT 모니터링을 통해 응답 프로세스에서 개선이 필요한 부분을 파악하고 고객이 가치를 인정받고 즉각적인 피드백을 받을 수 있도록 지원할 수 있습니다.

측정 방법: 기업은 고객 문의가 접수된 시점의 타임스탬프와 첫 번째 응답이 전송된 시점의 타임스탬프를 추적합니다. 그런 다음 여러 문의에 걸리는 평균 시간을 계산하여 시간 경과에 따른 명확한 메트릭을 제공함으로써 성능을 평가하고 추세를 파악할 수 있습니다.

평균 해결률은 주어진 시간 내에 성공적으로 해결된 고객 문의 또는 문제의 비율을 측정하며, 고객 서비스 노력의 효율성을 나타내는 핵심 지표로 사용됩니다. 평균 해결률이 높다는 것은 기업이 고객의 요구와 우려 사항을 효과적으로 해결하고 있다는 의미이며, 이는 만족도 및 충성도 향상으로 이어질 수 있습니다. 기업은 평균 해결 시간을 분석하여 서비스 성능의 추세를 파악하고 교육이나 리소스가 더 필요할 수 있는 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

측정 방법: 기업은 해결된 문제 수를 특정 기간 동안 접수된 총 문의 수로 나눈 다음 100을 곱하여 백분율로 표시합니다. 이 메트릭을 시간 경과에 따라 추적하여 해결 효과의 개선 또는 감소를 모니터링함으로써 고객 서비스 팀의 전반적인 성과에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 평균 해결 시간이 길수록 더 강력한 지식 기반이 필요하다는 신호일 수 있습니다.

평균 처리 시간은 서비스 상호 작용 중 고객이 전화를 사용하는 데 소비하는 시간과 관련이 있기 때문에 평균 해결 시간과는 다릅니다. 이는 고객 서비스 팀의 효율성을 측정하는 또 다른 방법입니다. 이 메트릭은 고객 지원 경험에 중요하며 중요한 고객 서비스 메트릭입니다. 또한 이 메트릭에는 고객이 대기하거나 기다리는 시간은 반영되지 않는다는 점에 유의해야 합니다.

측정 방법: 기업은 평균 통화 시간, 평균 대기 시간 및 통화 후 작업에 소요된 총 시간을 더하고 이 합계를 수신된 통화 수로 나누어 평균 처리 시간을 측정합니다. 상담원은 속도와 품질 사이에서 적절한 균형을 유지해야 하기 때문에 이는 까다로운 메트릭입니다. 메트릭은 이메일에 소요된 모든 시간(이메일을 열고 해결하는 데 걸리는 시간)을 합하고 이를 받은 총 티켓 수로 나누어 계산할 수도 있습니다.

선호 커뮤니케이션 채널은 전화, 이메일, 실시간 채팅, 소셜 미디어 등 고객이 비즈니스와 소통하는 데 선호하는 방법을 비즈니스에 보여주는 운영 고객 서비스 메트릭입니다. 이러한 선호도를 이해하는 것은 고객의 요구를 충족하고 전반적인 경험을 향상시키기 위해 고객 서비스 전략을 맞춤화하는 데 필수적입니다. 선호하는 커뮤니케이션 채널을 분석함으로써 기업은 리소스를 보다 효과적으로 할당하고 선택한 플랫폼을 통해 고객에게 도달함으로써 참여도를 향상시킬 수 있습니다.

측정 방법: 기업은 고객이 선호하는 문의 및 지원 방법에 대해 알아보기 위해 설문조사를 실시할 수 있습니다. 또한 다양한 채널에서 상호 작용의 양을 추적하면 사용 패턴에 대한 정량적 데이터를 얻을 수 있으므로 기업이 추세를 식별하고 그에 따라 고객 서비스 접근 방식을 조정할 수 있습니다.

고객 유지율은 고객 만족도의 신호이며 일반적으로 기업이 고객에게 긍정적인 경험을 제공했음을 의미합니다. 메트릭 자체는 특정 기간 동안 회사와 계속 거래하는 고객의 비율을 나타냅니다. 고객 유지율이 높다는 것은 고객이 서비스에 만족하고 충성도를 유지할 가능성이 높다는 것을 의미하며, 이는 고객 생애 가치를 높이고 이탈을 줄일 수 있습니다. 이러한 메트릭을 이해함으로써 기업은 고객 충성도에 영향을 미치는 요인과 신규 고객을 유치하기 위해 무엇을 해야 하는지 파악할 수 있습니다.

측정 방법: 기업은 기간 종료 시점의 고객 수에서 해당 기간 동안 확보한 신규 고객 수를 빼서 이 수치를 계산합니다. 그런 다음 결과를 기간 시작 시점의 고객 수로 나눕니다. 그런 다음 이 수치에 100을 곱하여 백분율로 표시함으로써 기업은 시간에 따른 고객 충성도의 변화를 추적할 수 있습니다.

최초 문의 해결률은 고객 문의에 대한 회사의 첫 번째 응답으로 티켓이 해결되는 비율을 측정합니다. 이 메트릭은 팀이 얼마나 효율적으로 고객과 소통하고 후속 조치를 취하며 고객의 문제를 얼마나 잘 이해하고 있는지를 나타내는 중요한 지표입니다. FCR은 고객 서비스 상담원이 처음 연락할 때 고객에게 얼마나 많은 정보를 요청하는지를 나타내는 지표이기도 합니다.

측정 방법: 기업은 FCR 티켓을 총 FCR 적격 티켓으로 나누고 여기에 100을 곱하여 FCR을 계산합니다. 결과는 백분율 형태의 FCR 비율로 나타납니다. 기업은 고객 서비스 팀이 적시에 고객 요청에 응답하고 고객과 명확하게 소통하고 있음을 보여주는 높은 FCR 비율을 찾아야 합니다.

서비스 수준 계약(SLA)은 팀이 티켓의 우선순위를 정하고 고객의 기대치를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다. SLA는 기업이 기대하는 서비스 수준과 서비스를 측정하는 메트릭을 제시하는 기업과 고객 간의 초기 계약입니다. SLA 비율은 기업이 고객의 기대치를 얼마나 잘 충족하고 있는지, 그리고 그 기대치를 제때 충족할 수 있는지를 알려줍니다.

측정 방법: 기업의 SLA 준수율은 충족된 계약 수를 총 계약 수로 나눈 다음 이 수치에 100%를 곱하여 계산할 수 있습니다. SLA를 측정하는 또 다른 방법은 특정 메트릭을 정의하고, 서비스 관리 툴을 사용하여 데이터를 수집하고, 벤치마크 수치에 대한 규정 준수를 모니터링하는 것입니다.

고객 서비스 메트릭과 자동화, 인공 지능(AI) 및 클라우드 기반 솔루션과 같은 새로운 기술은 기업이 고객과 소통하는 방식을 변화시키고 있습니다. 기존의 고객 서비스 메트릭은 수년 동안 다양한 산업 분야에서 수행되어 왔습니다. 그러나 고급 기술의 통합은 이러한 메트릭을 개선할 뿐만 아니라 진화하는 고객 상호 작용 환경을 더 잘 반영하는 새로운 메트릭을 만들어내고 있습니다.

자동화된 시스템은 일상적인 문의를 처리하여 상담원의 업무량을 줄이고 팀이 처리할 수 있는 평균 티켓 수를 늘릴 수 있습니다. 최초 응답 시간과 같은 메트릭은 챗봇과 가상 어시스턴트가 고객 쿼리에 즉각적인 응답을 제공하기 때문에 자동화를 통해 크게 개선될 수 있습니다. 생성형 AI 기술은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 셀프 서비스 방식으로 고객에게 직접 개인화된 응답과 제안을 제공합니다.

기업에서는 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 비롯한 고객 서비스 메트릭을 관리하고 유지하는 데 도움이 되는 소프트웨어 시스템을 사용하는 경우가 많습니다. CRM은 온라인으로 호스팅할 수 있으며 이러한 기술을 원활하게 통합하여 변화하는 고객 수요에 적응할 수 있는 유연성과 확장성을 기업에 제공할 수 있습니다.

고객 서비스 메트릭과 새로운 기술의 융합은 보다 신속하고 효율적인 서비스 모델을 육성하고 궁극적으로 고객 서비스 팀의 성과를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술의 발전은 보다 의미 있는 참여로 이어질 수 있으며, 궁극적으로 점점 더 경쟁이 치열해지는 환경에서 고객 충성도와 비즈니스 성장을 주도할 수 있습니다.