Medallia의 자동 채점을 통해 고객 및 직원 행동을 분석하는 4가지 방법

직원들이 일상적인 업무 대신 공감, 감성 지능, 심층 분석이 필요한 업무에 집중할 수 있도록 지원하세요 - 자동 채점을 통해 고객 및 직원 행동을 분석하는 방법은 다음과 같습니다.

기업이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 회사 전반에 걸쳐 고객 및 직원 데이터가 대량으로 유입된다는 점입니다. 예를 들어, Medallia 평균 30개 이상의 통합 기능을 통해고객 경험 CX),직원 경험 EX),디지털 경험(DX) 및 컨택 센터 채널의 데이터를 통합하고 있습니다.

최전선에서 이사회에 이르기까지, 데이터는 너무 많은데 이를 이해할 수 있는 방법이 없다는 사실에 모두가 좌절감을 느낍니다. 직무가 이러한 데이터를 이해하는 것과 연계되어 있다면, 직원들은 우선순위를 정하고 효과적으로 업무를 수행할 수 있는 방법이 부족하다는 좌절감을 느끼게 됩니다.

하지만 자동 채점 기능은 이러한 불편함을 해소하고 인사이트 더 신속하게 인사이트 옮겨, 기업들이 적은 자원으로 더 많은 성과를 내야 하는 시점에 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 데 기여합니다.

자동 점수란 무엇인가요?

자동화된 점수는 특정 직무나 조직에 중요한 지표들의 가중 평균을 산출합니다. 이 점수는 기존의 인력이나 프로세스를 대체하는 것이 아니라, 조치의 우선순위를 쉽게 정할 수 있도록 돕습니다. 궁극적으로 점수는 기업 전반에 걸쳐 구조화 및 비구조화 데이터를 연결하여 고객 경험 직원 경험 대한 보다 포괄적인 관점을 제공하는, 더 큰 그림의 한 부분이어야 합니다.

비즈니스에서 자동화된 점수를 사용하는 예시

자동화 점수는 매우 유연하기 때문에 특정 목적에 맞게 조정할 수 있습니다. 인사이트 더 빠르게 얻을 수 있도록 돕기 위해, Medallia 다양한 사용 사례에 맞춰 바로 사용할 수 있는 여러 가지 점수 모델을 Medallia . 아래의 모든 예시는 고객의 이익을 위해 구현된 자동화 점수입니다.

자동 점수의 각 예시를 살펴보면서 자동 점수가 효과적인 이유를 이해해 보겠습니다.

CX 건강 점수

CX 헬스 스코어는 텍스트 분석과 머신러닝(ML)을 활용하여 통합된 지표로 고객 접점 전반의 CX를 종합적으로 파악할 수 있도록 합니다. 여러 설문조사 프로그램에 걸쳐 너무 많은 KPI가 존재하고 통화나 소셜 미디어와 같은 비설문조사 소스에 대한 KPI가 부족한 문제를 해결합니다.

CX 상태는 감정, CX 기반 주제, 고객의 노력을 활용하여 단일 설문조사 KPI나 감정 점수보다 더 깊이 있는 종합적이고 통합적인 점수를 생성하여 전반적인 CX 상태에 대한 심층적인 정보를 제공합니다. 이러한 점수의 장점은 고객의 피드백을 기반으로 비즈니스가 고객의 요구와 기대에 어떻게 부응하고 있는지에 대한 높은 수준의 시각을 제공한다는 점입니다.

전사적 차원에서 직원들은 CX 헬스 스코어를 활용해 고객 경험에 가장 큰 영향을 미치는 요인들을 파악함으로써 혜택을 얻습니다. 경영진은 스코어의 변동을 주시함으로써 고객 경험 성과를 모니터링하고 이를 적극 지지할 수 있으며, 이는 모든성공적인 CX 프로그램에필수적인 상향식 도입으로 이어집니다.

예를 들어, 분석팀은 CX 헬스 스코어에 가장 큰 영향을 미치는 사업 부문을 파악하고, 문제가 발생할 경우 해당 부서를 관련 팀에 전달할 수 있습니다. 매장 현장 관리자의 경우, 이 스코어를 활용해 매장 내 고객 경험 개선하기 위해 투자할 만한 사업 분야를 파악할 수 있습니다.

품질 보증(QA) 코칭 점수

기존의 품질 보증(QA) 프로세스는 속도가 느리고 상담원의 실제 전반적인 성과에 대한 제한된 정보를 제공할 수 있습니다. QA 관리자는 종종 특정 상담원을 평가하기 위해 무작위로 몇 개의 서비스 상호작용을 샘플링하지만 이는 상담원의 성과에 대한 더 큰 맥락을 놓치게 됩니다. 한 달에 상담원당 4건의 무작위 샘플은 전체 통화 중 극히 일부에 불과하므로 상담원에게 QA 프로세스가 불공평하게 느껴질 수 있습니다. QA 코칭 점수는 관리자에게 상담원 통화의 100%를 반영하는 품질 점수를 제공함으로써 QA가 보다 공감하고 실제 성과를 대표한다고 느낄 수 있도록 도와줍니다.

QA 관리자는 또한 QA 코칭 점수를 활용해 서비스 품질 기준을 충족하는 상담원과 그렇지 않은 상담원을 파악한 뒤, 인사이트 통해 코칭 기회를 인사이트 수 시간의 시간을 절약할 수 있습니다. QA 코칭 점수는 QA 전문가의 업무를 대체하는 것이 아니라, 컨택 센터 영향을 미치는 성과 문제를 쉽고 효과적으로 해결할 수 있도록 지원합니다.

상담원 QA는 100% 데이터에 대해 자동으로 점수가 매겨지므로 QA 전문가는 무작위로 샘플링된 QA 평가의 맥락에서 벗어나 상담원의 업무 성과를 더 잘 파악하고 코칭 기회를 위해 상담원을 더 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.

CX 위험 점수

비즈니스에 수백만 개의 인터랙션 데이터 포인트가 있는 경우 수익이 위험에 처한 위치를 정확히 파악하기는 어렵습니다. Medallia 에서는 이탈 또는 지출 감소의 위험이 있는 특정 계정이나 고객을 식별하고 서비스 회복을 위해 후속 조치를 취해야 할 대상을 CX 전문가에게 알리기 위해 CX 위험 점수를 만들었습니다. 고객들은 이탈 위험이 있는 고객을 파악한 후 적시에 후속 조치를 취함으로써 고객 이탈을 40%까지 줄일 수 있었습니다.

CX 리스크는 특정 상호작용, 고객 또는 계정에 대해 나타나는 위험 지표(낮은 NPS, 에스컬레이션, 불만 사항 등)의 수와 심각도를 파악하여 정의됩니다. 높은 CX 리스크는 고객 불만족도가 높고 이탈 위험이 크다는 것을 의미할 수 있습니다. 또한 데이터 분석가와 인사이트 이 점수를 활용하여 전사적 차원 및 특정 사업 부문에서 CX 리스크의 추세와 근본 원인을 추적할 수 있습니다.

CX 위험 점수는 각각의 위험 관련 지표를 확인하는 데 필요한 시간을 없애고 대신 모든 정보를 해석하기 쉬운 하나의 점수로 '원스톱 쇼핑'하여 생산성을 향상시킵니다.

컨택 센터 점수

컨택 센터 점수( 컨택 센터 Score)는 컨택 센터 고객 만족도(CSAT)를 넘어서는 경험에 대한 맥락을 제공합니다. CSAT는 컨택 센터 전체 경험을 측정하기보다는 상담원 중심으로 느껴질 수 있는 지표이며, 설문이 완료된 상호작용의 30%~40%에만 적용됩니다. Medallia( Medallia) Medallia 컨택 센터 점수는 귀사의 컨택 센터 통해 발생하는 모든 상호작용(전화, 채팅, 이메일, 지원 티켓 등)의 100%에 자동으로 적용됩니다.

상호작용 메타데이터에 텍스트 및 음성 분석 기술을 결합하여, 모든 상호작용을 100% 평가할 수 있는 평가 기준을 마련했습니다. 이를 통해 컨택 센터 설문조사 결과에만 의존하지 않고도 상담원의 행동 양상과 고객 경험 (CX) 동향을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 그 결과, 대화 고객 경험 보다 객관적으로 파악할 수 있게 되었으며, 컨택 센터 전반에 걸쳐 발생하는 긍정적 또는 부정적 변화를 신속하고 쉽게 파악할 수 있게 되었습니다.

이러한 포괄적인 관점을 바탕으로 관리자는 근본 원인 분석을 수행하거나 컨택 센터 점수의 변화를 바탕으로 코칭 기회를 파악하는 등 보다 분석적인 업무에 시간을 할애할 수 있습니다. 인사이트 더 나은 인사이트 기업은 시간과 비용을 더욱 절감할 수 있습니다.

고객 및 직원 행동 분석을 시작하세요: 객관적인 시각 확보

자동화된 점수는 비즈니스의 여러 영역에 걸쳐 성과에 대한 전체적인 보기를 제공함으로써 일선의 상담원부터 최고 경영진에 이르기까지 비즈니스 전반의 워크플로우를 개선합니다. 이러한 점수를 만드는 기본 논리는 사람들이 필요한 정보로 무장하여 좌절감을 최소화하면서 업무를 잘 수행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 최종 결과는? 더 행복한 고객과 직원, 그리고 더 성공적인 고객 중심 비즈니스입니다.

Medallia 데모 일정을 예약하여자동 채점 기능을 직접 확인해 보시고, 이 기능이 고객과 직원의 행동에 대한 객관적인 관점을 어떻게 도출해내어 귀사가 핵심 인사이트 영향력 있는 의사결정을 내릴 인사이트 지원하는지 알아보십시오.