좋은 설문조사 응답률을 얻기가 점점 더 어려워지고 있습니다 - 이에 대한 해결책은 다음과 같습니다.

이메일 설문조사 참여가 감소함에 따라 종합적이고 실행 가능한 고객 인사이트를 얻기 위해 취할 수 있는 조치는 다음과 같습니다.

고객 경험 분야에서 일하고 있다면 평균 설문조사 응답률이 감소하고 있다는 사실을 알고 있을 것입니다. 실제로 지난 수십 년 동안 고객의 소리 프로그램이 널리 보급되고 소비자들이 설문조사에 넘쳐나면서 설문 응답률은 계속 하락하고 있습니다. 최근 몇 년 동안 일반적인 설문조사 응답률은 약 5%에서 30% 정도입니다. 그렇다면 브랜드가 좋은 설문조사 응답률을 얻기 어렵게 만드는 요인은 무엇일까요? 

우선, 설문조사를 성공적으로 완료하는 데 방해가 될 수 있는 몇 가지 요소는 아무도 인지하지 못하는 사이에 회사가 하고 있을 수도 있습니다. Medallia 연구에 따르면 설문조사가 너무 길거나, 지나치게 민감한 정보를 요구하거나, 고객 경험에 맞지 않거나, 목적이 명확하지 않거나, 모바일 친화적이지 않은 경우 참가자는 회사가 자신의 피드백에 따라 조치를 취할 것이라고 믿지 않을 때 설문조사를 완료할 가능성이 낮아지는 것으로 나타났습니다.

하지만 잘못된 설문조사 설계와 실행이 설문조사 기반 고객 피드백 프로그램을 위협하는 유일한 요소는 아닙니다.

설문조사를 배포하는 유일한 또는 주요 채널로 이메일에 의존하는 기업은 평균 설문조사 응답률이 더 떨어질 가능성이 높습니다.

왜 그럴까요? 구글, 마이크로소프트, 야후, 그리고 현재 애플과 같은 이메일 제공업체는 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)을 사용하여 이메일을 우선순위와 보조 탭으로 자동 그룹화함으로써 이메일 열람률과 참여도에 영향을 미치고, 이는 궁극적으로 이미 감소하고 있는 설문조사 응답률을 더욱 떨어뜨릴 수 있습니다. 

AI 기반 이메일 분류는 받은 편지함을 정리하는 데 도움이 되지만 설문조사 중심의 CX 프로그램에는 문제가 될 수 있습니다. 

이 기능을 비활성화하지 않았다면 이메일 제공업체에서 이러한 종류의 탭으로 구분된 받은 편지함을 경험해 보셨을 것입니다. 예를 들어, Apple Mail은 메시지를 기본 탭 또는 보조 거래, 업데이트 또는 프로모션 탭으로 정렬합니다.

Google은 탭 받은 편지함의 알고리즘이 어떻게 작동하는지를 살짝 공개했는데, 특정 이메일 발신자가 누구인지, 이메일의 내용이 무엇인지, 고객이 과거에 비슷한 유형의 이메일과 어떻게 상호작용했는지 등 다양한 요소에 따라 이메일이 분류된다고 합니다. 

이러한 AI 및 머신러닝 기반 정렬 기능의 이면에는 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위한 아이디어가 숨어 있습니다. 복잡함은 줄이고 정돈은 강화하세요. 사용자가 수동으로 이메일을 정리할 필요 없이 이미 처리된 상태입니다. 친구나 가족으로부터 온 개인적인 커뮤니케이션과 가치가 높은 콘텐츠는 보통 기본 탭에, 마케팅 이메일은 프로모션이나 기타 보조 탭에 보관됩니다. 

고객 중심 브랜드에게 좋지 않은 소식은 이메일 제공업체가 사용자 받은 편지함에서 설문조사 이메일의 중요성을 낮추면 설문조사 이메일이 간과될 수 있다는 것입니다.

연구에 따르면 Gmail 사용자의 약 50%가 탭 받은 편지함 기능을 사용하며, 이 중 약 80%만이 일주일에 한 번 이상 프로모션 탭과 같은 보조 탭을 확인한다고 답했으며, 매일 프로모션 탭을 확인한다는 응답은 이보다 더 적었습니다(51%). 

받은 편지함 배치가 중요한 이유는 무엇일까요? 브랜드 이메일이 보조 탭 중 하나가 아닌 기본 탭에 도착하면 열람률이 30%까지 증가합니다. 더 많은 소비자들이 열어보고 메시지 내용에 참여할 수 있는 기회가 많아지며, 설문조사의 경우 브랜드 설문지를 성공적으로 완료할 수 있습니다.

설문조사는 고객 스토리의 일부만 알려줍니다.

소수의 고객으로부터만 의견을 듣는다면 회사의 고객 경험에 대한 명확한 그림을 얻지 못할 수밖에 없습니다. 목소리를 가장 많이 내는 일부 고객으로부터 인사이트를 얻을 뿐, 여러 세그먼트에 걸친 고객의 일상적인 경험을 포착하지 못할 가능성이 높습니다. 설문조사를 보지도 않거나, 작성할 수 없거나, 작성하고 싶지 않거나, 시간이 없는 고객에게는 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 파악할 수 없습니다. 또한 고객에게 질문하는 주제에 대해서만 알게 되므로 고객이 실제로 관심을 두지 않을 수도 있습니다. 

그렇기 때문에 설문조사에 지나치게 의존하는 CX 프로그램은 이탈의 원인이 되는 근본적인 문제를 발견하여 해결하고, 고객 경험을 개선하기 위해 취할 수 있는 조치를 찾고, 브랜드 지지자들이 계속 재방문하도록 동기를 부여하는 요인을 파악하여 궁극적으로 매출을 증대하고 비용을 절감하며 위험을 줄일 수 있는 기회를 놓칠 수 있습니다. 

CX는 진화하고 있습니다 - 이제는 설문조사 이상의 신호를 포착해야 할 때입니다. 

고객 경험 전문가들은 고객 충성도를 높이는 가장 좋은 방법은 고객 피드백을 수집하는 것이라고 말하지만, 이제는 브랜드가 이러한 정보를 수집, 통합, 분석하는 방법에 대해 보다 폭넓게 고민해야 할 때입니다.

소비자 행동이 변화함에 따라 고객 데이터를 캡처할 수 있는 기술도 변화하고 있습니다. 이러한 현실의 융합은 기업의 고객 경험 관리 방식에 변화를 주도하고 있습니다.

이메일이 설문조사를 배포하는 데 사용하는 유일한 채널인 경우, 더 많은 채널로 확장하면 더 많은 고객에게 설문지를 제공할 수 있습니다. SMS 마케팅, 인앱 또는 브라우저 내 메시징, 푸시 알림, 실시간 채팅 또는 키오스크, QR코드, 사이니지 등의 대면 접점을 활용하면 설문조사 응답률을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 

또한 고객에게 기존 양식을 작성하도록 안내하는 대신 동영상 피드백을 공유할 수 있는 옵션을 제공하면 평균 응답률이 향상되는 것을 볼 수 있습니다. 

하지만 설문조사는 현재 이용 가능한 고객 데이터의 일부에 불과하며, 소수의 목소리와 질문으로만 이해의 폭을 제한합니다.

최신 기술을 통해 기업은 대면, 디지털, 컨택 센터 등을 아우르는 전체 고객 여정에서 처음부터 피드백을 요청하지 않고도 고객을 쉽게 파악할 수 있습니다. 

예를 들어, 디지털 경험 분석은 고객이 앱이나 웹사이트를 탐색하는 동안 사용자 행동을 실시간으로 추적하고 해석할 수 있습니다.

최신 고객 경청 프로그램이 설문조사를 뛰어넘을 수 있도록 지원하는 또 다른 두 가지 고급 CX 기능은 AI 기반 텍스트 분석 과 음성 분석입니다. 이러한 도구를 통해 조직은 소셜 미디어 대화, 온라인 리뷰, 컨택 센터 대화 등과 같은 소스에서 개방형, 비정형 피드백을 수집, 분석하고 조치를 취하여 더 폭넓은 고객의 목소리를 얻고 학습할 수 있습니다. 

AI 시대의 피드백을 포착하는 방법

설문조사가 가능한 한 많은 고객에게 도달하고 있나요? 설문지가 참여도를 극대화하도록 최적화되어 있나요? 고객 경험을 보다 완벽하게 파악하기 위해 피드백 전략을 조정할 수 있는 방법이 있나요? 이러한 질문에 답할 수 있도록 현재 고객 피드백 설문조사 프로그램을 평가하는 데 사용할 수 있는 체크리스트가 포함된 종합 가이드 '설문조사 응답률이 감소할 때 CX 프로그램을 강화하는 방법'을 준비했습니다. 이를 통해 더 많은 고객에게 설문조사를 알리고 응답률을 개선하기 위해 최선을 다하고 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 선도적인 브랜드가 이메일 기반 고객 피드백 프로그램을 넘어 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 여러분도 그렇게 할 수 있는 방법에 대한 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

설문조사 참여율과 이메일 참여율이 예전만 못하지만 그렇다고 해서 고객이 브랜드와 상호작용하면서 어떤 경험을 하고 있는지, 이러한 상호작용에 대해 어떻게 느끼는지, 고객의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 브랜드가 더 많이(또는 덜) 해주었으면 하는 것이 무엇인지 파악하는 데 방해가 될 필요는 없습니다.