[Data Science] 빅데이터 분석을 통한 고객 경험 향상

기업들이 고객과 협력사들을 만족시키는데 있어 차이를 만들 수 있는 빅데이터는 더이상 과거의 데이터베이스에서 해답을 찾기 어렵다. 이전과는 다른 소스로부터의 비정형 구조 데이터의 가치는 분명해졌다. 비즈니스 리더들은 고객 지원 시스템의 텍스트 형태든 소셜 미디어 사이트든간에 비정형 구조의 정보를 신속히 분석하지 못한다면 중요한 통찰력을 얻는 것은 불가능하다.

빅데이터는 어떻게 기업들을 민첩하게 그리고 이윤을 창출할 수 있게 하는가

기업들이 방대한 양의 데이터를 분서하고 이에 대한 결과를 실시간으로 고객의 의사 결정 프로세스와 비교할 수 있다면, 사업은 어마어마한 이윤을 창출할 것이다. 따라서, 비즈니스 프로세스의 일부로서 비정형 및 정형 구조의 데이터를 결합하여 활용하면 비즈니스 역량을 민첩하고 재빠르게, 그리고 무엇보다도 중요한 이윤을 창출로 연결시킬 수 있다.

많은 기업들이 고객들에 대한 정보의 원천으로 충분히 활용되지 않았던 막대한 양의 비정형 구조 데이터를 축적하고 있다. 비정형 구조 데이터는 이메일, 문자메시지, 콜센터 기록, 설문조사 응답에 대한 코멘트, 트윗, 블로그에 있는 텍스트이다. 이러한 종류의 데이터는 기업이 활용할 수 있는 데이터의 약 80퍼센트를 차지하고 있으며 점점 더 늘어날 것이다.

비정형 구조 데이터는 통상적으로 리뷰하는데 꽤 많은 육체적 노동의 시간이 소요되며 대부분의 기업들은 이 데이터들을 제대로 분석해 본 적이 없다. 기업들은 이러한 데이터가 적시에 분석이 된다면 고객의 불만족 패턴이나 잠재적인 제품 하자를 식별하여 늦기 전에 올바른 행동을 취할 수 있다는 사실을 인지하고 있다.

점점 더 정교해지는 텍스트 분석도구의 증가는 기업들에게 중요한 혜택을 제공하며, 방대한 양의 비정형 구조 데이터를 실시간 또는 실시간에 가깝게 분석하여 이 결과를 의사결정에 활용할 수 있도록 한다. 텍스트 분석법은 비정형 구조의 문자를 분석하고, 관련 정보를 끌어내고, 다양한 방법으로 활용할 수 있는 정형 구조의 정보로 변형하는 과정을 의미한다.

빅데이터와 텍스트 분석법을 활용하여 피드백 개선하기

텍스트 분석법의 메커니즘을 이해하는 것도 좋지만, 실세계에서 이것이 어떻게 작동하는 가를 이해하는 것은 더욱 중요하다. 오버헤드 비용을 확 낮춘 새로운 경쟁사의 출현으로 엄청난 압박을 받고 있는 자동차 렌탈 회사의 예를 들어보자. 어떻게 기존의 회사가 경쟁력을 갖추었는가? 고객에 대한 피드백을 개선하는 것이 성공의 열쇠인 것으로 보인다.

따라서, 기업은 텍스트 분석법을 활용하여 고객 서비스에 있어 괄목할만한 성과를 만들기 시작했다. 기업은 온라인 설문, 이메일, 텍스트 등을 통해 고객에게 피드백을 주어 왔다. 고객들은 이러한 커뮤니케이션 방법을 활용하여 예상보다 긴 대기 시간, 불친절한 사원, 이들이 주문한 제품을 받지 못하는 일 등과 같은 서비스 이슈에 대한 코멘트를 제공하였다.

그러나, 기업의 이러한 코멘트들에 대한 기업의 반응 및 해석은 오락가락하고 있다. 기업은 올바른 접근법을 취하여 왔지만, 반응은 언제나 더디었고 분석방법은 그때그때 달랐다. 서비스 사원들은 이메일이나 웹 설문조사 및 문자메시지의 글을  읽는다. 또한 온라인에 코멘트를 남기고 향후 주목할 아이템이라는 카테고리로 이 코멘트들을 이동한다.

안타깝게도 이 접근법은 긴 시간이 소요되며 각 서비스 관리자는 코멘트들을 분류하는데 있어 서로 다른 접근법을 시도하였다. 이 방법은 너무 단순해서 한꺼번에 방대한 수의 코멘트들을 전체적으로 보지 않으면 발견할 수 없는 불만사항의 패턴을 놓치기 일수다.

관리자가 하고자 하는 일은 고객들로부터 보다 빠르게 피드백을 분석하여 실시간으로 잠재적 이슈를 파악하고 더 큰 문제로 번지기 전에 초기단계에 문제를 제기하는 것이다.

관지자들은 통찰력을 얻기 위한 정형 및 비정형 구조 데이터를 포함한 모든 유형의 소스를 동원하여 텍스트 문자를 재빠르게 할 수 있는 텍스트 분석 솔루션을 운영하였다. 또한 즉각적인 주목이 필요할 수 있는 커뮤니케이션 형태를 식별하는 자동화 된 접근법을 가능케하는 감정 분석 솔루션도 운영하였다. 이들은 실시간으로 고객 경험에 대한 방대한 양의 정보를 획득하고 재빨리 분석하고 이에 대한 행동을 취했다.

기업은 고객 만족에 대한 괄목할만한 성과를 이룰 수 있었다. 자동차 수리를 위해 고장난 자동차의 위치를 추적할 수 있으며 근방의 장비 렌탈 성능 수준을 보다 더 잘 파악하여 이른 시간에 수리할 수 있다. 이제는 문제의 발생 지점을 보다 더 정확히 그리고 보다 빠르게 파악할 수 있게 되었으며, 관리자들은 새로운 분석법을 이용하여 초기에 문제를 파악할 수 있게 되었다.

결과적으로 이들은 해당 분야에 변화를 일으키고 고객 만족을 향상시킬 수 있었다.