우리의 고객이 1년 전보다 서비스에 더 만족하고 있는지, 작년에 개선한 프로세스가 현재 우리의 비즈니스에 도움이 되고 있는지 기업은 어떻게 알 수 있을까요?
우리가 건강 검진으로 건강이 향상됨 또는 악화함을 파악할 수 있는 것은 매년 동일한 기준으로 데이터를 지속적으로 쌓기 때문이죠. 마찬가지로 기업에서도 표준화된 데이터를 오랜 시간 동안 축적하면 고객의 객관적인 평가 지표를 비교해 개선 사항을 파악할 수 있습니다.
같은 기준의 데이터 축적은 과거와 현재를 비교할 때도 유용하지만, 여러 매장 또는 대리점을 비교함으로써도 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 우수 매장의 좋은 서비스를 전 매장으로 확장해 기업 전체의 서비스 품질을 올릴 수 있고 특정 매장의 불편 사항을 확인해 빠르게 개선할 수 있죠.
이처럼 동일한 기준으로 데이터를 수집하고 분석하는 것을 ‘표준화’라고 하는데요. 이번 아티클에서는 데이터 표준화를 잘 구축한 기업의 성공 사례와 표준화 팁을 소개합니다. 우리 기업에도 표준화된 데이터를 내재화하고 싶으시다면 오픈서베이 팀에게 문의해 주세요.
아래의 업종과 담당자라면 이 콘텐츠를 꼭 읽어보세요.
- 5년 이상의 업력이 있는 기업의 리서치 담당자
- 전국에 여러 매장과 대리점이 있는 기업의 사업 전략, 리서치, CX 담당자, 데이터 분석가
데이터 표준화가 효용성이 큰 이유
1. 데이터를 해석하는데 변별력이 생겨요.
통계청은 100대 지표를 만들어 국가에 중요한 경제 성장률, GDP, 인구 및 가구 수를 꾸준하게 수집해 발표하고 있습니다. 이렇게 쌓인 데이터를 통해 과거와 현재 그리고 지역과 연령별 데이터를 비교하고 미래를 전망해 전략을 세우기도 합니다.
주기적으로 동일한 기준의 데이터를 수집하는 이유는 현재가 과거에 비해 좋아졌는지, 또는 나빠졌는지 변별력을 가지고 판단할 수 있기 때문인데요. 기업에서도 비즈니스 전략을 잘 세우기 위해서는 이와 같은 변별력 있는 표준화된 데이터를 필수로 보유하고 있어야 합니다. 그래야 아래의 이미지와 같이 여러 비교군(예 : 매장·대리점 등)을 구분하여 데이터를 수집하면 더 풍부하고 다양한 인사이트를 발견할 수 있게 합니다.
2. 비즈니스 개선 사항을 명확하게 발견할 수 있어요.
고객의 경험 데이터를 수집할 때 단순히 만족 여부만 수집할 수 있지만, 부가적인 정보들을 함께 분석하면 발견하는 개선 사항도 더 명확해집니다.
예를 들어 가구 대리점에 방문한 사람들에게 매장 방문 만족도만 수집하는 것보다, 방문한 고객의 성별과 연령대별 체험한 가구 카테고리 (예 : 소파·침대·데스크 등)를 함께 알게 된다면, 고객별 서비스 만족도를 알 수 있게 됩니다.
표준화된 데이터에서 아이디어를 얻어 비즈니스를 개선했어요.
1. NPS 결과를 모두 볼 수 있게 되면서 서비스 품질이 상승했습니다.(한국타이어)
한국타이어는 전국에 500여 개의 타이어 판매/교체 서비스 대리점을 운영하고 있으며, 대리점에 방문한 고객에게 꾸준하게 *NPS를 수집하고 있습니다. 즉, 표준화된 데이터를 오랜동안 여러 비교군(대리점)을 구분하여 데이터를 축적하고 있었죠.
이렇게 내재화된 표준 데이터는 본사와 대리점에 대시보드 형태로 공유해 누구나 데이터를 보고, 인사이트를 얻을 수 있도록 프로세스를 만들었는데요. 월 단위의 데이터를 정리하여 업로드하고 인센티브 프로그램을 운영했습니다.
*NPS : 순고객추천지수(Net Promoter Score)의 약자로, 고객 경험 프로그램에 사용되는 기준 지표로써 고객의 기업 충성도를 측정하는 데 사용됩니다.
객관화된 지표로 우수 매장을 선정하게 되니, 대리점에서도 자발적으로 서비스 품질 개선에 관심을 가지게 되었고 기업 전체 서비스 만족을 올리는 결과로 이어졌습니다. 긍정적인 결과를 확인한 한국타이어는 2025년에는 고객의 응답을 더 빠르게 보여주기 위해 대시보드 자동화를 계획하고 있습니다.
2. 비즈니스에 필요한 데이터를 폭넓게 수집했어요. (딜리버리 A사)
딜리버리 서비스는 대표적인 B2B 산업으로, 많은 매장의 담당자와 긴밀히 의견을 나누고 협업하는 것이 중요한 비즈니스입니다. 기업의 다양한 정책(가격, 서비스 등)과 마케팅 활동에 대해 매장에서는 얼마나 만족하고, 매출에 긍정적이었는지 알아야 하기 때문이죠.
A딜리버리 기업은 매장의 피드백이 필요한 부서가 많고 그 니즈가 분명함에도, 의견을 수렴해야 할 매장의 수가 워낙 많아 데이터 내재화에 어려움을 겪었습니다. 여러 부서가 쓸 수 있는 리서치 프로세스를 설계하고 만드는데 절차가 복잡하고 고려할 사항이 많았기 때문입니다.
하지만 고객경험분석 플랫폼 데이터스페이스를 도입하면서 빠르고 간편하게 매장 담당자에게 의견을 묻고, 피드백을 분석할 수 있게 되었는데요. 데이터 표준화에 가장 대표적인 항목인 NPS로 각 매장의 만족도를 수치화했으며, 마케팅 부서에서는 기업에서 전개하고 있는 프로모션 활동의 반응도 수집할 수 있었습니다.
이렇게 A딜리버리 기업은 데이터스페이스로 복잡한 절차, 번거로움 없이 쉽고 직관적으로 피드백을 받게 되면서 여러 부서에서 필요에 맞게 동일한 기준의 데이터를 지속하여 수집 분석하고 있습니다.
데이터 표준화를 기업에 내재화하여야 하는 이유
1. 다양한 부서에서 데이터가 필요할 때마다 활용 가능
표준화하여 꾸준하게 축적된 데이터는 높은 객관성과 타당성을 가지고 있기에 여러 의사 결정의 근거가 됩니다. 그러므로 부서가 필요할 때마다 데이터를 볼 수 있도록 내재화하여 제공되어야 합니다. 데이터가 내재화되면 대시보드 또는 시각화까지 이어지기에 많은 담당자들이 빠르게 데이터를 해석할 수 있게 됩니다.
2. 인사이동, 조직개편 등의 변화에서도 일관된 데이터 수집/분석 가능
데이터를 기반의 비즈니스가 어려운 이유 중에는 ‘관련 조직의 개편’도 포함됩니다. 기업 내/외부의 데이터 업무 조직에 공백이 생기면 데이터 활용 면에서도 지장이 생길 수밖에 없죠. 특히 조직의 변화가 크고 잦은 기업은 이런 문제 상황을 자주 직면했을 것입니다.
표준화된 데이터가 꾸준하게 모이고 공유하는 프로세스가 정립되어 있다면, 데이터 조직 내 공백이나 변화가 있어도 수월하게 히스토리를 파악하고, 이어서 데이터를 수집할 수 있습니다.
표준화된 데이터를 만들고 관리할 수 있는 데이터스페이스의 기능
전문가가 설계한 주요 경험 데이터
데이터스페이스는 기업이 표준화하여 지속적으로 수집해야 할 주요 경험 데이터를 바로 사용할 수 있도록 ‘가이디드 솔루션’을 제공하고 있습니다. 특히 이미 많은 기업에서 표준 데이터로 삼고 있는 ‘순 고객 추천 지수(NPS)’, ‘고객 만족도 조사(CSAT)’는 브랜드명만 넣으면 수집할 수 있도록 서비스를 제공하고 있어, 데이터 수집 경험이 적은 기업에서도 쉽게 시작할 수 있습니다.
과거 데이터도 분석하는 임포트 기능
데이터스페이스는 플랫폼 사용 전에 구글폼, 자사툴 등에서 수집된 데이터를 임포트하여 분석할 수 있습니다. 기존에 수집된 고객경험 데이터에 이어 새로 수집된 데이터를 연결함으로써, 기업 자산으로의 데이터 가치는 이어집니다.
데이터스페이스의 활용방법에 대해 더 들어보기
기업의 데이터가 앞으로도 더 가치를 발휘하려면, 표준화된 데이터를 만들고 지속적으로 수집하고 분석되어야 합니다. 전망과 전략 수립에 도움이 될 뿐 아니라, 조직의 변화에서도 데이터는 역할을 유지할 수 있기 때문이죠. 데이터스페이스는 기업에서 데이터를 표준화하고 내재화할 수 있도록 누구나 쉽게 사용할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 이에 대해 구체적인 방법을 안내받고 싶으시다면 팀 오픈서베이에게 연락해 주세요.
