25년 6월 17일 , 오픈서베이 Data on Fire 2025는 첨단기술의 변화가 가져온 리서치 대전환(Research Transformation)에 대한 화두를 던지고, 리서치의 영역과 역할을 확장하는 업계 리더와 실무자의 인사이트를 함께 공유했습니다.
이번 아티클은 오픈서베이 Data on Fire 2025 트랙 세션 ‘NPS와 VoC 데이터로 시작하는 고객경험관리’ 내용을 요약합니다. 많은 조직에서 NPS 점수와 VoC 코멘트는 반복되는 보고용 지표로 소비되지만, 이 데이터는 단순한 숫자나 피드백이 아닌 전략적 기회를 드러내는 신호입니다. 문제는 데이터를 어떻게 바라보고 구조화하느냐에 달려 있습니다. 오픈서베이가 제시하는 구체적인 분석 프레임과 실제 사례를 통해, 반복되던 데이터 속에서 전략을 도출해내는 인사이트 접근법을 함께 살펴보세요!
고객 경험 데이터를 대하는 관점부터 바뀌어야 합니다
고객 경험 데이터를 수집하고 분석하는 조직이라면 누구나 한 번쯤 겪는 경험이 있습니다. ‘수치는 꾸준히 쌓이지만, 행동으로 연결되지 않는 상태’입니다. 단골들의 피드백은 비슷하고, 수치는 큰 변화 없이 유지됩니다.
이런 상황이 반복되면 리서치 팀은 조직 내에서 ‘데이터는 많은데 뭐가 달라졌는지 모르겠다’는 말을 듣기 쉽습니다. 하지만 이건 데이터가 무의미해서가 아니라, 데이터를 대하는 방식에 질문이 필요하다는 신호입니다.
실제 경험을 예로 들면 이렇습니다. 오픈서베이 팀은 매달 사내 간식 만족도 조사를 합니다. 동일한 구성으로, 동일한 항목을, 동일한 대상에게 반복 측정합니다. 어느 순간 만족도 점수는 고착화되고, 피드백은 무뎌집니다. 그런데 이 데이터를 ‘지루하다’고 말하기 전에 반복되는 선호 간식은 넉넉히 비축해두어 총무팀이 바쁠 때에도 일정 수준 만족도를 유지할 수도 있고, 더 저렴하게 구비하는 방법을 마련하여 비즈니스 성과에 실질적으로 기여할 수도 있습니다. 건강이나 다양성 등, 반복적 등장 키워드의 맥락, 감정 표현의 언어 변화 등을 파고들기 시작하면, 이 안에서 ‘조용히 올라오는 기회’가 보이기 시작합니다. 즉, 고객 경험 데이터는 측정하고 저장하는 것이 아니라, 해석하고 구조화할 때 의미를 갖습니다.
CSAT, NPS, VoC : 지표는 단독이 아닌 조합으로 읽어야 합니다
NPS 와 VoC는 고객의 충성도와 경험을 파악할 수 있는 유용한 도구입니다. 하지만 각 지표를 단일한 기준으로만 해석하면 데이터가 가진 풍부한 맥락이 사라집니다.
예를 들어, CSAT는 특정 접점에서의 만족도를 보여주지만 NPS는 전체 브랜드 경험에 대한 태도를 나타냅니다. VoC는 수치 뒤에 숨겨진 감정과 경험의 이유를 말해줍니다. 이 셋은 하나의 그림을 구성하는 서로 다른 퍼즐 조각입니다.
CSAT 점수가 높더라도, NPS 의향이 낮을 수 있습니다. 그 때 VoC에서 “UI가 어려워서 부모님에게는 추천하지 못하겠다”, “너무 내 취향이라 다른 사람에게는 추천이 어렵다” 등 만족과 추천의향에서는 미묘한 차이를 드러냅니다. 이 맥락을 읽지 않으면, 고객이 ‘왜 만족하거나 이탈하는지’에 대한 진짜 이유를 놓치게 됩니다.
누가 더 만족하는가? 경쟁사와 비교하고, 세그먼트를 나누면 전략이 보입니다
많은 조직이 ‘불만족한 고객’을 중심으로 개선을 시도하지만, 때때로 가장 만족한 고객을 먼저 들여다보는 것이 더 선명한 전략의 출발점이 될 수 있습니다. LG ThinQ는 IoT 서비스 중 유일하게 여성 사용자에게서 더 높은 이용률과 NPS를 기록한 사례입니다. 대부분의 IoT 브랜드가 남성 이용자를 중심으로 확산되었다는 점에서 이는 매우 이례적입니다.
왜 여성 사용자들은 LG ThinQ를 더 추천했을까요? 남성과 여성의 VoC를 각각 분석해보면, “외출 편리”와 “가전 관리” 같은 키워드에서 차이가 두드러집니다. 이처럼 같은 브랜드에 대해 다른 세그먼트가 강조하는 가치를 비교하면, 제품의 커뮤니케이션 방향, 기능 설계, 콘텐츠 전략에 뚜렷한 시사점을 도출할 수 있습니다.
추천을 높이는 요인과 막는 요인을 구분해야 합니다
NPS 점수는 고객의 총체적인 만족과 충성도를 나타내지만, 이를 실행 가능한 전략으로 전환하려면 VoC 분석과의 결합이 필수적입니다. 오픈서베이는 이를 위해 ‘Driver–Barrier 분석’ 프레임을 제시합니다. 즉, 고객의 추천 의향을 높이는 속성, 비추천 의향을 유발하는 요소를 구분해 해석하는 방식입니다.
예를 들어 이커머스 사례에서는 ‘배송 경쟁력’이 가장 강력한 Driver로 작동한 반면, ‘가격 경쟁력’은 생각보다 Driver가 되지 못했습니다. “싸서 샀지만 가품 같아 신뢰가 가지 않는다”, “기억에 남는 점이 없다”는 피드백은 단순한 가격 만족도가 브랜드 추천으로 이어지지 않음을 보여줍니다. 즉, 모든 속성이 동일한 기여도를 가지는 것은 아니며, 그 영향도를 분류하고 전략적으로 선택적으로 강화해야 한다는 점을 시사합니다.
데이터를 전략으로 연결하는 세 가지 조건
많은 조직이 VoC 수집에 집중하지만, 해석·구조화·우선순위 반영이 빠진 데이터는 전략으로 연결되지 않습니다.
오픈서베이는 실행 가능한 인사이트를 만드는 조건으로 세 가지를 제안합니다.
- 차이에 주목하기: 왜 다르게 느꼈는지부터 살펴보세요
- 성별, 연령별 만족도 차이부터 살펴보고, 우리 비즈니스와 산업군에 중요한 세그먼트(예: 반려동물 보유자, 육아맘 등)로 확대해 보세요.
- 경쟁사 교차 이용 여부를 함께 확인하면, 선택 배경과 잠재 기회를 함께 파악할 수 있습니다.
- 새로운 기회는 ‘떠오르는 4~10위’를 주목하세요
- 새로운 인사이트는 가장 많이 언급되는 VoC가 아니라 4 ~ 10위에 머무는 VoC나 특정 세그먼트에서 발견됩니다.
- 이 영역을 주의 깊게 살펴야 경쟁사보다 한 발 앞서 고객이 무엇을 기대하는지 파악할 수 있습니다.
- 회사의 우선순위에 VoC를 연결하세요
- 개선 기회의 크기는 ‘침투율 x 빈도 x (중요도 – 만족도)’로 계산됩니다.
- 이때 회사의 전략과 우선순위는 ‘중요도’ 항목에 해당합니다.
- VoC를 미리 구조화해두고 변화 추이를 관측해두면, 조직의 우선순위와 연결해 개선 기회를 빠르게 실행으로 연결할 수 있습니다.
결국, 데이터를 통해 전략을 설계하기 위해서는 수치 자체가 아니라 데이터를 바라보는 틀이 필요합니다. 단순한 수치로 보이는 데이터가 조직의 전략 언어로 전환하는 순간, NPS와 VoC는 그 자체로 비즈니스의 나침반이 됩니다.
보너스 트랙: B2B에서는 NPS가 세일즈 전략이 됩니다
사용자가 많은 B2C 서비스와 달리, B2B 서비스는 고객 수가 1만에 이르기가 쉽지 않습니다. 따라서 이 경우는 고객의 통합된 소리보다도 한 건 한 건의 응답을 세일즈 전략으로 이어갈 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다. B2B 고객경험관리를 리서치 팀의 일이 아니라, 세일즈와 고객 성공 팀이 함께 풀어야 할 전략적 과제로 재정의할 필요가 있습니다.
B2B에서는 문제 있는 고객의 피드백보다 성공적인 고객의 행동 패턴을 확산시키는 것이 실용적입니다. 이미 성공한 고객을 중심으로 Best Practice를 정립해 다른 유사 고객에게 전파하는 방식입니다. Promoter 고객에게는 케이스 스터디, 웨비나, 인터뷰, 링크드인 포스팅 등에 참여할 수 있도록 유도하여, 수익 기여 외 전방 마케팅 자산으로 활용하는 것이 바람직합니다.
데이터스페이스가 만드는 리서치의 새로운 미래
이미 시작된 Research Transformation, 이제 리서치는 단순한 데이터 수집과 분석을 넘어 기업의 문제 해결 역량과 성장 가능성을 강화하는 필수 자산으로 진화하고 있습니다.
오픈서베이 데이터스페이스와 함께 데이터에서 성과와 액션을 발견하고, 리서치를 통해 고객과 소통하고 관계를 강화하며, 기업 내 데이터 기반 협업을 내재화하고 인사이트를 확산하세요.
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Data on Fire 2025 다시보기
리서치의 미래, 오픈서베이 Data on Fire 2025의 뜨거운 현장을 영상으로 생생하게 전달합니다.
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