만족도 조사 통해 고객 이탈 원인을 파악하고 개선하는 방법 [Case Study]
🏢 기업 소개: 후발주자 경쟁사에 고객을 빼앗기고 있는 이커머스 기업 A사
🤔 조사 배경
- 고객 이탈 원인 파악을 위해 자체적으로 고객자문단을 꾸려 만족도 조사를 진행했는데, 오히려 만족도가 높은 것으로 나오고 특별한 개선 요청사항도 발견할 수 없었음
📝 조사 설계
- 오픈서베이를 통해 비즈니스 특성에 맞는 주요 고객 경험 지표를 재설계하고, 개선 필요사항을 더욱 잘 파악할 수 있도록 설문지를 체계화·세분화함
- 특히, 기존 고객자문단은 이미 A사에 대한 충성도가 높은 집단이라 전체 고객 만족도를 대표할 수 있는 집단임을 알게 됐고, 이에 따라 전체 고객을 대표할 수 있는 자문단을 새롭게 구성함
📝 결과 활용
- 재설계한 만족도 조사 결과에서 그동안 발견하지 못한 고객 니즈와 개선 필요사항을 알 수 있었고, 이를 기반으로 액션플랜을 수립·실행해서 고객 이탈률이 감소하고 매출 실적이 개선됨
조사 배경, 고객 이탈 원인 파악에 만족도 조사 활용
이커머스 기업 A사는 기존에 자사 카테고리에서 가장 시장 점유율이 높았습니다. 그런데 지난 몇 년간 시장이 성숙하고 후발주자가 대거 유입되면서 점차 경쟁사에 고객을 빼앗기기 시작했습니다. 최근에는 주요 경쟁사인 후발주자에게 시장 점유율 1위 자리까지 내주고야 말았죠.
이에 A사는 원인 파악을 위해 자체적으로 고객 만족도 조사를 진행했습니다. 하지만 자체 진행한 만족도 조사는 물음표만 더해줄 뿐이었습니다. 조사 결과만 보면 고객 만족도는 여전히 높고 특별한 개선 요청사항도 없었던 거죠. 이후 정기적으로 만족도 조사를 몇 차례 더 진행했는데, 점수에는 큰 변화가 없었고 기존 고객 이탈과 매출 하락은 지속됐습니다.
위와 같은 상황의 반복으로 A사는 고객 이탈 원인을 제대로 파악하지 못한 채 시간만 흘려보내고 말았습니다. 이에 내부적으로 전문 기관을 통해 만족도 조사를 새롭게 시작해 보자는 공감대가 형성되었습니다. A사가 오픈서베이에 조사 문의를 한 이유는 여기에 있습니다.
기존 만족도 조사 문제? 고객 만족 지표 설계와 응답자 구성
A사가 자체 진행하던 기존 만족도 조사는 어떤 문제가 있었을까요? 오픈서베이가 A사의 기존 만족도 조사를 살펴보니 크게 2가지 문제를 발견할 수 있었습니다.
- 비즈니스 특성을 고려하지 않은 고객 만족 지표 (문항 설계 관련)
- 실제 고객 현황과 달리 충성 고객 비율이 높은 자문단 구성 (응답자 관련)
1) 비즈니스 특성을 고려하지 않은 고객 만족 지표
먼저 고객 만족 지표의 문제입니다.
만족도 조사 문항은 어느 기업이나 똑같이 설계해서 사용하면 된다고 생각하는 경우도 있지만, 기업 현황에 맞춰 다르게 설계하는 것이 맞습니다. 오프라인 매장을 가진 기업이라면 운영 시간·주차 공간·층별 상품 구성 등이 고객 만족도를 이루는 주된 요인이겠지만, 식료품 이커머스 앱이라면 빠른 배송·신선도·포장 방법 등으로 고객 만족 요인이 달라질 수 있기 때문입니다.
위처럼 비즈니스 특성에 따라 고객 만족 지표가 달라질 수 있다면, 만족도 조사 문항 역시 기업별로 달라져야 합니다. 그런데 A사의 만족도 조사 문항에는 패션 이커머스 분야의 주요 고객 만족 지표인 리뷰 다양성·배송/반품 만족도·시즌별 프로모션/이벤트 만족도 등이 없었습니다. 비즈니스 특성에 맞춰 문항을 최적화해야 된다는 사실을 미처 알지 못했던 탓에, 웹 검색을 통해 얻은 다른 기업의 만족도 조사 템플릿을 거의 그대로 사용했던 겁니다.
2) 실제 고객 현황과 달리 충성 고객 비율이 높은 자문단 구성
두 번째는 고객 자문단 응답자 구성입니다.
A사는 정기적인 만족도 조사를 위해 고객 자문단을 별도 구축했습니다. 정기적으로 설문 참여를 시켜야 하니, 충성도 높은 고객 위주로 구성해서 조사 참여율을 높이자는 전략이었죠. 그렇다 보니 A사 만족도 조사 결과에는 충성도가 높지 않은 일반 고객이나 신규 고객의 의견은 과소 반영됐던 겁니다.
다행히 A사는 결과에 의구심을 갖고 오픈서베이를 찾아왔지만, 문제점을 파악하지 못하는 경우 더 큰 비즈니스 문제로 이어질 가능성도 있습니다. 충성 고객의 의견이 더 많이 반영된 결과를 토대로 개선 필요사항을 도출하게 되면, 충성 고객만 남는 고착화 현상이 나타날 수 있기 때문입니다. 자신을 위한 혜택과 구색이 없다고 느낀 일반 고객은 경쟁사로 다 떠나버리고 신규 고객은 더 이상 유입되지 않는 거죠.
아래 그래프는 이러한 고착화 현상이 나타날 경우의 문제를 한눈에 보여줍니다. 만족도 점수는 여전히 높지만, 전체 고객 수는 지속적으로 감소하며 매출 성과와 만족도가 정반대로 나타나는 겁니다. 이때 필요한 ‘고객 세분화’ 관점에 대해서는 만족도 조사 점수가 매출 성과로 이어지지 않는데 조사를 꼭 해야 할까? 아티클에서 더 구체적으로 살펴볼 수 있습니다.
구체적인 문제 해결 방법 및 데이터 활용
A사는 오픈서베이를 통해 자체 진행하던 기존 만족도 조사의 문제를 면밀히 파악할 수 있었습니다. 이후 문제 해결을 위해 크게 3가지 조치를 진행했습니다.
- 비즈니스 특성에 맞춰 고객 만족 지표 재설계
- 실제 고객 현황을 반영해 응답자 재구성
- 만족도 조사 재개 후 파악한 고객 니즈 바탕으로 개선 작업 진행
1) 고객 만족 지표 재설계
첫째, 비즈니스 특성에 맞춰 고객 만족 지표를 재설계했습니다.
A사는 이커머스 중에서도 패션 카테고리에 특화된 서비스입니다. 이에 상품 품질·상품 다양성·배송 속도·결제 편의성·가격 등 이커머스 비즈니스에서 기본적으로 가져가는 고객 만족 지표에 더해서, 리뷰 다양성·배송/반품 만족도·시즌별 프로모션 만족도 등 패션 카테고리에 특화된 고객 만족 지표를 추가했습니다. 이중 ‘리뷰 다양성’은 당시 다른 후발주자 경쟁사들이 강조하던 차별화 포인트였죠.
고객 만족 지표 재설계 이후에는 이를 만족도 조사에서 잘 파악할 수 있도록 문항에 반영했습니다.
예를 들어 고객 만족 지표 중 하나인 리뷰 만족도를 파악한다고 해봅시다. 이때 ‘리뷰는 얼마나 만족스럽나요?’라고 묻는다면, 만족 정도는 알 수 있더라도 그래서 무엇을 어떻게 개선해야 할지는 알기 어렵습니다. 이에 문항으로 구현할 때는 ‘리뷰는 얼마나 다양한가요?’, ‘다른 리뷰를 읽기는 얼마나 편한가요?’, ‘리뷰 작성 리워드는 얼마나 만족스러운가요?’ 등으로 세분화해서 물어야 합니다. A사는 이처럼 개선 필요사항을 더욱 잘 파악할 수 있도록 오픈서베이를 통해 문항을 체계화·세분화했습니다.
2) 실제 고객 현황을 반영한 응답자 구성
또한, 만족도 조사 응답자는 실제 고객 현황을 반영해서 재구성했습니다.
앞서 살펴봤듯 기존 고객자문단은 이미 A사에 충성도 높은 고객 그룹 비율이 매우 높았습니다. 해당 조사 결과로 전체 고객 니즈를 파악할 수 없었던 이유죠. 이에 A사는 오픈서베이를 통해 실제 고객 현황을 반영해서 응답자 그룹을 재구성했습니다.
이를 위해서는 무엇을 기준으로 고객 그룹을 나눌 것인지에 대한 기준을 잡아야 합니다. A사는 가입 시기와 연간 구매 금액을 기준으로 라이트·미디엄·헤비 유저 그룹을 나눴고, 실제 고객 현황에 맞춰서 각 그룹에 속한 고객이 응답에 참여할 수 있도록 수집그룹을 나눠서 설문을 진행했습니다.
3) 만족도 조사 재개 후 파악한 고객 니즈 바탕으로 개선 작업 진행
마지막으로 재설계한 만족도 조사를 통해 파악한 고객 니즈와 개선 필요사항을 바탕으로 고객 경험 개선 작업을 진행했습니다.
A사가 오픈서베이를 통해 재설계한 만족도 조사에는 실제 브랜드 현황을 잘 반영한 고객 니즈와 개선 필요사항이 나타났습니다. 우려했던 대로 헤비 유저 이외 그룹에서는 만족도가 상당히 낮게 나타난 겁니다. 이는 실제 고객 현황을 반영해서 응답자 구성을 새롭게 한 덕에 알게 된 인사이트입니다.
가장 빠르게 개선해야 할 고객 만족 지표는 ‘리뷰 다양성’였습니다. 리뷰 작성 시 리워드가 경쟁사 대비 적고 작성 과정이 불편하다 보니, 리뷰를 남기는 사람 자체가 적었던 겁니다. 중요한 사실은 A사가 속한 패션 이커머스의 고객들은 공식적인 제품 상세 소개만큼이나 리뷰를 중요하게 여긴다는 겁니다. 이에 기존 고객들은 리뷰가 충분히 많고 작성 시 리워드도 많이 주는 경쟁 브랜드로 조금씩 이탈하게 된 겁니다.
위 만족도 조사를 바탕으로 A사는 최우선 과제로 리뷰 기능 강화를 꼽았습니다. 이전 대비 리뷰 작성 시 지급하는 리워드를 상향 조정했으며, 구매 혹정 단계에 있는 고객에게는 리뷰 작성을 유도하는 푸시를 보내는 등 다양한 액션을 취했습니다. 또한, 제품 개발 부서에 만족도 조사 결과를 공유해서 리뷰를 더욱 간편하게 작성할 수 있도록 제품 개선을 요청했습니다. 덕분에 A사의 고객 이탈률은 감소하기 시작했고, 매출 실적 또한 상당 부분 개선할 수 있었습니다.
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