젠데스크가 꼽은 2024 CX 트렌드와 시사점

안녕하세요, AI 기반 VoC 분석 솔루션을 만드는 싱클리 팀의 박새봄입니다.

오늘은 저희 팀의 곤(Gon)님이 작성해주신 콘텐츠를 가져왔습니다.

최근 젠데스크(Zendesk)에서 발표한 2024 CX 트렌드 내용을 보고, 주목할 만한 점들을 뽑아봤습니다.

원문 링크 :

지난 2월 21일, 젠데스크(Zendesk)에서는 2024년 CX 업계의 화두를 전문가들과 살펴보는 웨비나를 진행하였습니다.

웨비나와 함께 발표된 CX 트렌드 2024 리포트 ‘Unlock the power of intelligent CX‘에서는 전세계 20개국 연 인원 7,000명에 대한 설문조사 내용을 비롯하여, 올해 고객경험 담당자들이 주목해야 할 트렌드 10가지가 제시되었는데요.

다른 분야에서도 그러하듯, 인공지능이 바꿔 놓을 업계 지형에 대한 다양한 예측이 포함되었습니다.

그 중 일부는 저희 싱클리에서도 깊이 공감하고 있는 내용이었습니다. 이번 포스트를 통해서는 글로벌 CX 기업 젠데스크가 예측한 고객경험의 미래와 싱클리의 생각을 전해드리고자 합니다.

※ 싱클리의 젠데스크 연동을 통해, 젠데스크를 통해 진행된 고객과의 채팅 및 이메일 데이터를 간편하게 싱클리에 불러올 수 있습니다. 더 알아보기

생성형 AI의 전면적인 도입

생성형 AI는 기술적으로 완전히 성숙하지 않지만, 다른 많은 분야와 마찬가지로 CX 산업과 고객 경험 설계에 큰 영향을 끼칠 것이라 예상됩니다.

이런 추세 속에서, CX 리더들은 새로운 기술에 대한 불확실성과 스트레스를 경험하게 되었습니다. 조사 결과에 따르면, 약 62%의 CX 리더가 '생성형 AI 이용에 대한 압박을 느낀다'고 응답하였습니다.

글로벌 CX 업계에서는 생성형 AI의 활용이 '미래의 이야기'가 아닌 것으로 인식되고 있습니다. 50% 이상의 CX 리더들이 이미 관련 솔루션 도입을 검토하고 있거나, 이미 검토한 상태라고 합니다.

위 내용의 연장선 상에서, 이번 웨비나 패널 중 한 명인 Cassie Kozyrkov(Data Scientific CEO)는 ‘2년 전 시도했었다가 포기했던 업무 자동화가 있다면 지금 다시 한번 그 방법을 찾아보라’고 말합니다. 자동화하고자 하는 업무가 무엇이든, Gen AI를 이용하여 더 쉽게 자동화할 수 있음을 강조하면서 말이죠.

싱클리가 만들어가고 있는 VOC 분석 플랫폼도 마찬가지입니다. 불과 몇 년 전까지만 하더라도 담당자가 일일이 읽어가며 분류해야 했던 각종 고객 커뮤니케이션 데이터를, 싱클리 AI와 함께라면 아주 빠르게 분류·요약·분석할 수 있습니다.

VOC를 취합하고 분류하고 요약·분석하기에 혼자 힘으로 너무나 번거로웠다면, 아래 링크를 통해 싱클리 팀에게 고민을 나눠주세요 :)

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CX 리더와 상담 실무자 간의 인식 차이

위에서 살펴본 것과 같이, CX 조직을 운영하는 입장에서는 AI의 활용 방안을 이미 고민하고 있는 리더들이 대부분입니다.

하지만 설문조사 결과에서 드러나는 상담 실무자(Agents)와의 인식 차는 여러 시사점을 던져줍니다. 젠데스크의 조사에 따르면, CX 실무자 중 불과 25%만이 ‘AI 툴이 실질적으로 더 좋은 고객 서비스를 할 수 있게 도와줄 것’이라 답변하였습니다.

또한 AI를 통한 업무 자동화를 통해 CX 실무의 무게중심이 ‘단순 상담 처리’에서 ‘고객과의 인게이지먼트 향상’ 등 더 복잡한 분야로 옮겨갈 것이라는 예상에 대해, 설문에 답변한 실무자 중 2/3이 공감하지 않는다는 결과 또한 공유되었습니다.

즉, 리더들이 달성하고자 하는 이상과 실무자가 느끼는 현실의 간극이 아직까지 존재하며, 이를 메꾸기 위해서는 AI 활용에 대한 공감대가 더 확산되어야 함을 알 수 있습니다.

싱클리 팀도 이러한 현상이 낯설지는 않습니다. AI 툴을 도입하고자 하시는 많은 팀과 소통하면서, 매일 매일 대응해야 하는 실무와 AI를 이용한 새로운 VOC 관리 체계를 어떻게 공존하게 할 것인지 고객 분들과 함께 고민하고 있습니다.

원론적인 이야기일 수는 있지만, 결국 잃지 말아야 할 관점은 ‘AI를 위한 AI가 아닌 업무를 실질적으로 도와줄 수 있는 AI를 지향하는 것’이 아닐까 합니다. ‘내 퇴근을 빠르게 해주는 AI’, ‘내 커리어를 성장 시켜주는 AI’, ‘어렵지 않은 AI’를 제공하면서 실무자 관점에서도 환영할 수 있는 AI 툴을 제공하고자 앞으로도 노력해야겠다는 생각을 해봅니다.

※ 싱클리는 AI 분류 기능 뿐만 아니라, 피드백을 수동으로 분류할 수 있는 기능도 제공합니다. 기존의 분류 체계(Taxonomy)에 따라 VOC를 관리하면서, 분석 부분에서만 AI의 도움을 받고 싶다는 고객 의견에 따른 것인데요. 이렇게 고객 분들의 기존 워크플로우를 존중하면서도 점진적으로 AI를 도입하실 수 있게 앞으로도 고민하고자 합니다.

고객의 감정과 의도를 예측할 수 있는 CX 데이터의 중요성

지금까지 고객 경험에 ‘개인화’가 강조되었다면, 이제는 ‘즉각적인 개인화’가 강조될 전망입니다. 고객이 ‘누구인가’ 뿐만 아니라 ‘어떻게 느끼고 있는가’까지 파악해서 적절한 경험을 제공하는 것까지 CX의 주요 영역이 될 것으로 예측됩니다.

젠데스크에 따르면, 조사 대상 중 70%의 기업은 고객의 의도를 자동으로 파악하고 분석하는 기술과 도구에 적극적으로 투자하고 있습니다. 그러나 고객 경험(CX) 리더 중 30%만이 AI를 활용하여 고객의 의도를 자동으로 파악하고 있습니다.

싱클리를 비롯한 VOC 분석 툴은 ‘감정 분석(Sentiment Analysis)’ 기능을 통해, 이러한 CX 흐름에 맞는 고객 데이터 축적을 지원하고 있습니다. 특히 싱클리의 ‘다이나믹 감정 트렌드(Dynamic Sentiment Trend)’ 기능은, 한번의 대화 안에서도 시시각각 변화하는 고객의 감정을 상세하게 분석할 수 있어 호평을 받고 있습니다.

마치며

싱클리를 사용하고 있는 국내외 고객들의 피드백을 살펴보며, AI의 힘을 어떻게 활용(leverage) 하면 효과적으로 고객 경험을 증진할 수 있을 지 깊이 고민하고 계심을 항상 느끼고 있습니다.

이번 젠데스크 트렌드 리포트를 살펴보며, 현장에서 느껴지는 이런 고민과 열의가 글로벌한 현상임을 다시 한번 체감할 수 있었습니다. 또한 앞으로도 CX 분야의 미래에 저희 싱클리가 기여할 수 있는 부분에 대해 새로운 각도로 고민할 수 있는 계기가 되기도 하였습니다.

저희가 고객 지향 팀들과 함께 만들고 있는 VOC 관리의 새로운 방법에 대해 궁금하시다면, 아래 링크를 통해 저희에게 편하게 연락해주세요.

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※ 위에서 짚은 세가지 트렌드 이외에도, 젠데스크 CX 트렌드 2024 리포트는 더 다양한 CX 트렌드를 제시하고 있습니다. 전체 리포트는 링크를 통해 연락처 제출 후 확인할 수 있습니다.

프로덕트 헌트 런칭 BTS(비하인드 더 씬)

지난 2월 5일, 드디어 프로덕트 헌트(Product Hunt)에 싱클리를 출시했습니다.

❤️시간 내서 Upvote 남겨주신 디스콰이엇 커뮤니티 분들께도 다시 한 번 감사드립니다!! Product Hunt 런칭을 앞두고 있거나 계획하고 계시다면 커피챗 주시면 궁금하신 점들 답변 드릴 수 있도록 하겠습니다.

프로덕트 헌트에 성공적으로 제품 런칭을 함으로써 아래와 같은 수치들을 달성했는데요, 관련 과정을 저희 팀 클레어님께서 작성해주신 내용을 공유드립니다.

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900개 이상의 업보트(Upvote)를 받아 오늘의 제품(Product of the Day) 4위를 달성했으며,

랜딩 페이지 뷰 수는 356% 증가,

데모 신청 클릭 수는 431% 증가,

데모 보기 클릭 수는 234% 증가,

실제 잠재 고객의 데모 신청 수는 1.7배 증가했습니다.

프로덕트 헌트는 제품이나 회사의 소식을 전하기에 정말 좋은 플랫폼이구나를 이번 기회에 알게 됐습니다! 프로덕트 헌트 커뮤니티는 전세계 메이커 등 다양한 사람들이 참여하는 커뮤니티이고, 제품 런칭을 적극적으로 지원하고 응원해주는 열띈 커뮤니티입니다.

Paying it Forward의 아름다운 비전을 가진 커뮤니티를 보면서, 이 글을 통해 조금이나마 그 정신을 이어가고자 합니다. 우리 팀이 달성하고자 한 목표와 그 과정을 공유하고, 이 과정에서 발견한 인사이트들 또한 풀어냈습니다. Product of the Day 4위가 되기까지 어떤 액션들이 도움이 되었는지, 그리고 다음 런칭 때는 어떤 것을 더 보완해서 할 것인지도 남겨보겠습니다.

원문 링크 :

Product Hunt에 제품을 런칭할 예정이라면, Top 5 Product of the day는 꼭 달성하려고 해보세요!

Top 5 Product of the day를 달성하면 좋은 점은 뭘까요?

제품의 즉각적 노출, 온라인 버즈와 다양한 세일즈 기회들이 제품 런칭을 통해서 되겠지만, 그외에도 더 다양한 기회들이 주어졌던 것 같습니다. 크게 몇가지를 살펴보겠습니다.

• Top 5 Products of the Day에 된것 자체가 축하할 일이기 때문에, Product Hunt의 링크드인 포스팅과 이메일 뉴스레터에 브랜드와 제품이 노출됩니다.

• 그 뿐만이 아닙니다. 그 다음 날이 지나도 Product Hunt 사이트에서 yesterday’s Top 5 products라고 노출이 됩니다.

• Product of the Week 이나 Product of the Month도 하시게 되면 이런 축하의 향연이 계속되는데요. 회사도 이에 이거에 맞춰서 계속 링크드인에 리포스팅을 하시면 됩니다. 이렇게 다양한 타이틀을 얻기위해서는 조금 더 전략적인 방법이 필요한데요. 이건 개별적으로 아래에서 자세하게 설명드리겠습니다.

• 그 외 예상밖에 기회는, 다양한 사람들과 채널에 노출됨에 따라, 몇몇 뉴스레터나 채널에서 저희를 자발적으로 노출시켜줬다는 점인데요. 그게 결국 세일즈의 기회도 들어왔고, 생각보다 프로덕트 런칭 이후 몇주 더 세일즈 리드를 가져갈 수 있었습니다.

[linkedin post]

프로덕트 런칭 시 계획

Tip 1: 마케팅 메시지

• 심플하지만 눈에 띄는 메시지: 마케팅 메시지는 무조건 직관적이고 단순한게 좋습니다. 전문적인 기술용어를 넣기 보다는 사용자 친화적인 문구가 훨씬 좋고, 내 타겟고객의 니즈에 맞춘 메시즈가 반영이 되어야 됩니다.

• 전략적인 기능 노출: ProductHunt에서 런칭하기 2주 정도 전에, 헌터에게 5-6개의 컨텐츠를 만들어서 보내야합니다. 여기서 회사의 비전뿐만 아니라 제품의 기능이 쉽게 설명되어져야 하는데요. 무엇이 경쟁사와 차별되어야 하는지, 어떤 것이 강조되어야 하는지를 미리 구분해서 팀과 얼라인 된 후에 제작되어야 합니다..

• 타겟 세그먼트 강조: 이미 내가 어떤 타겟에게 가장 어필되고 있는지 안다면, 그들을 마케팅 메시지 정면에 노출하는 것도 방법입니다. 저희는 링크드인이나 고객사에게 메일을 보낼때 그렇게 진행했고 제품에 관심이 많은 사람들이 자연스럽게 데모까지 연결되었습니다.

• 그 외 추가되면 좋은 부분: 프로덕트 런칭에 맞춰 웹사이트를 개편했습니다. 특히 제품의 많은 부분이 바뀐만큼 마케팅 메세징과 기능 설명 부분을 그래픽 루핑 컨텐츠로 변경하여, 소비자들이 더 제품을 쉽게 이해할 수 있도록했는데요. 이는 웹사이트 인게이지먼트 시간을 14초에서 24초로 71.4% 증가시켜줬습니다.

Tip 2: Content

• 비디오 컨텐츠로 시선을 사로잡아라: 프로덕트 헌터에 아래 이미지와 같이 컨텐츠를 보낼 때, 비디오가 제일 앞으로 올수 있도록 하는게 좋습니다. 참고 차 다양한 스타트업의 프로덕트 런칭 사이트를 보았는데, 완벽한 컨텐츠 일필요 없이, 하고 싶은 말(제품을 만든 동기, 제품 기능 설명)만 명확하게 되면 됩니다. 저희팀은 이미 만들어진 비디오가 있어서 활용했지만, 파워포인트 발표를 녹화한다는 등, 다양한 방식으로 컨텐츠가 제작되어질 수 있을 것 같습니다.

• 눈에 띄는 제품 기능 카드: 제품 기능 카드의 디자인은 중요합니다. 깔끔한 디자인 레이아웃에 눈에 띄는 폰트로 가는 것이 제일 좋고, 마케팅 메시지와 얼라인된 문구가 들어가야합니다. 이는 메이커의 커멘트, 링크드인 포스트, 이메일 모두 통일될 수 있도록 진행하였습니다.

(PH card)

Tip 3: 배포 및 마케팅

프로덕트 런칭 사이트가 완성되면 이것을 온라인상 어떻게 뿌릴 지도 정말 중요한데요. 저희는 어떤 채널에 어느 타이밍에 뿌릴지 모두 계획했습니다.

• Coming soon 페이지 배포: 런칭 2주전 "coming soon" 메시징 작업 및 배포 계획에 들어갔습니다. 이상적으로는 coming soon 페이지를 배포하고 사람들이 “Notify me”를 눌러서 그 다음주 런칭하게 될 제품을 알림으로 받아볼 수 있게 하는 방식인데, 현실적으로 이 방식은 엄청 도움이 되지는 않았습니다. 알림이 오더라도 알아서 제품 런칭 날 upvote를 눌러줄 사람들은 제품에 대한 열정이 있는 사람들이기 때문에, 이때 부터 너무 무리해서 하지는 않아도 될 것 같습니다.

• upvote을 얻는 전략적인 방식: Product of the Day를 쟁취하기 위해 upvote를 받아야 하는데, 이는 결국 다이렉트 서포트를 요청하는 경우가 가장 도움이 많이 되었습니다. 링크드인 Product Hunt groups에 도움을 요청하거나 프로덕트 헌터 Top 100 그리고 우리 기존 고객사 및 스타트업 커뮤니티에 연락하고 요청하는 방식을 취했습니다. 물론 친구, 가족께도 부탁하는 것도 제가 무엇을 하고 사는지 열심히 알리는 좋은 방법인 것 같습니다 :)

액션 아이템 관련 링크 참고:
✅https://tallyso.notion.site/Product-Hunt-Launch-Checklist-166a46fbe162412e9545b39ec18353e4

Tip 4: 커뮤니티 활동

프로덕트 헌트 커뮤니티에 단순히 조인하는 것보다 거기에서 활동하는게 중요합니다. 런칭 날, 커멘트에 대한 답변을 달아주는게 매우 중요하고 결국 Product of the Day 랭킹과도 귀결됩니다. 저희의 경우는 미국과 한국 시간에 맞춰서 웁직였습니다.

• 여러 콜라보레이션 기회: 저희가 비슷한 시기에 런칭을 하는 다른 기업들을 검색해보는 게 좋습니다. SF에서 하는 인펄슨 프로덕트헌트를 방문하는 것도 좋은 방법입니다. 하기 링크를 참고해주세요

앞으로 런칭하는 프로덕트 리스트:

✅https://www.producthunt.com/coming-soon?ref=header_nav

샌프란에서 진행되었던 프로덕트 헌트 이벤트:

✅https://www.linkedin.com/posts/rajiv-ayyangar_pov-youre-at-how-to-launch-on-product-hunt-activity-7166251350719201281-Ebg7?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

Tip 5: 광고

런칭 시점에 맞춰 더 많은 트래픽을 만들기 위해, 링크드인 인박스 광고를 진행하였습니다. 인박스 메세지를 위해서 친근감넘치는 인사와 함께 프로덕트 헌터 사이트 링크가 있는 포스팅이 미리 작성해두었구요.

저희에게는 이게 재미있는 시도였던게 앞으로도 비슷한 트래픽을 끌어오고 싶을때 써볼만한 광고일까였는데, 1632명에게 보내졌고 832명(53.11%)가 그 링크를 열어보았습니다. 평균 뉴스레터가 40%정도임을 감안하면 괜찮은 결과이지 않았나 싶습니다.

다시 프로덕트 런칭을 진행한다면, 어떤 부분을 개선해서 해볼까요?

• 무료 체험판 삽입: 여러분 모두들 그렇듯 이번 프로덕트 런칭이 어떻게 전개될지 굉장히 궁금했습니다. 앞서 말한 것처럼 프로덕트 헌트에서 런칭을 하는건 여러 장점이 있는데, 그중에 하는 트래픽을 증가시키는 것이고, 다른 궁극적인 이유는 세일의 극대화입니다. 하지만 아쉽게도 세일즈 리드는 저희가 예상한거에는 미치지 못했습니다. 무료 체험판이 없으나 제품을 알아서 공부하고 사용해볼만한 부분이 부족했다고 생각합니다. 랜딩 페이지에 인터랙티브 데모를 넣었으나, 제품을 충분히 들어보는데는 부족하지 않았나 싶습니다.

• 다음 런칭에는 꼭 무료 체험판을 넣어볼 예정입니다.

• 어떤 요일이 좋은지 정해라

저희는 월요일에 런칭을 진행했는데 생각보다 경쟁이 쎘습니다. 700~800 vote정도 받으면 Product of the day를 할 줄 알았는데, 그날은 1000가 넘어가는 팀이 2팀이나 되었습니다. 상대적으로는 수요일이나 목요일이 경쟁이 덜하다고 하는데, 이런 트렌드를 미리 보고 결정하는 방법도 좋을 것 같습니다. 혹시나 Product of the week 이나 Product of the month를 노린다면, 주 초, 월 초에 진행하는 것을 추천드립니다.

[싱클리] Product Hunt 런칭했습니다 ✨

안녕하세요, AI 기반 VoC 분석 솔루션을 만드는 싱클리 팀 Growth Lead 박새봄입니다.

딱 1년 전, Y Combinator W23 참가를 위해 미국 샌프란에서 10명도 안 되는 팀원이 에어비앤비 숙소에서 옹기종기 모여 싱클리의 MVP를 만들고 있었는데요, 현재는 마이리얼트립, 29CM, 플렉스 등 한국 고객 분들과 미국 1위 이민법률테크 Boundless, Gen AI 대표 스타트업 Gamma 등 글로벌 고객분들과 솔루션을 고도화하고 있습니다.

아직 Public하게 제품을 사용할 수 있도록 오픈되지는 않은 상태여서, Product Hunt에 언제 런칭하는 게 적기일까 항상 고민이었는데요, 저희가 풀고자 하는 문제와 제안하는 솔루션을 먼저 런칭해보자는 생각에 오늘 이렇게 런칭하게 됐습니다.

(바로 제품을 사용해보실 순 없지만, 홈페이지 내 나바틱(Navattic)으로 만든 Interactive Demo 혹은 데모 영상을 통해 싱클리에 대해 더 알아보실 수 있습니다 :) )

⚡아래 Product Hunt 링크에서 싱클리 런칭 페이지 확인해보시고

Upvote & Comment 달아서 응원해주실 수 있으시면 더 없이 감사하겠습니다! 🥰

최근 release된 저희 CEO & Co-founder 동희님의 EO Interview도 같이 덧붙입니다 :)

[Voice of CX 후기] CX/운영 업무 경험, 지표, AI에 대하여

지난 11월 8일, 마루 360에서 CX들의 네트워킹 파티, Voice of CX 행사가 열렸는데, 이에 대한 후기를 작성해봤습니다. 직접 참석하지 않았어도 당일 어떤 이야기들이 오갔는지 확인해보세요 😉

Voice of CX 행사는 싱클리와 CXCK 커뮤니티가 공동 주최한 행사인데요, B2B와 B2C 다양한 산업의 CX/운영 직무 분들과 함께 알찬 2시간의 세션을 보냈습니다. 이러한 만남을 통해, 일상 업무에서 살짝 벗어나 다른 회사의 동일 직군 사람들을 만나, 새로운 방식을 서로 배우고 성장의 기회가 되는 것 같습니다.

싱클리 팀에서도 해외에서 몇 번의 밋업을 개최해봤지만, 한국에서는 처음으로 오프라인 이벤트를 준비했던 것 같아요. 패널분들도 흔쾌히 응해주셔서 모두싸인의 송인근 고객성공본부장님, 모요의 김영민 CX 매니저님, 29CM의 최수빈 CX/PX PM님을 모실 수 있었습니다.

원문링크 :

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패널 디스커션에서는 크게 3가지 주제로 나뉘었는데요,

첫째로는 “업무 경험과 커리어”, 둘째로는 “지표”, 마지막으로 “AI”라는 키워드로 디스커션이 이루어졌습니다.

업무 경험과 커리어

#1 B2B vs. B2C CX 경험은 어떻게 다른지?

전자계약 서비스인 모두싸인에 계신 인근님께서 B2B CX 경험을, 알뜰폰 요금제 플랫폼 서비스인 모요에 계신 영민님께서 B2C CX 경험을 나눠주셨습니다.

1) [모두싸인] CXM/CSM

모두싸인은 구독형 B2B SaaS 제품을 제공하다보니, 고객의 반복 매출 발생이 중요한데요, 따라서 서비스에 지속적으로 만족하고 이용해야 수익이 극대화되는 구조라고 했습니다. 그래서 “이탈”을 방지하는 것을 우선순위로 하고, 이를 위해 최근에는 고객 인터뷰를 위해 직접 방문해서 적극적으로 의견을 듣는 방식으로 일하고 계시다고 합니다. 고객을 만남으로써 고객의 문제를 해결하고자 한다는 인상 또한 전달함으로써 선제적 이탈 방어 효과가 있다고 하네요.

*B2B SaaS 분야에는 이러한 이탈 방어 조직으로 CSM(Customer Success Manager, 고객성공관리자)라는 역할이 최근 들어 대두되고 있어요. 모두싸인은 “고객성공본부” 하에 CXM/CSM이 같이 일하고 있어요.

2) [모요] CX 매니저

반면 모요는 플랫폼 서비스다보니, 고객의 문의도 많고 다양한데, 파트너사(통신사)를 통해 해결해야 되는 경우들이 많다 보니, 고객과 파트너사 양 사이드를 오가며 소통해야 되는 경우가 많다고 합니다. 파트너사의 운영 정책도 다 제각각이다 보니, 이를 맞추기 위해 많은 노력을 하고 계시다고 합니다. 특히 상담에 있어서 빠르게 응대하기 위한 실험들을 지속하고 효율화하고 있다고 합니다.

포인트를 집어보자면, B2B는 고객과 좀 더 긴밀하게 소통함으로써 장기적 관계를 형성하는 형태라면, B2C는 다양하고 많은 문의를 응대하기 위해 최대한 효율적인 방식을 찾아서 적용하는 형태로 정리될 것 같습니다.

#2 운영기획팀의 PM은 무슨 일을 하는지?

무신사 계열의 29CM에서 운영기획팀 CX/PX PM으로 계신 수빈님께서는 CX, PX 2가지 사이드의 업무 경험을 나눠주셨습니다.

3) [29CM] CX/PX PM

패션 플랫폼 서비스의 고객 사이드와 파트너(브랜드) 사이드 양쪽의 문제를 해결하는 전략 기획 역할을 한다고 하는데요, 예를 들어 최근 배송문의 건에 집중해서 이를 근본적으로 줄이기 위해 배송 예정일 정확도 개선 등 파트너단 운영 정책을 기획합니다. 고객 사이드에서는 VOC 분석을 통해 고객의 불편을 찾고 해결하는 기능/정책 개선안을 기획합니다.

#3 CX/운영 업무에 있어 중요한 능력은 무엇인지?

세 분께 각자 하시는 일을 함에 있어 중요하게 생각하는 능력을 여쭤봤습니다. 후임을 뽑는다고 했을 때, 어떤 능력을 실제로 보는지 아래와 같이 답변해주셨습니다.

1) 메타인지능력

모두싸인 인근님께서 채용을 할 때 중요하게 보는 능력은 ‘스스로를 객관적으로 파악하고 성찰하는’ 메타인지능력이라고 합니다. 메타인지능력을 통해 사람은 계속해서 발전할 수 있다고 설명해주셨습니다.

2) 끊임없이 의심하는 것

모요 영민님께서는 당연한 현상도 “왜?”라고 끊임없이 고민하고 해결하고자 하는 의지가 중요하다고 했습니다. 어떤 고객 문의가 반복해서 들어올 때, 이를 반복적으로 답변하는 것에서 나아가 왜 이러한 문의가 반복해서 들어오는지 끊임없이 질문을 던지고 근본적으로 해결해 나가야 되기 때문이라고 합니다.

3) 협업 능력

29CM 수빈님께서는 운영에서는 제품/마케팅/세일즈 등 다양한 부서와 일하고, 타 부서의 실행이 병행돼야 임팩트를 낼 수 있기 때문에 이를 기준으로 설득하는 역량이 중요하다고 짚어주셨습니다. 문제를 파악해도 결국 혼자 해결할 수 있는 과제보다 함께 풀어야 하는 문제들이 많기 때문이라고 하네요.

#4 CX 커리어를 어떻게 쌓을 수 있을지?

CX 커리어를 고민하고 계신 분들께 어떤 커리어 패스를 이어갈 수 있을지에 대해 아래와 같은 옵션도 가능하다는 점을 얘기해주셨습니다.

1) [모두싸인] B2B SaaS : CSM / AM

모두싸인 인근님께서는 B2B에서 CX 커리어를 쌓아오셨는데요, 현재는 고객성공본부 전체를 매니징하는 고객성공본부장으로 재직하고 계세요. 이렇게 팀을 리딩하는 매니저 트랙으로 커리어를 발전시킬 수도 있을 것 같다고 먼저 언급해주셨습니다. 하지만 개인이 CX 업무 중에서도 어떤 업무에 가장 뿌듯하고 성취감을 느끼는지에 따라 이에 맞는 성격의 포지션을 탐색해보고 발전시켜보는 것도 좋을 것 같다고 했습니다.

최근에는 CSM이라는 역할도 대두되고 있는데, 복잡도가 높은 서비스의 경우, 엔터프라이즈 고객을 컨설팅하고 리텐션을 책임지는 역할로 발전이 가능하고, 만약 상대를 설득하고 목표를 달성하는 부분에서 동기 부여를 많이 받는다면 AM과 같은 영업 직군으로도 발전 가능하다고 했습니다.

2) [모요] B2C / 플랫폼 : CX 기획자

모요 영민님께서는 B2B, B2C 다양한 기업에서 CX 커리어를 쌓고 계신데요, 현재는 모요 CX 매니저로 일하면서 CX 기획자로의 커리어도 열어두고 계시다고 합니다. 고객의 불편함은 기획자가 아닌 CS로 문의 통로로 접수되는데요, 그렇기 때문에 CX에 계시는 분들이 고객의 불만을 가장 잘 이해하기 때문에 VOC 기반의 다양한 고객 경험 개선을 기획하는 역할로 할 수 있는 것이 많다고 합니다.

지표

#5 CX/운영 업무 중 주요하게 보는 지표는 무엇인지?

1) NPS

기본적으로 패널로 오신 세 분께서 공통적으로 짚어주신 지표는 NPS입니다. Net Promoter Score의 약자인데요, ‘해당 제품/서비스를 다른 사람에게 얼마나 추천하고 싶은지’를 0~10점 사이로 응답하는 설문입니다. 주기적 설문을 통해 제품/서비스에 대한 고객의 의견을 정량적으로 알아볼 수 있는 하나의 지표입니다.

2) 문의 수 (인입률)

동일하게 고객의 문의 수와 인입률 또한 트래킹하고 있었는데요, 단순 문의 통계가 아니라 비즈니스 활동에 따른 문의 수 즉, 인입률 트렌드를 보고 있다고 합니다.

예를 들어, 모요 = 요금제 신청/개통 수 대비 문의 수, 모두싸인 = 매출/유저 수 대비 문의 수, 29CM= 주문 상품 수 대비 문의 수를 통해 문의량이 튀는지를 확인하고 있었습니다.

3) NRR

모두싸인은 B2B SaaS이기에 NRR 지표 또한 핵심적으로 보고 있다고 하는데요, Net Revenue Retention의 약자로, 기존 고객의 반복 매출이 이뤄지고 있는지를 트래킹하면서 성장시키는 것을 목표로 한다고 합니다.

#6 지표를 달성하기 위한 노하우는?

1) NPS

모요 영민님은 상담 태그 뎁스를 면밀하게 나누어 고객 불편함을 빠르게 파악하고 공유하는 프로세스로 진행한다고 합니다. 알뜰폰 특성상, 고객들은 얼마나 빠르게 개통되는지 문의가 많은데, 이러한 개통 여부에 따라 NPS를 함께 측정하고 파악하고 있다고 합니다.

2) 문의 수 (인입률)

29CM 수빈님은 정확한 문제와 원인을 파악할 수 있는 수준으로 딥다운한다고 하는데요, 주문 대비 문의 인입률을 줄이기 위해 문의 유형을 나눠서 어떤 문의가 가장 볼륨이 큰지, 줄일 수 있는 헤드룸이 큰지 등 문제의 크기와 실행 가능성을 파악한다고 합니다. 각각의 원인과 해결책을 찾아 인풋 대비 아웃풋이 큰 순서대로 실험하고 실행한다고 합니다.

3) NRR

모두싸인 인근님은 NRR 선행지표인 NUR(Net Usage Retention)을 확인하는 시스템을 준비하고 있는데요, 고객 이탈 시점에 연락하면 이미 늦기 때문에 사전에 고객의 이용 추이를 모니터링함으로써 헬스 체크하여 선제적으로 이탈을 방어하는 활동을 하거나, 업세일 기회 창출에도 활용하고자 한다고 합니다.

AI

올해 Chat GPT를 포함해 수많은 AI 솔루션이 출시됨에 따라 CX/운영 업무에도 AI의 여파가 컸습니다. 이에 대해 어떻게 생각하는지, 또 어떤 부분이 기대가 되는지에 대해 얘기를 나눴습니다.

#7 CX/운영 업무에 AI가 미치는 영향은?

모두싸인 인근님은 AI가 CX 포함 여러 업무를 대체할 수 있을 것이라고 보지만, ‘AI를 활용한 CX 시스템을 만들 수 있는 사람’이나, ‘컨설팅 역량이 있는 인재’는 살아남을 것이라고 봤습니다. 예를 들어 단순 문의 응대 업무는 AI가 대체할 확률이 높지만, AI에게 고객 응대 및 경험 플로우를 학습시키고 목적에 맞게 최적화할 수 있는 사람은 생존할 것이라고 합니다. 또한, 고객에게 질문을 던지고, 고객의 니즈를 정의하고 해결해주는 서비스를 제안하는 컨설팅 영역은 오래 대체되지 않을 거라 했습니다.

모요 영민님은 Chat GPT의 등장으로 텍스트와 관련된 부분에서 많은 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다고 했습니다. 하지만 동시에 현재의 AI 수준에서 상담사 대체는 어려울 것이라고 봤는데요, 고객의 감성적인 측면에 맞춰 상담하는 것은 아직까지 사람을 대체할 수 없기 때문에 활용한다면 보조적인 역할로 활용하는 정도일 것 같다고 했습니다.

29CM 수빈님은 특히 운영에서는 노동집약적 업무가 많아서 AI로 생산성을 개선할 수 있는 기회가 정말 많다고 보셨는데요, 기존의 VOC 분석도 사람이 raw data를 보고 분류하고 파악해야 했다면, 이제는 싱클리를 이용해 몇 분 안에 문제와 원인을 바로 파악할 수 있게 AI 분석이 가능하다는 점을 경험했다고 합니다.

#8 AI를 도입하고 싶은 업무 영역은?

AI를 이용한 상담 자동화에 대해서 세 분이 공감해주셨고, 실제로 모요 영민님께서는 팀에서 자체적으로 챗봇 개발 및 테스트도 했다고 합니다. 다만 개인정보 부분의 딥러닝 이슈와 개인 맞춤형 답변이 어렵다는 문제가 있다고 합니다. 모두싸인 인근님은 이용약관, knowledge base, 과거 상담 데이터 등을 학습시켜 상담 자동화할 수 있다면, 기존 상담에 쓰이던 인력/시간을 고객 인사이트 확보나 리텐션 관리에 더 투자해보고 싶다고 하셨습니다.

이처럼 여러 주제를 바탕으로 1시간을 알차게 의견을 나눠봤고, 이후 네트워킹 파티 세션에서 조별로 얘기를 이어가면서 여러 의견을 들어볼 수 있었던 것 같습니다. 마지막으로 경품 추첨으로 싱클리 후드, 다이어리 굿즈도 나눠드리고 행사를 마무리 했습니다.

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앞으로도 온오프라인으로 CX/운영 관련 소식 및 행사로 인사드리고자 합니다. 싱클리 팀에서 만들고 있는 VOC 분석 솔루션이 더 궁금하시다면 무료 데모 / 체험기간을 통해 한 번 경험해보셔도 좋습니다 😉

실리콘밸리에서 CX는 어떻게 Profit Center로 진화하고 있는가?

싱클리 팀이 미국 실리콘밸리에서 지난 1년 동안 지내면서 경험한
"CX 직무의 변화"에 대해 인사이트 한 편 공유드립니다.

싱클리는 VOC 분석 솔루션으로, 잠재고객인 Customer Experience/Support/ Success, 또 다양한 Product Team을 만나왔는데요, 공통적으로 모든 팀에서 느꼈던 점이 있습니다.

바로 CX가 Cost Center에서 Profit Center로 확장 및 진화하고 있는 현상인데요,
CX는 어떻게 "Profit Center"로 진화하고 있을까요?

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그 동안의 CX는 고객 문의에 대한 실시간 대응, 혹은 서포트 티켓 처리 (Zendesk 등을 통해 관리) 에 집중하는 조직이었다. 그렇기 때문에, 얼마나 고객 응대를 빠르게 답변하는지 (First Response Time) 혹은 얼마나 많은 티켓을 처리 하는지, “처리”에 방점을 두고 있었다.

그러나 제품주도성장 (PLG)이 대두된 이래 CX의 업무가 단순히 일선에서 업무를 “처리”하는 것을 넘어, 가장 raw한 CX를 통해 들어오는 고객들의 문의와 요청사항을 분석하고 인사이트를 도출하여 제품이나 운영 개선에 활용하여, CX를 Profit center의 중심으로 활용하는 사례가 빠르게 증가하고 있다.

왜 이런 변화가 시작됐는가?

1. 선행지표(Leading indicator)로서 CX 커뮤니케이션의 중요성

기존에 고객 만족도를 측정하던 지표는 NPS 와 CSAT 등이다. 여전히 NPS와 CSAT은 지표적으로 고객 이탈 전 볼 수 있는 어느정도 유의미한 지표로서의 역할은 하고 있으나, 왜 NPS가 낮은지 CSAT이 낮은지를 설문으로만 파악하기에는 항상 한계가 존재하였다. 설문은 굉장히 능동적인 고객들만 작성을 하기 때문에, 평상시에 고객이 CX/CS를 통해 문의주는 내용들을 분석하여, NPS, CSAT으로는 설명이 되기 어려운 “Why”를 적극적으로 평가하는 움직임이 증가하기 시작하였다.

2. 제품주도성장의 대두로 인해, CX의 제품 관련 전문 컨설턴트로서의 Role 변화 필요성

제품주도성장 즉, 고객 경험의 시작이 제품에서부터 시작되는 프로세스로 인해 CX의 업무의 시작이 고객이 제품을 signup 하는 순간부터 시작되게 되었다. 그렇기 때문에 Onboarding 기간인 3개월 내에, 고객이 성공적으로 온보딩 하도록 도와주는 것이 CX의 주요 업무중 하나이며, 그를 위해서는 제품에 대한 온보딩 진행, 고객의 성공의 정의 및 그에 따른 Product gap 에 대한 명확한 판단, 진행상황에 대한 고객과의 선제적인 (Proactive)한 커뮤니케이션 등이 필수 과제로 등장하고 있다.

3. 온라인 공간(Public Forum/Community) 의 정보파악의 필요성 증가

얼마 전 미국에서 IPO를 한 Instacart의 경우, 미국 최대 커뮤니티 사이트인 Reddit을 적극적인 CS Forum으로 활용하고 있다. 사진과 같이 쇼핑을 하는 Shopper와 배달인력 두가지 Reddit이 존재하며, Instacart는 이곳에서 논의되는 제품에 대한 질문, 제품에 대한 평가, 경쟁사에 대한 이야기 등을 지속적으로 Monitoring 하여 제품에 대한 CS 내용 파악, 경쟁사 파악 및 잠재적 고객모집까지 진행하고 있다. Instacart와 같은 B2C 뿐만 아니라, Film 산업을 위한 급여관리 B2B SaaS를 만드는 Wrapbook의 경우, 자체 Reddit은 없으나, New York, LA 등 필름산업이 발전한 지역의 Accountant 모임 페이스북 그룹 등의 모니터링을 통해 Instacart의 Reddit use case와 같은 목적으로 활용하고 있다.

CX의 역할은 어떻게 변화하고 있는지?

회사 내에서 기존에 많이 통용되던 Customer Experience / Support 및 국내에는 아직 생소할 수 있는 이름인 Product Specialist, Developer Success/Experience, Product Operations 등의 Role들이 위의 변화에서 시작한 일들을 담당하고 있다.

수많은 데이터들을 결국 얼마나 “유의미한 기준”으로 인사이트를 도출해 낼 수 있는지가 가장 핵심인데, 기존 방법론과 더불어 AI 기술의 발전으로 인해 최근에는 아래와 같은 방법론의 도입이 빠르게 증가하고 있다.

1. 고객 Segment 별 분석을 필수로 수행한다.

가장 많이 사용되는 분석 기준이다. B2C 및 E-Commerce의 경우 아래와 같이 보통 구분한다.

• 고객 VIP 여부

• 재방문 고객인지 첫 고객인지 여부

• 고객만족도에 상대적으로 영향을 많이 주는 변수 (ex. 배송 요청 후 3일 이상이 경과한 고객 등)

• 유료고객 / 무료고객 여부

• Customer Journey상 고객의 위치

  B2B SaaS의 경우, 계약 후 1) 온보딩 (계약후 3개월) 2) Product adoption / engagement 3) Renewal 이 3가지로 구분하는 경우가 일반적

2. 샘플링 조사가 아닌, 전체 데이터에 대한 실시간 분석을 통해 이슈에 대해 선제적으로 대응한다.

Instacart와 같이 대형 B2C / Commercial / E-Commerce 회사의 경우 월 약 10만건의 고객 문의들이 도출되는데, 기존에는 리소스의 한계로 약 3% 정도만 샘플링 조사로 진행하였었다. 다만 샘플링의 경우, 특정 기간엔 특정 문의만 집중적으로 들어오는 등의 한계와, 고객 Segment 별로 정확한 샘플링의 어려움, 분석 시간 소요로 인해 분석 시점엔 이미 분석 결과가 적합하지 않은 이슈 등으로 인해 원하는 목적을 달성하지 못했다.

이전의 리소스 한계로 인한 이슈가, 현재는 AI 기술 등의 고도화로 인해 기존에 도출해내기 어려웠던 주요한 인사이트를 도출하는 것이 가능해졌다.

• 기존 샘플링 조사가 아닌 데이터 전수조사 가능. 특히 월 수천건 이상의 문의 혹은 피드백 들이 들어오던 Consumer apps나 이커머스 분야에서는 그동안 불가능하던 전수조사를 통해, 전체 고객 VoC를 파악할 수 있게 됨

• 실시간 분석이 가능해짐으로서, 문의패턴의 변화 혹은 이상징후 (Anomalies)를 실시간으로 파악해서, 제품 혹은 서비스에 대한 문제에 대해 선제적 대응이 가능해짐

Instacart, Tome 등 수많은 유저로부터 다양한 채널, 심지어 외부 포럼에 있는 데이터까지 전수 실시간 분석이 가능해 짐으로서, 제품과 서비스에 대한 고객만족도 및 안정성을 실시간으로 유지할 수 있게 되었다.

3. 고객 피드백이 주는 비즈니스 임팩트 (대표적으로 매출임팩트)를 설정하고 측정한다. —> Profit Center 화

최근 전반적인 테크산업이 하향기를 겪으면서, 기존 고객에 대한 이탈 방지 혹은 업셀 에 대해 많은 기업들의 우선순위가 설정되어 있다. 문제는, 현재 계약갱신을 앞둔 고객들이 공통적으로 겪고 있는

• 제품과 고객요구상의 Gap은 무엇인지

• 그 Gap으로 인해 발생할 수 있는 비즈니스 임팩트 (업셀 기회 상실 등) 은 어떠한지

에 대해 전사적으로 관리하기가 어렵다는 점이다. 보통은 각자의 CRM 내에 노트로만 작성되어 있을 뿐, 전사적 입장에서 우선순위를 판단할 수 있는 형태로 관리되고 있지 않기 때문에 많은 기업들이 계약 갱신을 앞두고 제품적, 운영적 개선 우선순위를 설정하기 어려운 상황이다.

고객 지향적 제품 및 운영문화를 가지고 있는 회사들은, 단순히 피드백 정리 뿐 아니라 분석한 항목들의 신규 Deal 임팩트, Upsell 임팩트, Churn 임팩트 등을 세가지 구조로 체계적으로 관리한다. 이를 통해, 현재 전사적으로 중요한 비즈니스 임팩트에 얼라인 된 고객 피드백들을 통계적으로 분석하여 우선순위화 해서 빠르게 개선하는 프로세스를 지니고 있다.

다만 고객 매출 데이터, Customer Journey, 고객피드백 등이 각각 별도의 소스에서 관리되고 있는 경우가 다수 존재 하기 때문에, 이러한 데이터매핑 작업을 얼마나 최소한의 엔지니어링 리소스 투입으로 (혹은 외부 SaaS을 통해) 구축하는 것이 Time to Value 측면에서 가장 중요한 요소이다.

생성형 AI 활용 등의 증가로 기존 B2C 뿐만 아니라 전반적으로 B2B SaaS까지 업계 전반적인 고객 피드백 볼륨은 지속적으로 증가하고 있는 추세이기 때문에, CX에서 들어오는 수많은 데이터들을 얼마나 제품 및 운영 개선에 활용할 수 있는지 여부가, 점점 중요한 혜자 (Moat)로 작용하면서 앞으로도 CX 팀의 Role 확장과 Profit center로의 변화는 계속될 것으로 보인다.

원문 링크 :

VOC 우선 순위 설정 가이드

안녕하세요, VOC 분석/관리 툴을 만드는 싱클리(Syncly) 팀의 박새봄입니다.

저희 팀은 VOC 데이터를 잘 활용하기 위한 솔루션을 만들고 있는데요, 특히 CX팀 분들과 인터뷰를 많이 진행하면서 어떤 부분에서 어려움을 겪고 계신지 이해하고 해결하려고 하고 있습니다.

그중 VOC 우선 순위화에 대한 내용을 적어보았는데요, 거창하게 가이드라고 적긴 했지만, VOC 우선 순위 설정시의 어려움과 솔루션을 같이 풀어보았습니다.

오늘도 VOC 데이터와 씨름하고 계신 많은 분들께 도움이 되길 바랍니다.

원문링크 :

💡고객의 의견을 제품/서비스에 얼마나, 어디까지 반영해야 될까요?

이는 고객의 소리를 가장 가까이에서 듣는 CX, CS, 세일즈, 고객성공팀과 같은 고객 대면 부서뿐만 아니라, 해당 VOC를 참고해서 제품/서비스를 개선하는 제품팀, 운영팀 등 전사에서 관심을 가지는 중요한 문제이죠.

그래서 이번 아티클에서 “VOC 우선순위화”에 대한 내용을 풀어보고자 합니다. VOC를 효율적으로 관리 및 분석해서 효과적으로 제품/서비스에 반영하고 있는 여러 팀을 만나면서 배운 점과 싱클리가 풀어가고자 하는 방향성을 공유드립니다.

VOC 우선순위화가 어려운 이유 3가지

“이 기능/서비스가 없으면 도입하지 않겠다”, “이 기능/서비스가 없으면 탈퇴하겠다.”, “심각하게 느려서 못 쓰겠다”는 다양한 부정적인 고객의 소리를 듣게 되면, 이를 충족시켜야 고객이 제품이나 서비스를 더 잘 쓰고 이탈하지 않을 것 같다고 생각하게 됩니다.

그리고 실제로도 이러한 이유로 고객이 이탈하는 것을 목격하게 됩니다.

그래서 세일즈, CX 등 고객과 직접 얘기를 나누는 직무의 담당자들은 이러한 고객의 소리를 내부에 전달하고 이슈 레이징을 합니다.

하지만 내부적으로는 이러한 고객의 소리를 직접 듣지 않았기에 심각하게 받아들이지 않거나, 너무나 많은 또다른 이슈들로 인해 귀기울여 듣지 못합니다.

결국 세일즈, CX 담당자별로 얼마나 더 강하게 이슈 레이징을 하느냐에 따라 특정 고객의 소리가 반영이 되고 안 되고 결정하는 잘못된 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

심지어는 고객의 소리가 아예 반영이 안 될 수도 있으며, 고객에게 필요하지 않은 제품을 만들기도 합니다.

이러한 문제들이 발생하게 되는 이유는 크게 세 가지로 추려볼 수 있습니다.

#1 고객의 소리를 한 곳에 일관되게 정리하고 있지 않다.

고객은 상담 채팅, 유선 통화, 세일즈 미팅, 이메일 등 다양한 채널을 통해 의견을 전달합니다.

이러한 VOC 데이터를 한 곳에 일관되게 모으고 정리하는 파이프라인을 만들지 않는다면,
1)누락되는 고객 VOC가 발생하고,
2)정량적으로 고객 이슈를 파악할 수 없어,
VOC 데이터 기준으로 의사결정을 하기 어려워집니다.

즉, 고객을 직접 대응한 담당자만이 맥락을 이해하고, 이슈 레이징 여부에 따라 내부 검토 방향성이 달라지게 됩니다. 고객의 소리를 직접 듣지 않은 제품 팀이나 디자이너, 개발자 등의 입장에서는 어떠한 기준과 근거를 가지고 해당 고객의 소리가 중요한지 아닌지를 판단하기 어려워집니다.

#2 회사의 주요 목표와 연결시키지 않는다.

-서로 상반되는 고객 의견이 있을 때는 어떤 고객의 의견을 반영해야 될까요?

-내부 의견과 고객 의견이 상반되는 경우에는 어떻게 해야 될까요?

-그리고 너무나도 많은 고객 이슈들이 있을 때는 어떤 것부터 해결해야 될까요?

이러한 문제들은 고객 이슈를 단순히 접수 건수만으로 정량화하는 경우에 판단하기가 어렵습니다. 문의 건수를 줄이는게 회사 차원의 목표라면 상관 없지만, 대부분의 사업은 💰매출 관련 지표(MRR, ARR)나 선행지표(NPS) 등을 기준으로 운영하기 때문에 고객 이슈 또한 이러한 관점에서 정량화가 필요합니다.

그리고 시기별로 회사가 목표로 하는 주요 타겟 고객 (혹은 고객 세그먼트)이 있으면, 이에 맞춰 VOC 분석 결과 또한 제공되어, 회사 방향성과 맞춰져야 합니다.

하지만 고객 이슈가 어떠한 매출 임팩트를 지니는지, 사업에 무슨 영향을 주는지, 매번 고객 데이터를 확인하고 가져오는 것은 어렵기 때문에 이러한 과정이 누락되기도 합니다.

#3 고객의 소리의 중요성을 구성원이 공감하지 않는다.

만약 내부 구성원, 특히 의사 결정자(C-level, 리더급)가 고객의 소리의 중요성에 공감하지 못한다면, 아무리 VOC를 정리하고 분석한 결과를 회사 주요 지표와 연결 시켜서 공유해도 받아들여지지 않을 수 있습니다.

이런 경우, 중요한 사업 기회를 놓칠 수 있습니다.

기술적 우위나 차별성을 가진 경우가 아니라면, 고객 관리, 고객의 소리 반영이 더욱 중요해지는데요, VOC 반영 사례를 쌓아가면서 피드백 루프의 선순환 경험을 조직에서 경험할 수 있도록 주도하는 역할이 필요합니다.

VOC 우선 순위를 설정하기 위한 가이드

앞서 VOC 우선 순위를 설정하는 것이 어려운 이유를 살펴봤는데요, 모든 고객 이슈를 해결할 수 있다면 좋겠지만, 현실적으로는 불가능하죠. 비즈니스는 한정된 리소스를 이용해 어떤 과제를 먼저 수행해 나갈지 선택의 연속이고, 고객의 소리에서 이슈를 발견하고 해결하는 과정도 그렇습니다.

그렇다면 수많은 고객의 소리에서 먼저 해결해야 되는 과제를 찾아내고 실행하는 기업들은 어떻게 싱클리를 이용해 효율적이고 또 효과적으로 운영하고 있는지 공유드리고자 합니다.

#1 VOC 데이터베이스 구축

다양한 경로로 접수되는 VOC를 한 곳에 정리하세요.

비즈니스 규모에 따라 문의량이 비례하게 증가합니다. VOC 접수 채널을 단순화하지 않는 이상은 여러 채널로 들어오는 고객의 소리를 한 곳에 모으는 것이 더욱 중요해지게 됩니다. 그렇기 때문에 비즈니스가 커가는 시점에 고객의 소리를 일관되게 정리하는 시스템을 갖출 수 있도록 해야 됩니다.

싱클리 팀에서 지금까지 인터뷰한 바에 따르면, 고객센터를 운영하거나 외주를 주는 큰 기업은 VOC 데이터베이스를 직접 구축하기도 하나, 대부분의 스타트업 및 중소기업은 주로 노션, 구글스프레드시트 같은 문서 작업 툴 혹은 젠데스크, 지라 등의 티켓 관리 툴에 데이터를 정리하고 있었습니다.

Before

국내에서는 채널톡으로 고객 응대를 하는 경우를 예로 들면, 채널톡에서 상담 내역을 엑셀로 내보내서 태그 통계를 트렌드로 확인하고, 주요 이슈들은 채널톡 링크를 포함해서 노션에 정리해 팀에 전달하는 케이스들이 많았습니다. 그러면 노션 페이지에 쌓인 목록을 기준으로 우선 순위를 논의하고, 액션 아이템은 지라 같은 프로젝트 관리툴에 이관시키는 방식입니다.

전반적인 프로세스가 사람의 손을 많이 거치기 때문에 CX 매니저 등 담당자가 하루에 몇 시간을 이 작업에 사용하고 있었습니다.

After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리를 도입한 팀에서는 이 프로세스를 획기적으로 줄일 수 있었는데요, 먼저 채널톡 등 VOC가 각각 쌓이고 있는 툴들을 연동해 데이터를 자동으로 싱클리 한 곳에 아카이빙되도록 세팅을 합니다. 그러면 매일 직접 데이터를 export하고, 복붙 등의 작업을 할 필요없이 VOC를 모으는 파이프라인을 만들 수 있습니다. 필요한 피드백 내용을 액션 아이템 단위로 그룹핑해서 프로젝트 관리툴로 보낼 수 있도록 활용하고 있습니다.

#2 VOC 분류 시스템화

VOC를 분류하여 반복되는 고객 이슈를 확인하세요.

고객의 소리 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터가 섞여 있습니다. 설문의 경우, 선택지를 제한해서 주기 때문에 정량화할 수 있도록 컨트롤이 가능합니다. 하지만 채팅, 유선 상담, 미팅, 인터뷰 등 대화를 통해 접수하는 내용이나, 주관식 설문으로 응답 받는 경우에는 정성적 데이터를 그대로 활용하기가 어렵습니다. 이러한 정성적 데이터를 정량화하는 작업을 거쳐야 수많은 VOC를 쉽게 파악할 수 있습니다.

정량화를 하는 방법에는 사람이 직접 VOC 건별로 태그/라벨을 붙이거나, AI를 활용해서 자동으로 태깅/라벨링 및 요약하는 기능을 이용해볼 수 있습니다. 다만, 정성적 데이터를 정량화할 때에는 원본 데이터가 되는 정성적 데이터를 보존해야 되는 것이 중요한 포인트입니다. 주요 관리 고객의 소리를 쉽게 재확인할 수 있어야 정확한 맥락과 요구사항을 이해할 수 있기 때문입니다.

Before

CX 팀에서 상담 응대를 하면서 데이터를 정량화할 때, 리소스의 10% 정도를 태그/라벨 분류 및 정리에 쓰고 있다고 하며, 각 회사별로 태그 구조는 제각각이나, 최대 3단 구조까지 문의 유형을 분류해 통계를 보고 있습니다. 제품/서비스의 변화에 따라 문의 또한 변화하기 때문에, 해당 문의를 태그하는 구조 또한 자연스럽게 변화합니다.

제품/서비스가 안정기에 들어간 경우, 이러한 태그에 따라 정량적인 데이터를 보기가 상대적으로 쉬우나, 상담원 교육 및 실제 작업에 리소스가 많이 듭니다. 제품/서비스의 성장기에는 특히 더 관리하기 어려우며, 따라서 태그/라벨은 간소화하면서 AI를 활용해 분석하는 케이스가 증가하고 있습니다.

After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리에서는 이러한 니즈에 맞춰 자동으로 VOC를 문의 유형별로 분류하고, 주요 이슈를 요약하는 기능을 제공하고 있습니다. 이미 태그 라벨을 사용하고 있다면, 이를 조합해 그룹핑하는 룰을 세팅하거나, AI로 주요 토픽과 이슈들을 파악하는 방식으로 이용 가능합니다. 비로소 이 단계까지 왔을 때, VOC 우선 순위를 할 수 있는 형태가 나오게 됩니다.

#3 VOC 임팩트 측정

회사 주요 목표에 맞춰 VOC 임팩트를 계산하세요.

프로젝트 우선 순위를 할 때 ICE(Impact, Confidence, Effort) 평가 모델이 유명한데, 이중 Impact에 대해 계산하는 방법에 대해 얘기하고자 합니다. Impact는 말 그대로, “영향력”으로 각 과제들이 사업에 얼마나 큰 영향을 주는지를 말합니다. 임팩트 계산은 회사별로 다를 수 있으며, 보편적으로는 매출을 기준으로 계산해볼 수 있습니다.

먼저 각 VOC를 남긴 고객들을 돈을 내는 고객과 돈을 내지 않는 고객으로 크게 나눠볼 수 있습니다. 돈을 내는 고객의 소리는 다시 돈을 얼마나 내는 고객인지에 따라 플랜, 회원 등급 등으로 구분될 수 있습니다. 이렇게 고객을 세그먼트를 나눠서, 주요한 고객 세그먼트의 VOC에 임팩트 가중치를 줌으로써 단순 VOC의 건수가 아닌, 실제 매출 임팩트 기준으로 정렬해볼 수 있습니다.

매출 지표 뿐만 아니라, VOC를 남긴 고객의 다양한 메타 데이터를 활용해서 볼 수도 있는데요, 회사에서 특정 고객군을 타겟해서 사업 확장을 하고자 할 때, 고객의 프로필에 따라서 세그먼트를 나눠서 VOC에 임팩트 가중치를 주는 방식이 있습니다.

예를 들면, 고객사의 규모에 따라 세그먼트를 나눈다고 하면, 대기업, 중소기업, 스타트업 3개 세그먼트로 고객사를 구분해 볼 수 있습니다. 그러면 대기업을 타겟했을 때 대기업 고객 세그먼트의 VOC를 우선적으로 분석하고 반영함으로써 대기업에 맞는 제품/서비스로 발전시킬 수 있습니다. 이렇게 고객 DB의 다양한 요소들을 활용해 VOC를 다양한 각도에서 우선 순위 설정해볼 수 있습니다.

나아가 고객 세그먼트를 나눠서 VOC 임팩트를 계산하게 되면, 업셀링할 수 있는 사업 성장 기회로도 활용할 수 있습니다.

무료 체험을 하고 있는 고객 혹은 무료 플랜을 사용하고 있는 고객, 유료로 월 10만원 플랜을 쓰는 고객, 엔터프라이즈 고객 등이 있다면, 각 세그먼트별로 자주 요청하는 기능을 별도로 파악해 업셀링의 기회로 활용할 수 있습니다. 즉 각 플랜별로 자주 요청하는 기능을 상위 플랜에 제공함으로써 상위 플랜을 사용하게끔 업셀링할 수 있습니다.

Before

회사마다 고객 세그먼트 기준이 다르고, 임팩트 측정 기준도 다른데요, 그렇다보니 자유도가 높은 스프레드시트나 노션과 같은 테이블에서 필요에 따라 행을 추가해 구성하게 됩니다.

After : 싱클리가 제공하는 솔루션

싱클리는 기본적으로 VOC 건수와 더불어, 해당 VOC의 부정적 정도 (강성 여부), 고객의 매출 임팩트(MRR)을 임팩트 기준으로 자동으로 제공하고 있습니다.

추가로, 각 과제가 고객 세그먼트별로 어떤 분포를 보이는지, 그리고 요청한 상세 고객 프로필을 어떤지 확인할 수 있기 때문에 정성적 데이터도 같이 활용해 판단해볼 수 있습니다. 싱클리에서는 항상 고객 VOC의 원본을 연결시켜 볼 수 있기 때문에 맥락 또한 누구든지 쉽게 파악할 수 있습니다.

이러한 임팩트와 내부 리소스를 고려하여 VOC 우선 순위를 할 수 있으며, 나아가 체계적인 고객 지향적 개선 프로세스를 갖출 수 있게 됩니다.

VOC 우선 순위, 그 이후

VOC를 기반으로 개선하고, 이를 고객에게 알리세요.

마지막으로, 이렇게 VOC 우선 순위를 설정한 이후, 어떤 결과를 기대해볼 수 있을까요?

VOC를 우선 순위하는 이유는, 가장 임팩트가 큰 아이템을 선정하고 진행시키기 위함인데요, 그렇다면 VOC 우선 순위가 파악된 이후에는 이를 실행시켜야 합니다. 과제를 수행할 가장 적합한 담당자/부서를 지정하고, 개선한 이후에는 다시 고객에게 반영된 내용을 알리고, 피드백을 다시 받고 개선하는 피드백 루프를 만들게 되면, 고객 주도로 어느새 비즈니스가 성장해 있을 것입니다.

VOC 분석 및 우선 순위 설정 관련해서 싱클리를 사용해보고 싶으시다면 데모 세션을 신청해주시면, 2주 무료 체험과 함께 제품 소개를 드리고 있습니다.

싱클리를 이용해 고객 주도 성장의 성공 사례를 만들어드리겠습니다 🙂

Y Combinator에서 배운 5가지 핵심

저희 싱클리 팀은 실리콘밸리 액셀러레이터 Y Combinator W23 최근 배치를 졸업했는데요, 배치 기간 동안 배운 점 5가지에 대해 CEO인 동희님이 글을 남겨주셔서 디스콰이엇에도 공유드리면 좋을 것 같아 가져와봤습니다 :)

원문 링크 : https://syncly.app/ko/blog/5-lessons-learned-from-yc

Y Combinator에서 배운 5가지 핵심 - 싱클리(Syncly)

Day 1부터 미국에서 초기 제품개발을 하는 데 있어서, YC 경험이 매우 결정적이었다고 생각하고, 이 뜻깊은 과정을 통해 배운 핵심적인 5가지 내용을 공유하려고 한다.

https://syncly.app/ko/blog/5-lessons-learned-from-yc

우리 싱클리 팀의 가장 큰 창업 동기는 미국 및 글로벌 시장을 대상으로 하는 B2B SaaS 회사를 만드는 것이었다. 그리고 미국 시장을 도전하는 입장에서 창업하는 순간부터 Y Combinator(YC)에 지원하는 것을 생각해 왔다. 미국이 가장 큰 B2B SaaS 시장이어서 관심을 가지는 것도 있지만, B2B SaaS 라는 카테고리가 탄생한 곳에서 임팩트를 내기 위해 노력한다는 것 자체가 정말 힘들지만 동시에 굉장히 즐겁게 느껴지는 과정이기 때문이다.

결국 우리 팀은 Y Combinator Winter 23 배치에 선정되었고, 2023년 1월부터 4월까지 샌프란시스코의 한 에어비앤비에서 팀원들과 동고동락하면서 고객과 대화하고 제품을 개발하는 기간을 가졌다. 이 기간을 거치면서 현재는 실제로 미국 고객들이 사용하는 제품을 만들고 있다는 점이 창업자로서 큰 동기부여가 되고 있다.

Day 1부터 미국에서 초기 제품개발을 하는 데 있어서, YC 경험이 매우 결정적이었다고 생각하고, 이 뜻깊은 과정을 통해 배운 핵심적인 5가지 내용을 공유하려고 한다.

Lesson 1: Hair on Fire Problem을 찾아라

1월에 본격적으로 YC 프로그램이 시작하기 전에 Idea discovery를 하기 위해 줌 콜로 미국에 있는 잠재고객들을 만났었다. 소개를 통해, 혹은 콜드메일을 통해 미국에 있는 잠재고객과 나름 열심히 discovery를 진행했고, 파악한 Pain들을 기반으로 초기적인 MVP를 만들고 YC에 참여하게 되었다. YC가 시작되면 “MVP를 사용할 고객을 바로 찾아야지!” 하는 기대감을 가지고서 말이다.

결론적으론 잘 안됐다.

YC에서 항상 강조하는 부분은 “Hair on Fire Problem을 찾아라”였다. Hair on Fire Problem은 머리에 불이 붙은 사람은 불을 끄기 위해서 벽돌도 산다는 만큼 급박한 문제로, 문제를 해결하기 위해 잠재고객이 바로 비용을 지불할 의사가 있는 문제를 의미한다. 처음에 말한 피상적인 문제를 깊게 파서 근본적인 문제를 발견하지 않으면 제대로 된 문제를 절대 발견할 수가 없다.

YC에서는 (최소한) 1월 한 달 동안은 문제정의에 시간을 쏟게 만들었다. 하루에 6 - 7개의 줌 미팅 혹은 대면 미팅을 하면서 한 달 반 동안 문제정의에 매달렸고, MVP는 2월 중순부터 시작할 수 있었다. 이번 YC 배치부터 다시 대면으로 진행되면서, YC 기간 동기 중 86%가 샌프란시스코에 베이스를 두었는데, 실제 미국에서 Hair on Fire Problem을 찾는데 있어서, 특히 국내 출신 Founder로서 현지에 기반을 두는 것이 얼마나 초기 스타트업의 문제정의와 고객 확보에 결정적인지 느낄 수 있었다.

우리가 초기에 유료 고객으로 확보하게 된 고객사는 아직 일반화 하긴 어렵지만 아래와 같은 과정을 거쳤다.

• Step 1) Cold mail이나 Warm intro (YC 동기의 전직장 사람 소개) 등을 통해 소개받은 후 줌 미팅 진행
• Step 2) 개발했던 MVP를 보여줌. 뭔가 그쪽의 관심 분야와 다르다는 걸 느낌. 얼마 지나고부터는 아예 MVP를 보여주지 않았음. (아래 Lesson 2와 연계)
• Step 3) Workflow와 현재 pain을 자세히 듣기 위해, 대면 커피챗 혹은 Happy hour 요청
• Step 4) 1시간 정도 진행 후, 돌아가서 다시 문제 정리하여 담당자에게 보낸 후, 해당 문제 중 어떤 것이 올해 가장 주요한 아젠다인지 확인. 같이 일하는 관련 팀과 추가 미팅을 통해 근원적 문제 정의.
• Step 5) 1 - 4 Step을 여러 사람들과 반복. 공통적 문제 확인 후 MVP 진행 시작. MVP는 제품으로 개발하지 않고, Google Looker Studio 등으로 제작.

Lesson 2: 장담하는데 문제를 해결하는데 아무도 너의 제품을 사지 않을 것이다. 문제를 해결하는 미션을 가진 “창업가 너 자신”을 셀링해라

YC 회사 중 Vendr라는 구매관리 SaaS 회사가 있는데, 2019년 여름 배치로 YC를 진행하고, 3년 만에 기업가치 기준 유니콘(1조 원 이상)에 도달한 굉장히 빠른 성장을 보인 회사였다. Vendr의 대표인 Ryan Neu의 세션이 가장 기억에 남는데, 초기 스타트업에 주는 조언의 핵심은 다음과 같다.

“Don’t sell product that’s 4 weeks old. Sell ‘YOU’ whose life mission is to solve their problem.” (“4주밖에 안 된 너의 제품을 팔지 말라. 그들의 문제를 해결하는 것이 미션인 “너 자신”을 셀링해라.”)

고객은 여러 가지 이유로 너희 제품을 안 사용할 거라고 한다. 바쁘다든지, 예산이 없다든지, 갑자기 개인적인 일이 발생했다든지 등.

그렇기 때문에 더더욱 개발한 지 4주밖에 안 되는 제품으로 고객의 문제를 해결하려고 하지 말고, 너희 창업자들이 제품과 관계없이 달라붙어서 그 문제를 해결하는 데 노력하라는 것이다. 이 조언을 초기에 듣고, 처음에 개발한 MVP를 보여주던 방식에서 탈피하여, 미국 고객들과 인터뷰할 때 첫 미팅 때 애초에 제품을 보여주지 않고 문제를 듣고 해결책을 고민하는 것에 집중하였다. 그 후, 초기 솔루션을 Google Looker 등으로 만드는데 1주일을 넘기지 않고 최대한 우리 팀의 강점인 AI 응용 역량을 보여주는 데 집중하여, 우리 팀이 얼마나 고객의 문제 자체를 해결하는 데 집중하려고 하였다.

Lesson 3: 더 못하는 핑계를 찾지 마라

우리 팀 YC 담당 파트너 중 한 사람은 Dave Lieb라고 범프 (Bump)라는 아이폰끼리 부딪치기만 하면 사진과 연락처를 함께 공유할 수 있는 앱을 개발했던 창업가이며, 구글에 매각하여 구글 포토를 만들었던 사람이었다. 매주 오피스 아워를 진행하면서, 가장 많이 들었던 조언(?)은 “창업자들은 항상 더 못한 핑계를 댄다”였다.

“나: 지난주 매일 100개 업체씩 콜드메일 보냈습니다.” (잘했다고 생각했음)

“Dave: 아 그래요? 많이 바빴나요? 왜 200개씩 못 했죠?”

“나: 그게 제품 논의도 내부적으로 하고 그러느라고요”

“Dave: 그럼 그거 끝나고 더 보내면 되지 않나요?”

“나: 네…그렇네요”

담당 파트너는 수많은 YC 업체를 봐왔고, 창업자들은 항상 “더 못한” 핑계를 댄다고 했다. 더 많은 고객과 만나지 못한 이유, 더 빨리 출시하지 못한 이유, 더 많은 딜을 마무리 짓지 못한 이유 등. 우리 창업자들은 그러지 않기를 바란다면서.

Lesson 4: YC 졸업 후에도 Pace를 잃지 마라

또 다른 YC Alumni인 HR SaaS 업체 Rippling의 CEO Parker Conrad는 YC 이후 성공하는 회사는 한가지 공통점이 있는데, 그것은 YC 때 극단적으로 높았던 팀의 업무 생산성을 계속 유지했다는 점이었다. 보통 YC 4개월 동안은 굉장히 타이트하게 돌아가기 때문에, 극단적 생산성이 발휘되는데, 다수의 회사가 YC 졸업 후 페이스를 잃고 슬럼프에 빠지는 경우가 많다는 점이다. 한번 극단으로 올라간 생산성이 낮아지면, 다시 모멘텀을 찾는 데 또 시간이 걸리기 때문에, 성공하는 스타트업은 극단의 생산성을 얼마나 창업자, 그리고 팀 전체가 유지할 수 있는지에 달려있다고 하였다.

YC에서 극단적인 생산성을 유지하기 위해서는, 업무의 극단적인 우선순위화를 항상 강조한다.

• 2주마다 목표설정을 하게 하고 (YC Playbook은 다른 정성적인 목표들보다 ARR 목표를 강하게 추천한다), 6 - 8팀 정도로 이루어진 Session에서 YC 파트너와 함께 목표 달성 여부를 체크한다.
• ‘Lesson 3’ 에서 언급한, 더 빠르게 성장하지 못한 이유를 극단적으로 투명하게 공유하게 하여 왜 더 할 수 없었는지, 예를 들어 10명의 고객에게 데모를 보여줬으면 왜 50명에게 보여줄 수는 없었는지를 얘기한다.
• 50명의 고객에게 데모를 할 수 없었던 가장 큰 Blocker 1-2개만 우선순위로 정의해서, 이를 어떻게 없앨 수 있는지 방법을 논의한다.

이를 다른 6-8개 팀과 YC 파트너가 같이 공유받고 고민해주다 보니, 우선순위 설정과 Best practice 공유가 매우 활발하게 이루어질 수 있었고, YC도 이러한 관점에서 항상 비슷한 Stage의 Founder community에서의 정보 공유와 상호 목표리뷰 하는 점을 강조한다.

Lesson 5: 스타트업은 이유가 무엇이 되었든 간에 현금이 고갈되면 죽는다.

YC기간 동안 가장 많은 신경을 써야 했던 순간은 3월에 터진 실리콘밸리뱅크 (SVB) 사태였다. 3월 9일 목요일 점심 즈음에 우리 투자금이 예치되어 있던 SVB가 뭔가 수상하다는 점을 YC 동기들과 Community 등에서 듣고 서둘러 다른 은행에 신규 계좌 개설신청을 하고 대기 중에 있었는데, 3월 10일 금요일 서부 시간 오전 6시, 동부 시간 장이 열리는 9시에 뉴욕에 있는 창업가 지인에게서 빨리 뉴스 확인해 보라는 전화에 잠이 깼다.

확인해 보니 SVB가 이틀 만에 파산해 버렸다.

급한 대로 거래하고 있던 로펌에라도 임시 예치를 하기 위해 방법을 알아보았지만, 이미 파산신청이 난 후였기 때문에 오후 내내 기다려도 계좌동결은 풀리지 않았다. 우선 투자자들에게 소식을 빨리 알리는 것이 중요하다고 생각해 투자자 업데이트 메일을 바로 작성하였다. 그리고 그 주 토요일, 일요일은 살면서 느낀 가장 긴 48시간이었다.

YC에서 창업자 Retreat 때부터 강조한 부분은 스타트업이 망하는 이유는 생각보다 단순하다는 것이다. 공동창업자끼리 초반에 갈라서거나, 현금이 고갈돼서이다. 현금이 고갈되는 이유는 정말 다양하기 때문에, 창업자로서 가장 우선순위화 해야 할 점은 현금흐름 관리라는 것이다. 원론적인 얘기라 이해하고 넘겼던 것이, 이렇게 예외적인 경우로 다가올지는 예상하지 못했고, 여러 언론과 트위터에서도 “미국 테크 역사상 가장 어려웠던 48시간” 이라고 할 정도로 굉장히 급박하게 돌아갔었다.

다행히 미국 연방예금보험공사 (FDIC)에서 예금자들은 예금액 전부를 보장받는다고 일요일 저녁에 발표한 덕분에 위기는 넘어갔지만, YC에서 강조한 대표의 가장 중요한 역할인 “현금흐름 관리”의 중요성을 극단적 케이스로 경험할 수 있었다.

위의 Lesson들은 기본적으로 YC의 모토인 “Make Something People Want”와 모두 연계되며, 이를 달성하기 위해 창업자가 이런저런 핑계 대지 말고 더 못한 이유에 대해 항상 반성하며, 보수적으로 현금흐름을 관리해야 한다는 원칙을 강조하고 있다. 실제로 YC 회사들의 경영 방식을 자세히 들어보면 위와 같은 공통점들을 보이고 있는 점이 굉장히 신기하며, YC가 창업한 이래 얼마나 동일한 원칙을 지속적으로 강조해 왔는지 배울 수 있었다.

싱클리에 적용된 AI 기술 (1) Embedding에 대하여

안녕하세요, 싱클리 팀의 Spring입니다. 🦄

메이커로그에 올린 글을 클럽에도 공유드리면 좋을 것 같아, 같이 올려요 ;)

저희 팀은 AI 기술 기반으로 고객 피드백을 분석하는 제품 싱클리를 만들고 있는데요, 이번에 Podium이라는 미국 회사의 AI 해커톤(Hack-AI-thon)에서 저희 연구팀이 Advisor로 참여하여 자문한 AI 관련 내용을 공유드리고자 합니다.

<Podium의 Hack-AI-thon에 참여해 AI 관련 자문을 진행했습니다.>

Podium에 제공한 설명 자료 등 싱클리에도 적용되는 AI / NLP 기술 관련해서 더 많은 분들께 공유드리면 좋을 것 같아, 시간 날 때마다 차근차근 풀어내보려고 합니다.

이번에 첫 편으로 풀어낼 이야기는 Embedding이라는 개념인데요, Semantic Search(의미 기반 검색), Recommendation(추천), Clustering(군집화) 등을 비롯하여, LLM(Large Language Models: 대형 언어 모델)에게 방대한 사전 지식을 주입하여 이를 바탕으로 원하는 결과물을 만들어내도록 하는 데 필수적인 요소입니다.

현재 싱클리에서도 고객 피드백을 자동분류 하거나, 긍정/부정 감정 분석 결과를 제공하는 등 다양한 기능에 embedding이 활용되고 있습니다.

Embedding이란?

Embedding을 도식화하면 위 그림과 같은데요, Embedding(또는 embedding vector)이란, 텍스트를 실수 벡터 형태(i.e. floating point 숫자들로 구성된 고정된 크기의 배열)로 표현한 결과물을 의미합니다. 특정한 단어, 문장 혹은 문서를 embedding 생성 모델에 입력하게 되면, 일정한 수의 실수들로 구성된 벡터가 출력됩니다.

Embedding을 언제 사용해야 하는가?

Embedding을 활용한 예시로, Semantic Search(의미 기반 검색)을 도식화하면 위와 같습니다. 사용자가 제시한 텍스트 형태의 query(검색어)와 의미적으로 연관성이 높은 문서들을 찾아서 제시해 주는 기능입니다. Embeddings를 활용한 Semantic Search 프로세스를 간략하게 정리하면 아래와 같습니다.

1. 문서 모음집에 포함되어 있는 각각의 문서에 대한 embedding을 계산하여 별도의 저장소(e.g. local drive, vector database 등)에 저장해 놓음.
2. Query 텍스트에 대한 embedding을 계산함.
3. Query embedding과 각 문서 embedding 간의 cosine similarity(코사인 유사도)를 계산하고, 그 값을 기준으로 전체 문서들을 내림차순 정렬함.
4. 정렬 결과 중 상위 k개에 해당하는 문서들의 텍스트를 불러온 뒤 이를 반환함.

Embedding을 활용한 다른 예시들은 블로그에서 더 자세하게 풀어냈습니다.

링크 : https://www.syncly.app/ko/blog/what-is-embedding-and-how-to-use

🪄 또 궁금하신 AI 관련 이야기들이 있다면, 댓글로 남겨주세요.

다음 편에서 반영해서 적어보도록 하겠습니다!

감사합니다.

싱클리에 적용된 AI 기술 (1) Embedding에 대하여

안녕하세요, 싱클리 팀의 Spring입니다. 🦄

저희 팀은 AI 기술 기반으로 고객 피드백을 분석하는 제품 싱클리를 만들고 있는데요, 이번에 Podium이라는 미국 회사의 AI 해커톤(Hack-AI-thon)에서 저희 연구팀이 Advisor로 참여하여 자문한 AI 관련 내용을 공유드리고자 합니다.

<Podium의 Hack-AI-thon에 참여해 AI 관련 자문을 진행했습니다.>

Podium에 제공한 설명 자료 등 싱클리에도 적용되는 AI / NLP 기술 관련해서 더 많은 분들께 공유드리면 좋을 것 같아, 시간 날 때마다 차근차근 풀어내보려고 합니다.

이번에 첫 편으로 풀어낼 이야기는 Embedding이라는 개념인데요, Semantic Search(의미 기반 검색), Recommendation(추천), Clustering(군집화) 등을 비롯하여, LLM(Large Language Models: 대형 언어 모델)에게 방대한 사전 지식을 주입하여 이를 바탕으로 원하는 결과물을 만들어내도록 하는 데 필수적인 요소입니다.

현재 싱클리에서도 고객 피드백을 자동분류 하거나, 긍정/부정 감정 분석 결과를 제공하는 등 다양한 기능에 embedding이 활용되고 있습니다.

Embedding이란?

Embedding을 도식화하면 위 그림과 같은데요, Embedding(또는 embedding vector)이란, 텍스트를 실수 벡터 형태(i.e. floating point 숫자들로 구성된 고정된 크기의 배열)로 표현한 결과물을 의미합니다. 특정한 단어, 문장 혹은 문서를 embedding 생성 모델에 입력하게 되면, 일정한 수의 실수들로 구성된 벡터가 출력됩니다.

Embedding을 언제 사용해야 하는가?

Embedding을 활용한 예시로, Semantic Search(의미 기반 검색)을 도식화하면 위와 같습니다. 사용자가 제시한 텍스트 형태의 query(검색어)와 의미적으로 연관성이 높은 문서들을 찾아서 제시해 주는 기능입니다. Embeddings를 활용한 Semantic Search 프로세스를 간략하게 정리하면 아래와 같습니다.

1. 문서 모음집에 포함되어 있는 각각의 문서에 대한 embedding을 계산하여 별도의 저장소(e.g. local drive, vector database 등)에 저장해 놓음.
2. Query 텍스트에 대한 embedding을 계산함.
3. Query embedding과 각 문서 embedding 간의 cosine similarity(코사인 유사도)를 계산하고, 그 값을 기준으로 전체 문서들을 내림차순 정렬함.
4. 정렬 결과 중 상위 k개에 해당하는 문서들의 텍스트를 불러온 뒤 이를 반환함.

Embedding을 활용한 다른 예시들은 블로그에서 더 자세하게 풀어냈습니다.

Embedding이란 무엇이고, 어떻게 사용하는가? - syncly.app

본 글에서는, AI에서 중요하게 취급되는 개념 중 하나인 embedding에 대해서 알아보고자 합니다. 현재 Syncly에서도 Feedback Auto-Categorization, Sentiment Classification 등의 기능에 embedding이 활용되고 있습니다.

https://www.syncly.app/ko/blog/what-is-embedding-and-how-to-use

링크 : https://www.syncly.app/ko/blog/what-is-embedding-and-how-to-use

🪄 또 궁금하신 AI 관련 이야기들이 있다면, 댓글로 남겨주세요.

다음 편에서 반영해서 적어보도록 하겠습니다!

감사합니다.