프로세스 마이닝을 활용한 고객 여정 분석
  • 작성일2021/12/29 15:40
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2010년에 발표된 하버드 비즈니스 리뷰의 연구에 따르면 고객만족지수나 순추천지수(Net Promoter Score)와 함께 고객노력 지수(Customer Effort Score)가 고객 충성도에 중요한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.

 

[그림 1] 고객 여정 분석의 가치

 

고객 여정 분석에서 발견된 통찰력은 고객 만족 수준을 높이고, 고객 노력 수준을 획기적으로 낮추는데 기여할 수 있다([그림 1] 참조). 이를 통해 기업은 고객 충성도, 고객 유지 및 매출을 극적으로 개선할 수 있다. 특히, 온라인 기업(예, 온라인 뮤직/쇼핑/게임/도서 기업)의 고객 여정은 유무선 웹사이트를 기반으로 수행된 검색, 등록, 구매, 서비스 사용 및 고객 서비스에 관한 모든 행동과 경험을 포함하고 있다. 그러므로 온라인 기업의 고객 여정 분석은 기업의 생존과 성장에 직결될 수 있는 핵심과제가 되고 있다.

 

고객 여정 분석의 도전과제

 

사실, 수많은 기업들이 고객 여정 분석의 가치를 인지하고 있다. 그러나 고객 여정 분석의 가치를 실현하기 위해 기업은 다음과 같은 3가지 도전과제를 극복해야 한다. 여기서, ‘도전관제 1’은 오프라인 기업의 고객 여정 분석에만 해당된다. 왜냐하면 온라인 기업은 이미 고객 여정 분석에 활용할 수 있는 방대한 로그 데이터를 보유하고 있기 때문이다.

  • 도전과제 1
    • 오프라인 공간의 고객 여정을 분석하기 위해서 (오프라인) 기업은 고객 여정에 관한 기록을 별도로 저장해야 한다. 사물인터넷의 확산으로 오프라인 공간의 고객 여정에 관한 기록을 저장할 수 있는 기회가 증가하고 있으나, 오프라인 공간의 고객 여정에 관한 기록을 확보하는 것은 쉬운 일이 아니다.
  • 도전과제 2
    • 기업은 실제 고객 여정을 나타내는 매우 복잡한 프로세스 맵([그림 2] 참조)을 발견하고, (실무에 적용할 수 있는 통찰력을 발견하기 위해) 이를 단순화할 수 있어야 한다.
  • 도전과제 3
    • 기업은 다양한 조건(유입경로, 성별, 나이, 브라우저 종류 등)을 반영한 고객 여정 맵을 매우 빠르게 도출하고 분석할 수 있어야 한다

[그림 2] 온라인 취업 사이트의 복잡한 고객 여정 예시

 

로그 데이터에서 발생했던 실제 프로세스 흐름을 자동으로 가시화하는 프로세스 마이닝 기술은 도전과제 2와 3의 극복에 도움을 줄 수 있다. 이런 이유로, 최근에 고객 여정 분석에 프로세스 마이닝을 활용하는 국내외 기업들이 증가하고 있다.

 

프로세스 마이닝을 활용한 두 가지 도전과제의 극복

 

‘도전과제 2’의 극복: 프로세스 마이닝은 고객 여정을 기록한 로그 데이터에서 실제 프로세스 맵을 자동으로 발견하고, 빈번하게 수행된 액티비티와 경로만을 표시하여 발견된 복잡한 프로세스 맵을 분석 가능한 수준으로 단순화 할 수 있다. 예를 들어, [그림 2]는 로그 데이터에 기록된 모든 액티비티와 이들 사이의 모든 경로(즉, Activities: 100%, Paths: 100%)를 나타내고 있다. 프로세스 마이닝 도구인 Disco에 내장된 단순화 기능을 활용하여 기업은 빈번하게 수행된 액티비티와 경로(즉, Activities: 54%, Paths: 0%)만을 표시하는 맵을 도출할 수 있다([그림 3] 참조).

 

 

[그림 3] 단순화된 온라인 취업 사이트의 고객 여정 맵

 

‘도전과제 3’의 극복: 기업은 Disco의 강력한 필터 기능들을 조합하여 다양한 조건들을 반영한 고객 여정 맵을 빠르게 발견하고 분석할 수 있다. 예를 들어, 온라인 기업은 Timeframe 필터의 적용을 통해 특정 기간(예, 오전이나 새벽)에 해당하는 고객 여정 맵이나 Follower 필터의 적용을 통해 두 페이지 간 수행 간격이 3초 이상 걸린 고객 여정 맵을 빠르게 발견할 수 있다. 또한 온라인 기업은 [그림 4]에 나열된 필터 기능들을 조합하여 실제 문제의 해결에 도움을 주는 통찰력을 빠르게 발견할 수 있다.

 

[그림 4] ‘도전과제 3’의 극복을 위한 다양한 필터들의 적용

국내외 주요 고객 여정 분석 사례 요약

 

국내외에서 프로세스 마이닝을 활용하여 고객 여정을 분석한 주요 사례는 다음과 같다.

로엔의 멜론 서비스(국내)

  • 옴니아폰 구매 고객에게 무료 이용권이 제공됨. 멜론은 이들 중 유료 서비스로 전환한 고객의 사용 패턴을 분석하여 향후 마케팅 방안 수립을 위한 통찰력을 발견함.
  • 시간대(예, 낮과 새벽)별 또는 로그인 채널(카카오톡 vs 멜론)별, 모바일 버전(모바일 2.0 vs 모바일 3.0)별 사용 패턴과 이상 행동을 비교·분석하여 향후 마케팅 방안 수립 및 서비스 개선을 위한 통찰력을 발견함(데이터 분석 팀의 자체 검증 후, 프로세스 마이닝 도구인 Disco를 구매함).

네덜란드 전자상거래 기업의 고객서비스(FAQ) 프로세스

  • 네덜란드 전자상거래 기업은 프로세스 마이닝을 통해서 웹사이트의 FAQ 개선을 위한 통찰력을 발견함(FAQ 검색의 노력을 덜어줌). 고객은 해결책을 온라인에서 찾을 수 있기 때문에 훨씬 더 적은 문의 콜들이 콜센터에 접수됨. 단 한 번 수행된 5-10일간의 프로세스 마이닝 분석으로 이 기업은 연간 약 100,000 유로(약 1억 3천만 원)를 절감할 수 있었음.

취업 사이트의 신규 사용자 등록 프로세스

  • 취업 사이트에서 수행된 고객 여정 분석(신규 사용자의 등록 프로세스가 분석됨)은 사이트와 사용성의 지속적인 개선을 위한 엄청난 기회들을 제공함(등록 과정의 불편함을 개선함). 이러한 노력을 통해서 신규 사용자 획득이 증가하고, 기존 사용자 유지가 크게 향상됨.

라보뱅크의 교차채널 대출 신청 고객 여정

  • 웹사이트 정보 수집 단계부터 개인 약속까지의 대출 신청 고객 여정을 분석한 결과, 웹사이트의 자가진단 도구를 처음 사용한 고객 중에서 14%만이 이 도구를 성공적으로 사용함. 대상 프로세스를 담당하는 부서와 IT부서는 이 중요한 단계에서 잠재 고객들을 잃지 않기 위해 웹사이트 사용성을 지속적으로 개선하고 있음(웹사이트에서 제공되는 대출 자가진단 도구의 불편함을 발견하고 개선함).

ING Direct의 고객 서비스 프로세스

  • ING Direct는 고객이 콜센터에 전화하기 전에 웹사이트에서 수행하는 행동을 분석하기 위해 프로세스 마이닝을 수행함. 분석 결과, 고객은 지불 한도를 조회한 후에 지불 한도를 변경하기 위해 전화하거나 온라인 계좌 개설 전후에 도움을 구하기 위해 전화한다는 것을 발견함. 이러한 발견은 고객이 콜센터에 전화하는 빈도를 낮출 수 있는 방안의 마련에 도움을 줌.

 

[그림 1]에 나타난 것처럼, 고객의 시간과 인지적·감정적 노력을 줄여주는 것은 고객 충성도 개선에 크게 기여한다. 이런 이유로, 다수의 사례들이 고객의 노력과 불편함을 줄이는 것에 초점을 맞추고 있다. 예를 들어, 신규 사용자가 취업 사이트에 가입하여 이력서를 등록하고, 등록된 직업에 매칭하는 과정에서 중도에 멈추는 단계들이 분석되었다. 분석 결과, 등록을 시도한 사용자 중 약 10%에 해당하는 296명의 사용자가 중도에 등록을 멈추었다([그림 5] 참조). 중요 단계의 사용성을 개선한 후에 이 기업은 중도 포기가 개선되었는가를 검증하였다.