Customer Journey
고객 여정 관련 프로세스 마이닝 활용 사례와 효과는 다음과 같습니다.
- 2010년에 발표된 하버드 비즈니스 리뷰의 연구에 따르면 고객만족지수나 순 추천지수(Net Promoter Score)와 함께 고객노력지수(Customer Effort Score)가 고객 충성도에 중요한 영향을 주는 것으로 밝혀졌습니다. 고객 여정 분석에서 발견된 통찰력은 고객 만족 수준을 높이고, 고객 노력 수준을 획기적으로 낮추는데 기여할 수 있습니다(<그림 1> 참조). 이를 통해 기업은 고객 충성도, 고객 유지 및 매출을 극적으로 개선할 수 있습니다. 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 있습니다. 그러므로 온라인 기업의 고객 여정 분석은 기업의 생존과 성장에 직결될 수 있는 핵심과제가 되고 있습니다.
<그림 1> 고객 여정 분석의 가치
- 고객 여정 분석의 도전과제
- 사실, 수많은 기업들이 고객 여정 분석의 가치를 인지하고 있습니다. 그러나 고객 여정 분석의 가치를 실현하기 위해 기업은 다음과 같은 3가지 도전과제를 극복해야 합니다. 여기서, ‘도전과제 1’은 오프라인 기업의 고객 여정 분석에만 해당합니다. 왜냐하면 온라인 기업은 이미 고객 여정 분석에 활용할 수 있는 방대한 로그 데이터를 보유하고 있기 때문입니다.
3) Dixon et al. (2010), “Stop trying to delight your customers”, Harvard Business Review.
| 구분 | 설명 |
|---|---|
| 도전과제 1 | 오프라인 공간의 고객 여정을 분석하기 위해서 (오프라인) 기업은 고객 여정에 관한 기록을 별도로 저장해야 합니다. 사물인터넷의 확산으로 오프라인 공간의 고객 여정에 관한 기록을 저장할 수 있는 기회가 증가하고 있으나, 오프라인 공간의 고객 여정에 관한 기록을 확보하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. |
| 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 합니다. |
| 도전과제 3 | 기업은 다양한 조건(유입경로, 성별, 나이, 브라우저 종류 등)을 반영한 고객 여정 맵을 매우 빠르게 도출하고 분석할 수 있어야 합니다. |
<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 있습니다. 이런 이유로, 최근에 고객 여정 분석에 프로세스 마이닝을 활용하는 국내외 기업들이 증가하고 있습니다.
프로세스 마이닝을 활용한 두가지 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 단순화할 수 있습니다. 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 있습니다(<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 있습니다. 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 있습니다. 또한 온라인 기업은 <그림 4>에 나열된 필터 기능들을 조합하여 실제 문제의 해결에 도움을 주는 통찰력을 빠르게 발견할 수 있습니다.
<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 같습니다.
국내 대표 적용 사례 요약
| 구분 | 프로세스(서비스) | 분석 사례 요약 |
|---|---|---|
| 국내 | 로엔의 멜론 서비스 |
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| 우리은행의 비대면 펀드 가입 프로세스 |
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| 우리은행의 비대면 첫거래 고객 예금 신규 프로세스 |
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국외 대표 적용 사례 요약
| 구분 | 프로세스(서비스) | 분석 사례 요약 |
|---|---|---|
| 국외 | 네덜란드의 전자상거래 기업의 고객서비스(FAQ) 프로세스 |
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| 취업 사이트의 신규 사용자 등록 프로세스 |
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| 라보뱅크의 교차채널 대출 신청 고객 여정 |
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| ING Direct의 고객 서비스 프로세스 |
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- [그림 1]에 나타난 것처럼, 고객의 시간과 인지적·감정적 노력을 줄여주는 것은 고객 충성도 개선에 크게 기여합니다. 이런 이유로, 다수의 사례들이 고객의 노력과 불편함을 줄이는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 신규 사용자가 취업 사이트에 가입하여 이력서를 등록하고, 등록된 직업에 매칭하는 과정에서 중도에 멈추는 단계들이 분석되었습니다. 분석 결과, 등록을 시도한 사용자 중 약 10%에 해당하는 296명의 사용자가 중도에 등록을 멈추었습니다([그림 5] 참조). 중요 단계의 사용성을 개선한 후에 이 기업은 중도 포기가 개선되었는가를 검증했습니다.
<그림 5> 취업 사이트의 신규 사용자 등록 프로세스 분석 결과
