데이터로 고객 성공 및 브랜드 충성도 가속화

R최근 금융 서비스 및 통신 제공업체는 심각한 문제를 경험했습니다. 그들은 디지털에 정통한 경쟁자들, 온라인 고객 서비스에 대한 높아진 기대치(팬데믹 이전 및 이후), 불안해하는 고객의 더 많은 케이스를 만났습니다. 한편, 원격 근무는 서비스 직원의 생산성, 일상 업무 등에 영향을 미쳤습니다. 그러나 그들이 혼란과 증가하는 소비자 기대치에 반응하는 유일한 서비스 중심 산업은 아닙니다.

서비스 품질은 고객을 유지하느냐 잃느냐의 차이를 의미할 수 있으므로 조직은 고객이 고객과 어떻게, 어디서, 언제 참여하는지 조사해야 합니다. 서비스, ​​마케팅 및 상거래 전반에 걸친 경험을 바라보는 단일 고객 관점이 필수적입니다. 불행히도 많은 기업은 이러한 관점을 모호하게 만드는 이질적인 데이터와 연결이 끊긴 애플리케이션으로 어려움을 겪고 있습니다. 이는 조직이 "충분히 좋은" 서비스가 충분하지 않다는 데 동의하는 고객에게 보다 일관되고 원활하며 신속하고 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 서비스 이행 및 관련 기술을 강화해야 함을 의미합니다.

데이터로 서비스 전략과 운영을 혁신하면 더 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 기반 서비스 접근 방식은 금융 서비스 및 통신 산업에 긍정적인 변화를 가져오고 있으며 비즈니스가 다음과 같은 이점을 달성하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

1. 모든 채널에서 향상된 맞춤형 고객 경험

2. 성공에 영향을 미치는 보다 생산적이고 권한 있는 서비스 에이전트

3. 서비스 운영 전반에 걸쳐 효율성, 우선 순위 지정 및 자동화 향상

4. IT 복잡성 및 비용 감소로 이윤 증대

열악한 고객 경험의 위험

고객이 탁월한 서비스를 경험하지 못하면 경쟁업체로 전환할 위험이 더 커집니다. 사실, 소비자의 80%는 한 번의 좋지 않은 경험 후에 전환할 것입니다.¹— 기업이 가격과 선택권 이상의 경쟁을 하도록 유도합니다. 다른 심각한 다운스트림 효과가 있습니다. 고객 이탈 증가, 평판 및 신뢰 감소, 성장 정체, 직원, 에이전트 또는 리더십 손실입니다.

비즈니스 상황은 즉시 바뀔 수 있습니다. 고객 상호 작용은 심각한 영향(예: 비용이 많이 드는 규정 준수 또는 규제 벌금 또는 만족도 점수의 급격한 하락)이 있는 문제를 예고할 수 있습니다. 각 문제로 인해 회사는 손실을 감당할 수 없는 시장 점유율을 빼앗길 위험이 커집니다.

컨택 센터에서 현장에 이르기까지 데이터 기반 및 디지털 기반 서비스 운영에 대한 약속을 통해 고객과 보다 나은 위치를 확보하고 대부분의 위험을 줄이거나 제거할 수 있습니다. 디지털 환경에서 참여 장벽은 종종 줄어들거나 제거되어 고객이 더 많은 서비스에 액세스할 수 있게 하고 브랜드는 더 나은 고객 서비스 제공을 위한 더 많은 기회를 얻게 됩니다.

데이터를 잠금 해제하고 고객 서비스를 종단 간 변환하는 방법

데이터 기반 서비스로의 전환은 비즈니스 탄력성과 미래 성장을 지원하는 인력, 프로세스 및 기술을 포괄하는 응집력 있는 데이터 전략을 구축 및 유지하려는 리더의 약속에서 시작됩니다. 다음 단계는 데이터 소스를 직관적이고 유연한 분석으로 통합하여 단일 소스를 달성하는 것입니다.

서비스 운영(및 비즈니스) 전반에 분석을 도입하면 상담원과 리더는 개인적이고 신속하며 효과적인 서비스에 영향을 미치는 매우 중요하고 완전한 고객 관점을 확보하고 콜센터를 고립된 운영에서 마케팅, 영업에 영향을 미치는 민첩한 체인지메이커로 전환합니다. , 제품 개발 등. 실질적인 결과는 다음과 같습니다.

금융 서비스를 위해…

· 고객 만족도 최대 31% 증가

· 상담원 및 사용자 생산성 최대 29% 증가

· 고객 유지율 최대 27% 감소

통신용…

· 37% 더 빠른 해결 시간

· 서비스 비용 55% 감소

· 사용자당 평균 수익(ARPU) 53% 증가

수익 보호에 중점을 둔 데이터 기반 서비스 및 관련 리소스의 네 가지 이점을 살펴보겠습니다.

1. 채널 전반에 걸쳐 개선되고 개인화된 고객 경험

고객은 소중한 비즈니스 자산이므로 각 관계를 신중하게 육성하고 보호하는 것이 중요합니다. 참여 방식에 관계없이 각자는 개인적인 상호 작용을 통해 신속한 해결을 기대합니다. 서비스 문제가 있을 수 있으며 도움을 받기 위해 여러 번 시도했습니다. 또는 기존 제품과 서비스를 상향 판매할 기회가 있을 수도 있습니다. 유감스럽게도 조직의 CRM(고객 관계 관리) 시스템 내부와 외부에 있는 사일로 데이터 시스템은 동급 최고의 서비스를 제공하는 것을 더욱 복잡하게 만듭니다.

데이터, 분석 및 AI는 기능적 통찰력이 긍정적인 비즈니스 결과를 이끌어내는 디지털 기업의 기초입니다. McKinsey에 따르면 많은 데이터 기반 방식을 사용하는 기업은 시장보다 15% 더 높은 성장을 보고했습니다.²—특히 B2B 시장에서, 그러나 동일한 관행이 B2C 기업에도 적용됩니다.

찰스 슈왑 이야기

Charles Schwab은 재무 계획 질문에 답하고, 고객 경험을 개선하고, 운영 활용도를 높이는 등 데이터를 사용합니다. Tableau를 사용하여 정적인 고객 보기에서 동적인 고객 보기로 전환하면 콜 센터, 지사 및 본사 직원이 데이터 오류 또는 불일치를 확인하고 통찰력을 발견하여 제품 조정을 수행할 수 있으므로 고객의 돈을 더 많이 벌고 긍정적인 참여를 유지할 수 있습니다.

“이제 고객 전화를 받고 처리하는 사람들이 스스로 영향을 미치고 더 높은 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 그들은 고객 참여 이면의 데이터를 살펴보는 역할로 전환하고 있습니다.”

2. 성공에 영향을 미치는 보다 생산적이고 권한 있는 서비스 에이전트

에이전트가 정보에 액세스하고 수동으로 프로세스를 수행하려고 시스템에서 시스템으로 이동할 때 고객은 단절된 커뮤니케이션, 파편화된 경험 및 긴 대기 시간의 영향을 느끼고 반응합니다. 그들은 고객 및 비즈니스 데이터에 대한 완전한 보기를 보고 더 스마트한 응답과 조치에 영향을 미치는 서비스 직원의 의미 있는 상호 작용을 원합니다.

Salesforce Research의 "서비스 현황" 보고서에 언급된 바와 같이 고객의 91%는 서비스가 좋으면 다시 구매할 의향이 있다고 말합니다.¹. 직관적인 분석을 통해 상담원은 데이터에 액세스하고 카탈로그화한 다음 가치 있고 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 데이터를 분석하고 다른 사람과 공유하여 고객의 최선의 이익을 위해 행동할 수 있습니다. 다음과 같은 사전 구축된 대시보드에 대한 액세스 Tableau의 콜 센터 액셀러레이터 서비스 팀에 전반적인 서비스 수준에 대한 더 깊은 보기를 제공하고 모든 비즈니스 리더가 에이전트 성과(좋고 나쁘게)를 분석하는 데 도움이 됩니다. 모든 고객 상호 작용에서 더 빠르고 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터가 있다는 사실을 확신하십시오.

버라이즌 스토리

수천 명의 고객이 안정적인 서비스를 제공하기 위해 인터넷, 케이블 및 전화 제공업체에 의존하고 있습니다. 고객이 이러한 서비스를 사용하면 충분한 데이터가 생성되고 수집될 수 있습니다. Verizon은 Tableau로 이를 분석하여 고객이 만족하고 문제가 처리되며 마케팅 또는 콜 센터와 같은 부서에서 패턴과 행동을 확인하여 서비스를 개선할 수 있도록 합니다. Center for Excellence는 분석을 수행하고, 데이터 관리를 지원하고, 이해 관계자에게 향상된 의사 결정을 위한 통찰력을 제공하기 때문에 매우 중요합니다.

“대시보드의 인사이트는 콜 센터 운영을 최적화하여 여러 고객 전화를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 시의적절한 대시보드를 모니터링하면 고객의 해결률과 만족도 지수가 올라갈수록 주요 비용 요인인 전화 및 파견의 양이 감소한다는 것을 알 수 있습니다.

3. 서비스 운영 전반에 걸쳐 더 복잡한 사례의 효율성 및 우선 순위 향상

2020년 이전에는 컨택 센터에서 전통적인 고객 수요와 서비스 급증을 관리할 수 있었습니다. 그러나 이러한 급증은 일반적으로 디지털 참여 및 팬데믹으로 인해 증가하는 예상치 못한 변화와 새로운 기대에 비해 수명이 짧고 예측 가능합니다. 인력이 줄어들면서 콜센터 사례도 처리하므로 효율성, 우선 순위 지정 및 자동화를 지원하는 데이터 기반 기술이 경험 방정식에 필요합니다. 특히 대규모 분산 기업의 경우에는 더욱 그렇습니다.

오늘날 AI가 내장된 대화형 분석을 통해 직원은 워크플로의 모든 고객 데이터와 서비스 성능을 자신 있게 이해하고 고객을 대신하여 행동하는 방법을 선택할 때 더 예측하고 능동적으로 대처할 수 있습니다. AI 기반 분석은 또한 더 나은 컨택 라우팅, 개선된 콜 센터 및 현장 직원 역량, 더 복잡하고 시간 집약적인 프로세스의 자동화를 위한 통찰력에 대한 속도를 높입니다. 예를 들어, Tableau의 콜 센터 KPI를 표시하는 단일 대시보드를 통해 경영진은 다중 시스템 종속성을 합리화하거나 제거하는 것부터 생산성과 커뮤니케이션을 방해하는 가치가 낮은 프로세스를 자동화하는 것까지 운영을 최적화할 위치를 보고 알 수 있습니다. 이를 통해 서비스 직원이 더 많은 고객을 지원하고 더 복잡한 사례를 해결할 수 있습니다.

텔스트라 이야기

Telstra의 일관되지 않고 단편화된 데이터는 파이프라인, 수익 예측 및 고객에게 새로운 기술을 더 빨리 제공하는 것을 어렵게 만들었습니다. 그러나 Sales Cloud와 CRM Analytics의 결합은 고객에게 새로운 솔루션을 제공하고 비즈니스 가치를 측정하는 방식을 변화시켰습니다. Sales Cloud는 기업 고객에 대한 전체 보기를 제공하고 영업팀에서 보다 의미 있는 상호 작용을 위해 예측하고 협업할 수 있도록 합니다. CRM Analytics는 또한 LOB(Line of Business) 관리자와 서비스 직원이 비즈니스 KPI를 달성하는 방법에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

4. IT 복잡성 및 비용 감소로 이윤 증대

Tableau와 같은 셀프 서비스 솔루션을 사용하여 고도로 구성 가능하고 관리하기 쉽고 사용자 정의 가능한 분석을 통해 성능을 명확하게 하고 보다 빠르고 정확한 비즈니스 의사 결정 또는 예측을 생성할 수 있습니다. IT는 더 이상 병목 현상이 아니며, 서비스 운영 직원, 비즈니스 분석가 및 경영진은 고객 여정에 대한 직접적인 가시성과 성공을 확장하거나 방해하는 요소를 명확하게 이해하고 있습니다.

이는 서비스 비용을 줄이고 고품질의 연중 고객 참여를 유지하기 위해 인력 배치, 예측 및 계절성을 통한 더 나은 계획으로 해석될 수 있습니다.

JP모건 체이스(JPMC) 이야기

인수합병을 통해 성장하면서 전략적 데이터는 JPMC의 비즈니스 운영에 필수적이었습니다. IT 부서는 Tableau를 통해 비즈니스 팀이 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 도메인 전문가가 업계 변화, 규정 및 위험에 대처하고 고객 성공을 위해 최적화할 수 있도록 했습니다. 예를 들어, 마케팅 운영은 고객 여정을 분석하여 모바일 애플리케이션과 같은 판촉 자료 및 제품을 알리고 지점 관리자는 더 나은 은행 업무 경험을 구현하기 위해 소매 데이터를 조사합니다.

“우리는 강력한 고객 데이터 세트에 Tableau를 적용하여 'Freedom과 당좌예금을 보유한 고객이 몇 명이고 모바일 지갑을 사용하는지'와 같은 질문을 신속하게 수행합니다. "