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VOC

정의

VOC(Voice Of Customer)는 기업의 경영 활동에 있어서 고객들이 기업의 서비스에 반응하는 각종 문의, 불만, 제안 등을 의미한다. 이러한 VOC을 구성하고 있는 데이터는 주로 콜센터 등에서 사용하는 CRM의 고객지원 시스템을 통해 확보할 수 있는 상담원의 고객상담메모, 고객지원 게시판이며, 최근에는 블로그, 트위터, 커뮤니티 사이트의 다양한 채널을 통해 확보가 가능한 고객 제품, 서비스의 반응 등 데이터를 포괄적으로 포함한다.

VOC 시스템설명
Inside VOC* 시스템기업 내부 CS채널(VOC 채널)로 접수되는 VOC
* CTI, ERMS, Chat, Self-Service System 등
Outside VOC 시스템* 자사와 관련된 기업 외부 환경에서 유포 확산되고 있는 VOC
* 내부 VOC보다 수집 및 모니터링이 어려움
Offline VOC 시스템* Web 채널 외의 채널에서 접수되는 VOC
* 대면상담, FAX, 전화, 우편 채널
Online VOC 시스템* 인터넷을 통한 고객의 의견 수집
* 홈페이지, 게시판 등

필요성

2000년 대 CRM 시스템을 포함하는 대규모 콜센터 인프라의 구축으로 인하여 대용량의 고객 상담 메모가 시스템 상에 지속적으로 축적되어 왔다. 또한 디지털 환경의 보편화 및 인터넷 환경 등이 활성화 되며 소비자의 적극적인 의사 표현이 이루어 지고 있다. 특히 웹 2.0 패러다임의 등장으로 제품/서비스 사용자의 인터넷 상의 블로그, 커뮤니티 등을 통한 적극적인 소비자의 의사표현 하는 프로슈머가 등장하였고 이들은 본인의 의견을 다른 사용자들과 적극 공유, 기업 경영에 영향력을 행사하고 있다. 따라서 다양한 고객의 필요 및 문제를 명확히 파악하고 이를 제품/서비스에 반영하는 것은 갈수록 치열해 지는 기업 경쟁 환경에서 기업의 생존과 직접적 관계를 가지고 있다.

관점필요성
고객서비스 개선에 의한 고객 만족도 향상 필요
담당(직원)* 다양한 고객 채널에 대한 효과적인 대응 필요
* 고객의 정확한 요구사항 파악 및 빠른 대응 체계 마련
기업(관리자/경영)* 효과적 고객 서비스 체계 마련, 경영 효율성 확보
* 제품 / 서비스의 고객 맞춤형 대응에 의한 매출 확대

VOC 데이터 특징

일반적으로 VOC 데이터는 다음과 같은 콘텐트적 특징을 가지고 있으며, 각 특징에 맞춰 적합한 분석 기법의 적용이 필요하다.

  • 제품/서비스 도메인 종속

VOC 데이터는 기업의 제품, 서비스 판매 등의 고객 대면 경영 활동에서 발생되는 데이터이다. 따라서 VOC 데이터는 기업의 제품, 서비스에 대한 고객의 다양한 불만, 제안, 의견 등의 피드백 내용을 담고 있다. 고객 판매의 제품, 서비스에 대한 도메인 지식을 표현할 수 있는 상품명, 서비스명, 고객분류 등의 키워드의 확보 및 구축이 필요하다.

  • 약어, 구어체 형태로 기술

콜센터의 상담원을 통해 구축되는 VOC 데이터는 짧은 고객과의 상담시간 내에 작성된다. 그래서 상담원의 편의에 맞춰 종종 약어, 구어체 등으로 기술된다. 이러한 약어 및 구어체를 언어분석 단계에서 효과적으로 처리할 수 있도록 하는 고려가 필요하다.

  • 일반 문서 대비 짧은 텍스트 구성

콜센터의 상담 메모는 평균 100자 내외의 짧은 내용으로 기술되어 있다. 경우에 따라서는 문장이기 보다는 주요 이슈(불만, 불량 등)에 대한 핵심 단어의 나열인 경우가 많다.

  • 민감한 정보 포함 가능

고객 상담 내용을 그대로 기술하는 경우는 이름, 주소, 주민등록번호, 전화번호, 카드번호 등의 다양한 고객의 개인정보를 포함하게 된다. 이러한 개인정보는 전처리 과정 등을 통해 필터링되어 분석 결과에 노출되지 않도록 해야 한다.

  • 부분적 정형화 적용

콜센터 내부의 콘텐트 활용에 대한 노력으로 부분적으로 정형화된 패턴 형태로 저장된 경우가 있다.그러나 콜센터 인력의 빠른 교체 및 다양한 고객 피드백 등으로 데이터의 오류가 많아 예외 없는 패턴 기반의 분석은 현실적으로 어렵다. 따라서 패턴으로 기술된 부분에 대한 처리와 그 외의 데이터의 처리를 복합적으로 적용하여야 한다.

주요 VOC 분석 기법

텍스트마이닝을 활용한 VOC 데이터 분석 기법과 해당 기법을 적용하기 위한 기술은 다음과 같다.

기법설명사용기술
랭킹 분석(이슈 파악)유의미한 어휘(명사, 명사구)를 문서군 내의 발생 정도를 측정하고 이슈화되고 있는 어휘 순위를 기간(시간, 일간, 주간, 월간 등)측정, 랭킹 형식으로 제공기간별 TF1) 기반 통계 분석
연관 분석(관계 파악)어휘 간의 관계성을 분석하여 연관 어휘를 플래시 형태의 시각화 등을 통해 표현Topic Rank2) 언어분석기, 특성추출
추이 분석(이슈 변화 파악)시간의 흐름에 따른 특정 어휘의 변화어휘 별 TF 변경 추이 분석,시각화 (꺽은선, 바 그래프 등)
평판 분석(고객 평판 분석)고객의 의견 (상담메모, 게시판 글 등)을 분석하고 좋음/나쁨 형태로 자동으로 분류언어분석기 (용언 분석),패턴매칭 기반 분류

VOC 데이터 분석의 고려사항

  • 데이터 품질 수준 확인

분석할 VOC 데이터에 대한 선행 품질 확인 및 고객과의 공유가 반드시 필요하다. 고객도 VOC 데이터의 품질이 좋지 않다는 것을 인지하고 있으나 프로젝트 수행 후 원하는 품질에 대한 콘텐트 문제를 간과하기 쉽다.

  • 도메인 주요 이슈 확인

분석 대상의 VOC에서 어떤 정보를 궁극적으로 뽑아 내야 하는지에 대한 구체적 고객 요구, 시나리오의 준비가 필요하다. 이것이 없으면 프로젝트 중 논의 등의 시간 증가로 위험성이 커진다.

바깥 고리

  • Text Mining 기반의 VOC분석 White Paper(시맨틱 그룹 안태성 수석부장/기술사) 중 일부
1)
TF (Term Frequency): 문서 내의 특정 키워드의 발생 빈도를 측정
2)
Topic Rank: Text Rank 알고리즘을 개선한 솔트룩스의 어휘 연관 분석 알고리즘
voc.txt · 마지막으로 수정됨: 2018/07/01 23:48 저자 baobab