Cablecom: 기존 고객 케어에 눈을 돌리다

Cablecom GmbH는 스위스 최대 케이블 네트워크 사업자로, 국내 160만 가구를 대상으로 케이블 TV와 인터넷, 유∙무선 전화 서비스를 제공하고 있습니다.

 

Cablecom은 국내 업계 최초로 쿼드러플 플레이 서비스 (인터넷 전화와 초고속 인터넷, 인터넷 텔레비전 서비스, 이동 전화 서비스가 결합 되는 형태의 통신 서비스)를 제공하는 등, 새로운 것을 시도하는 혁신적인 기업이라는 평가를 받고 있습니다. 이러한 평가는 최고의 서비스를 제공하기 위하여 최신 기술을 적용해온 회사 내부 조직의 노력의 산물이라고 해도 과언이 아닐 것 입니다.

고객 이탈에 능동적으로 대처하다

전 산업군에 걸쳐 ‘고객 이탈’이라는 문제가 화두가 되었던 시절에는 효율적인 타겟팅과 이에대응하는 마케팅이 조직의 성공에 절대적인 영향을 끼쳤습니다. 방송∙통신 산업 분야에서도 고객 이탈은 국제적으로 공통적인 이슈였으며, 이에 대한 접근 방안이 시급하였습니다.

“고객의 눈으로 세상을 바라 보는 것이 우리 비즈니스의 핵심입니다.” Cablecom의 고객 인사이트 및 케어 담당 부서의 책임자인 Federico Cesconi가 말했습니다. “고객에 대한 정보와 피드백을 얻는 것은 고객의 입장에서 생각하기 위하여 필수적인 부분이며, 우리가 속한 산업분야에서 가장 골칫 거리 중 하나인 고객 이탈이라는 문제에 능동적으로 대처할 수 있게 해줍니다.” Cesconi는 계속해서 말헀습니다. “한번 떠난 고객을 되찾아 오는 것보다 기존 고객을 유지하는 것이 훨씬 쉬운일입니다. 기존의 수많은 윈-백 (win-back) 활동 및 프로모션들로 통신사를 바꾸려고 생각하는 고객들을 잡기에는 이미 너무 늦었기 쉽상이구요. 대부분의 경우가 그러한 결심을 굳힌 지 몇 주 이상은 되었을 것이고, 그들의 마음을 돌리는 것은 쉽지 않은 일이며 높은 비용이 들지요.”

아픈 곳을 찾아라

Cablecom은 고객이 서비스에 실망하게 되는 때와 다른 통신사로 바꾸려고 결심하게 되는 시기를 사전에 파악하는 것이 고객 이탈에 대항하는 데 있어 핵심적임을 깨닫게 되었습니다.그 결과, Cablecom은 IBM SPSS 소프트웨어를 통해 전사적 피드백 관리 (Enterprise Feedback Management) 를 지원하고 예측 분석 기술을 고객의 특성, 행동, 사고 방식 등을 이해하는 데 이용하게 되었습니다.

Cablecom은 최고의 서베이 어플리케이션인 IBM SPSS 제품군과 데이터 마이닝 기술을 선택하여 고객 라이프 사이클의 여러 단계에 걸쳐 고객 피드백에 접근하고 분석하는 작업을 수행하였습니다. Cablecom은 이러한 통찰력을 통해 미래 행동을 예측하고 고객의 요구사항에 부합하며 고객 이탈을 감소 시킬 수 있는 활동들을 기획할 수 있게 되었습니다.고객 라이프 사이클의 전 단계에 걸쳐 가장 중요한 접점들에서, Cablecom은 그들을 좀 더 잘 이해하고 이탈 확률을 예측하기 위하여 자세한 피드백을 요청하였습니다. 본격적인 영업이 일어나기 전의 시점에서는 채널을 통해 경쟁 방송∙통신사를 이용하고 있는지 여부와 언제 계약 기간이 만료 되는 지 등의 피드백이 수집 됩니다. 구매가 완료 된 뒤에는 자사와 자사가 제공하는 서비스의 첫 인상에 대한 만족도를 높이기 위해 적극적으로 접촉을시도합니다. 이러한 노력은 구매와 설치 기간, 서비스 이용 초기 기간까지 지속 됩니다.

나아가 Cablecom은 고객 라이프 사이클의 초반부터 중반까지의 기간 동안 고객이 서비스에 불만족한 경험을 하게 될 경우 이탈로 이어지는데 중대한 영향을 끼치며, 대부분의 경우 시간이 지남에 따라 더 영향이 크다는 것을 알게 되었습니다. 예를 들어, Cablecom은 고객 라이프 사이클에 접어 든 지 12~14개월 사이에 이탈 행동을 보이는 추세가 정점에 달하지만, 계약 후 9개월이면 이탈을 할 결심을 이미 하게 됨을 알게 되었습니다.
따라서 Cablecom은 고객의 아픈 곳을 찾아 내어 능동적으로 대처함에 따라 이탈 고객의 수가 현저히 감소할 수 있을 것이라 믿게 되었습니다.

그 결과 Cablecom은 계약 7개월 차에 접어든 고객을 대상으로 피드백 프로그램을 실시하였습니다. 이 IBM SPSS Data Collection를 이용하여 온라인 설문조사 형태로 설계 되었으며, 고객들은 서비스에 대한 전체적인 만족도를 평가하기 위한 5개의 문항에 응답하였습니다.설문 조사 응답 결과에 따라 각 고객의 이탈 확률에 따라 평점이 매겨졌으며, 가장 이탈 위험이 큰 고객은 전담 고객 케어 부서의 관리를 받게 되었습니다. 이탈 위험 고객 케어를 전담하고있는 이 부서에서는 이러한 고객들이 이탈하는 것을 막기 위하여 적극적으로 연락을 취하여 그들이 겪은 문제들에 대하여 논의하고 해결책을 제안하였습니다. 그 결과 많은 고객들에게서감사 전화를 받는 등 긍정적인 반응을 얻었습니다.

이와 같이 설문 조사를 통해 수집 된 정보는 IBM SPSS Modeler를 통해 분석 작업을 거치게 됩니다. 이를 통해 이탈 시점의 초기 기간, 고객 서비스 문의 건 수, 허용할 수 있는 가격대의 상한점과 최초 영업 채널 접점 등과 같은 이탈 고객을 감지할 수 있는 100개 이상의 지표를 찾아 내었습니다. 여기서 그치지 않고, 이러한 분석 결과를 기반으로 IBM SPSS 솔루션을 통해 설문 조사에 참여하지 않은 고객들의 만족도까지 파악하여 전체적인 고객층에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 이탈 위험이 감지 된 고객들은 고객 케어 팀을 거치게 되는 한편,그렇지 않은 고객층은 영업 부서가 교차 및 상승 판매의 기회를 얻기 위해 연락을 취할 수 있게 되었습니다.Cesconi는 말했습니다: “IBM SPSS의 기술은 상당히 직관적이며, 분석 작업을 놀랍도록 빠른 속도로 수행할 수 있게 해주었습니다. 단순한 작업은 마우스 클릭 몇 번이면 끝낼 수 있게 되었지요. ― 이것이 바로 진정한 경쟁력입니다.”

고객 이탈의 감소

IBM SPSS 기술은 Cablecom이 이탈할 확률이 있는 고객들을 좀 더 정확하게 파악할 수 있게 해주었으며, 기존 고객 유지율을 향상 시키기 위해 능동적으로 대처할 수 있게 해주었습니다.

온라인 설문 조사를 통해 수집 된 데이터는 현재 자사에 만족하고 있는 고객과 그렇지 않은 고객의 수에 대한 정확한 실태를 나타내는 그림을 제공하였습니다. 이탈 위험이 있는 고객층은 바로 타겟이 되어 조치를 취하게 되었으며, 고객 이탈율은 현저히 감소하였습니다.뿐만 아니라 현재 자사에 만족하고 있는 고객들은 개별적으로 영업 부서의 타겟이 되어 교차 판매의 기회를 얻을 수 있게 되었습니다.나아가 좀 더 넓은 고객층을 대상으로 Cablecom은 78%의 정확도로 서비스에 불만족하고 있을지도 모르는 고객층을 파악할 수 있게 되었습니다. 이에 고객 케어 부서는 그들을 전담하여 현재 겪고 있는 문제에 능동적으로 접근하고 있습니다.

그 결과, Cablecom은 가장 근본적인 부분까지 직접적으로 영향을 끼치는 놀라운 성과를 거두게 되었습니다. 교차 판매의 기회를 좀 더 잘 파악할 수 있게 되었고 전체적인 고객 이탈율은 감소하였습니다. 사실상, 도입 전 준비 조사의 초기 단계에서 이미 고객 이탈율은 평균적으로 19%에서 2%로 감소하는 효과를 보였습니다.


- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)