트렌드를 사용하는 방법?

마지막 업데이트: 2022년 5월 18일 | 0개 댓글
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기업이 개인정보를 수집, 사용, 공유하는 방법에 대한 투명성은 모든 고객과 기업의 관계에서 현재 매우 중요한 역할을 합니다.

예측 분석이란?

예측 분석은 현재 및 과거 데이터를 분석하여 미래 이벤트를 예측하는 분석 방법입니다. 예측 분석은 머신 러닝, 통계 모델링, 데이터 마이닝과 같은 분석 기술을 사용하여 조직이 트렌드, 행동, 향후 성과, 비즈니스 기회 등을 파악할 수 있도록 지원합니다.

예측 분석 기법

예측 분석은 입력 변수 세트를 기반으로 새로운 데이터 값을 예측하도록 모델을 학습시키는 방식으로 작동합니다. 그러면 이 모델은 변수들 간의 관계와 패턴을 파악하고, 학습한 대로 찾아낸 데이터에 기초한 점수를 제공합니다.

이 점수를 비즈니스 인텔리전스로 활용하면서 어떤 조건의 집합에 대한 위험을 평가하거나 잠재적 이점을 예상할 수 있습니다. 이 정보는 어떤 일이 발생할 가능성을 트렌드를 사용하는 방법? 판단하는 데 쓰입니다.

예측 분석은 정형 및 비정형 데이터 모두에 적용할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트의 패턴, 트렌드, 동작을 검색하는 프로세스인 데이터 마이닝은 분석을 위해 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 같은 다양한 소스에서 데이터를 준비할 수 있도록 해줍니다.

데이터 분석 준비가 완료되면 예측 모델링은 예측 분석 모델을 구축하고 테스트하게 됩니다. 모델의 학습 및 평가를 거치고 나면 유사한 데이터에 관한 새로운 질문에 답하도록 나중에 재사용할 수 있습니다.

일반적인 예측 모델링 기법으로는 회귀 분석 기법, 머신 러닝 기법, 의사 결정 트리, 신경망 등 다양한 옵션이 있습니다.

회귀 분석 모델

회귀 분석 모델은 수학 방정식을 사용하여 변수 간의 관계를 결정합니다.

선형 회귀 분석 모델은 무한한 가능성의 연속적인 결과를 반환합니다. 이를테면, 알려진 제곱피트당 비용을 적용하여 부동산의 잠재적 가치를 분석합니다. 그와 달리 로지스틱 회귀 분석 모델은 한정된 수의 가능성을 반환합니다. 이를테면, 동네의 어떤 주택이 특정 가격보다 높게 또는 낮게 팔릴지를 분석합니다.

회귀 분석 모델은 대개 은행 및 기타 금융 기관에서 신용 위험을 판단하거나 신용 카드 사기를 파악하고 시장 트렌드를 예측하며 새로운 금융 서비스 규제의 영향을 예측하는 데 사용되기도 합니다.

의사 결정 트리

의사 결정 트리 또한 하나의 의사 결정이 다른 결정으로 이어지는 방법을 파악하기 위해 널리 사용되는 예측 분석 기법입니다. 의사 결정 트리 접근 방식은 머신 러닝 모델에 적용할 수 있으며, 이러한 모델은 순차적이고 계층적인 질문들을 기반으로 한 일련의 "인과적 이벤트 발생" 조건을 결정하여 입력 데이터에 따른 결과로 이어지게 됩니다.

이 모델에서 파생된 형식은 또한 각 의사 결정이 특정 결과로 이어지는 방식을 나타냄으로써 가능한 모든 의사 결정의 결과를 보여줄 수 있습니다.

머신 러닝

머신 러닝은 예측 분석의 연속 선상에 있습니다. 예측 분석에서는 대개 데이터 과학자 또는 분석가가 모델을 개발해야 합니다. 그러나 IBM Watson과 같은 인공 지능 및 딥러닝 소프트웨어에 쓰이는 머신 러닝 알고리즘은 스스로 학습합니다. 지속적으로 재프로그래밍할 필요 없이 데이터를 처리하는 과정에서 발전하고 진화합니다.

AI/ML 애플리케이션 관리 개선

이 웨비나 시리즈에서는 인공지능/머신 러닝(AI/ML) 애플리케이션의 배포 및 라이프사이클 관리를 간소화하는 방법을 전문가의 관점에서 알아봅니다. 이는 ML 모델과 AIP 앱을 더 빠르게 구축하고, 이에 대한 협업을 진행하며, 공유하는 데 도움이 됩니다.

신경망은 회귀 분석 모델 및 의사 결정 트리에서 수집한 정보의 정확성을 평가하는 첨단 분석 기술입니다. 신경망에서는 이종 데이터 간의 비선형 유사성을 찾아냅니다. 발생할 수 있는 이벤트의 범위를 알아내는 것이 그러한 가능성이 실현될 이유를 이해하는 것보다 더 중요한 경우에 특히 유용합니다.

예측 분석을 통한 IT 성능 개선

예측 분석은 IT 인프라의 위험을 식별하거나 잠재적 문제점을 알려주므로 IT 성능을 향상시킬 수 있습니다. 운영 팀은 대개 장비 고장을 지적할 오류 보고서를 기다리기보다는 직접 예측 분석을 사용하여 문제가 환경에 영향을 미치기 전에 이를 사전 예방적으로 찾아내어 해결할 수 있으므로, 조직은 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 예측 분석을 사용하면 네트워크상의 이상 징후를 찾아 잠재적 취약점을 식별하여 실시간으로 발생하는 모든 상황을 검사할 수 있어 위험을 평가하고, 보안 문제를 방지하고, 예기치 않은 다운타임을 방지하는 데 효과적입니다.

자동화 툴을 예측 분석과 함께 사용하여 식별된 문제를 해결하거나 예측된 결과를 기반으로 변경 사항을 구현할 수 있습니다.

왜 Red Hat을 선택해야 할까요?

Red Hat은 IT 인프라에 대한 인사이트를 확보하고 문제 해결을 자동화하는 데 필요한 예측 분석과 자동화 툴을 비롯해, 혁신과 발전에 초점을 맞추어 비즈니스를 지원할 수 있도록 솔루션, 서비스 및 교육을 제공합니다.

Red Hat® Insights는 예측 분석과 처방 분석을 조합하여 물리적 환경뿐만 아니라 가상, 컨테이너, 프라이빗/퍼블릭 클라우드 환경 전반에 대해 단계별 문제 해결 가이던스를 제공합니다. 기업은 Red Hat 인프라 전반의 리스크를 사전 예방적으로 식별하고 해결하여 환경에 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있으므로 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

하이브리드 환경을 실시간으로 파악할 수 있기 때문에 잠재적인 문제를 파악하고 실제 문제로 발전하기 전에 이를 수정할 수 있는 트렌드를 사용하는 방법? 문제 해결 단계가 제공됩니다. Red Hat® Ansible® Automation Platform 플레이북을 Insights와 함께 활용하면서 실시간으로, 자동화된 방식으로 문제를 해결할 수 있습니다.

트렌드를 사용하는 방법?

순수 연구든 응용 연구든 연구 주제에 일정한 트렌드가 있게 마련입니다. 암 치료 및 나노과학 관련 연구는 특히 트렌드의 영향을 많이 받고 있습니다. 연구자들이 주제를 선정하는데 있어 트렌드를 고려하는 이유는 주제에 트렌드를 사용하는 방법? 따라 학계의 관심 및 연구자금 유치 기회가 달라지기 때문입니다. 그러나 지나치게 트렌드만 따라가다 보면, 자신만의 독창적인 연구 주제를 심도 깊게 연구하기보다는 다른 연구자들이 하는 연구만을 따라가게 되는 결과가 생길 수 있습니다. 따라서 주제 선정에 있어 트렌드를 적절하게 고려해야 하지만, 자신만의 독창적인 전문 분야를 확립하는 것이 장기적으로 더 중요할 수 있습니다.

종합적인 목적을 고려할 것

열정은 트렌드를 사용하는 방법? 중요한 요소입니다. 그러나 열정에 앞서다보면, 특정 주제의 성공가능성을 객관적으로 바라보지 못할 수 있습니다. 어떤 주제를 선택에 있어, 해당 연구의 목적이 달성되면 무엇을 하고 싶은지 생각해 보는 것이 도움이 됩니다. 당사자가 박사 과정생인지, 테뉴어 트랙을 목표로 하는 교직원인지, 큰 연구팀의 펀드를 얻고자 하는 선임 연구자인지 등에 따라 주제의 성격은 달라질 수 있습니다. 일반적으로 박사 과정생보다는 대규모 프로젝트를 이끄는 선임 연구자일수록 연구자금 지원처의 동향을 고려한 주제를 선정할 수 밖에 없습니다.

순수연구 또는 응용연구

오늘날 연구 자금 지원 현황을 보면, 과거보다 연구의 실질적 성과가 중요시되고 트렌드를 사용하는 방법? 있습니다. 연구 자금 지원처는 연구를 통해 얻을 수 있는 가시적인 성과나 경제적 이익을 수치로써 객관적으로 파악하기 원하고 있습니다. 따라서 트렌드를 따르는데 보다 중점을 두기로 생각한 연구자라면, 순수연구보다는 응용연구와 관련된 연구 주제를 선택하는 것도 고려해 볼만 합니다.

새로운 도전의 매력

오늘날 연구자 수는 더욱 증가하고 있는데 반해 권위 있고 신뢰할만한 저널의 수는 그대로입니다. 따라서 영향력이나 학계의 관심도가 상대적으로 적은 재현연구 분야의 연구주제들은 연구자들에게 별로 인기가 없는 것이 사실입니다. 대부분의 연구자들은 영향도가 큰 새로운 연구 주제에 보다 많은 관심과 흥미를 보이기 마련입니다.

이러한 추세가 지속된다면, 부정적인 결과와 관련된 연구 주제는 출판 확률이 계속 낮아지게 될 것입니다. 새로운 연구에 대한 열풍은 머지 않은 미래에 추적(Follow-up) 연구도 유사연구 또는 재현연구로 취급되는 결과를 낳을 수도 있습니다.

가장 기본적인 것부터 고려하기

주제를 선정함에 있어, 가장 중요한 것은 자신이 원하는 연구자로서의 미래입니다. 경력 관리에 있어 다양한 길이 있는 것으로 보이지만, 정답은 자신의 기본 목표에서 찾는 것이 정답인 경우가 많습니다.

‘게재 또는 도태’로 요약되는 경쟁과 논문게재압력은 더욱 심해지고 있지만, 그렇다고 눈에 보이는 지름길을 택하는 것은 오히려 시행착오로 이어질 수 있습니다. 연구 경력 관리에있어 진정 추구하고, 연구하고 싶은 분야가 무엇인지 고려하여, 주제를 선정하는 것이 중요합니다. 트렌드를 얼마만큼 반영할 지의 여부는 그 다음 문제일 뿐입니다.

구글 트렌드 를 이용하여 인기키워드 검색 및 키워드검색

안녕하세요. 구글에는 정말로 유용한 서비스들이 많은것 같습니다. 이번에 소개를 하여 드릴것은 구글 트렌드 인데요. 수익형 블로그를 운영을 하시다 보면 검색량이 많고 인기있는 키워드가 무엇인지 검색을 해야 할 때가 많습니다.

구글트렌드에 접속을 하시면 다음과 같은 화면을 보실수 있습니다. 구글트렌드의 메뉴를 다음과 같이 누릅니다.

메뉴를 누르게 되면 인기급상승 검색어, 올해의 검색어를 확인 하실 수 있습니다.

제가 검색을 할 당시에는 토트넘이 검색순위가 1위 였네요. 토트넘을 클릭하여 들어가게 되면 좀 더 자세한 정보를 보실수 있습니다.

다음과 같이 관련 키워드 및 관련된 뉴스들을 자세하게 볼수 있습니다.

수익형 블로그 나 블로그 운영을 하시는 분들은 글감을 찾기 위해서 키워드찾기가 필수 인데요. 구글 트렌드를 이용을 하여 구글 검색량 및 검색 량 조회 및 키워드 조회를 할수 있습니다. 조금이나마 도움이 되는 구글 트렌드 사용법 및 참조 방법 입니다.

트렌드를 사용하는 방법?

구글 트렌드 이용해서 관심있는 검색어 비교 분석하는 방법

블로그를 운영하면서 가장 고민하는 것 중 하나가 관심사와 트렌드 입니다 . 자신만의 영역을 개척해서 밀고 나가시는 분들은 아니겠지만 일정한 방문객을 유지하고 싶으신 분들은 유행하는 트렌드에 민감할 수 밖에 없습니다 . 구글 트렌드는 네이버 트렌드와 달리 전 세계인들을 대상으로 주요 트랜드를 분석해 볼 수 있습니다 . 오늘은 검색어를 통해 분석하는 방법에 대해 알아 보겠습니다.

▼ 구글 트렌드에서 주로 이용하는 기능은 비교 분석입니다 . 여러 검색어를 동시에 넣고 검색한 뒤 어떤 것들이 비교 우위에 있는지 알아 보는 것이죠 . 백분율로 계산을 해서 보여주기 때문에 비교 대상이 달라지면 전혀 다른 결과값을 알려 줍니다 . 구글 트렌드 홈페이지 접속을 위해 아래 링크 주소를 클릭합니다 .

▼ 검색어에 대한 비교 분석을 위해 상단 [ 주제 탐색 ] 란에 키워드를 입력하고 Enter 누릅니다 . 그럼 2004 년부터 현재까지의 흐름을 그래프로 알려 줍니다 . 백분율이기 때문에 얼마만큼의 검색이 이루어졌는지 알 수 없으며 흐름만 파악할 수가 있습니다 . 대상을 조금 줄여서 대한민국에서만 탐색을 하고 싶다면 탐색의 첫 번째 콤보박스를 클릭합니다 .

▼ 검색을 조금 더 원할 하게 하려면 탐색 옵션들을 조절해서 범위를 줄이는 것이 좋습니다 . 기간은 최대 5 년 이하로 줄이고 모든 카테고리의 내용을 특정 영역으로 변경해 줍니다 . 검색어의 성격에 맞는 카테고리가 있거든요 .

▼ 다음은 비교 대상 검색어를 추가하는 것입니다 . 이전 검색어 바로 옆에 [ 검색어 추가 ] 버튼을 눌러 주시면 됩니다 . 비교 대상이 되는 검색어는 대체적으로 성격이 비슷한 것들을 추가하는 것이 좋습니다 .

▼ 저는 전세계적으로 개발 언어들에 대한 비교를 해 보았습니다 . IT 붐이 한참이던 2005 년부터 계속 내리막이다가 2011 년부터 별 변화가 없군요 . 그리고 아직까지 JAVA 가 강세네요 . 그래프에서 해당 위치의 비교 수치를 정확하게 보려면 마우스를 가져갑니다 . 그럼 조그마한 팝업창에 년 / 월과 값을 알려 줍니다 .

▼ 그래프 아래로 내려오면 다양한 분석 서비스들을 볼 수 있는데 그 중 관련 검색어가 제일 마음에 들더군요 . 인터넷 광고 하시는 분들은 조금이나마 도움이 되겠네요 .

¤ 트렌드 구독하기

▼ 항상 빠르게 변하는 것이 트렌드 입니다 . 매번 이곳에 들어오기 귀찮으시다면 일주일이나 한달에 한번씩 구독 서비스를 받을 수 있습니다 . 검색어를 비교한 화면의 오른쪽 상단에 “+” 버튼을 클릭해 줍니다 .

▼ 그럼 구독 추가 팝업창이 뜹니다 . 이곳에 수신 빈도를 선택하고 구독하기를 클릭하면 해당 이메일 주소로 페이지에 검색해 둔 내용이 날아 옵니다 . 어떤 식으로 트렌드가 변하고 있는지 매번 검색하지 않아도 알 수 있게 되는 것이죠 .

2022년에 주목할 7가지 고객 서비스 트렌드

고객 서비스 트렌드

기업은 고객 경험을 최우선 과제로 삼고 있으며, 여기에는 그럴 만한 이유가 있습니다. 고객 중 77%는 최상의 서비스를 제공하는 기업에 더욱 충성도를 느낀다고 말합니다.

그런데 요즘에는 어떤 것이 최상의 고객 서비스일까요? 고객의 기대치가 달라졌을까요?

고객 서비스 트렌드 Top 7

혼돈의 한 해를 보내고 한 가지 분명한 점은 고객 서비스가 그 어느 때보다 중요하다는 것입니다.

2022년 그리고 향후 고객 지원 성과를 향상하는 데 도움이 되는 7가지 고객 서비스 트렌드를 확인해보세요.

1. 고객 서비스의 브랜드화

고객 지원 상담원에 대한 기업의 의존도가 이렇게 높았던 적이 있었을까요? 우선, 지원 티켓은 작년 대비 30% 증가하며 기록적인 수준의 유입율을 보이고 있습니다 또, 온라인 쇼핑이 증가함에 따라 고객 서비스는 고객이 브랜드와 관계를 쌓는 주요 수단이 되었습니다.

고객 서비스 트렌드

대면 경험이 줄어들면서 고객 지원 상담원은 더 많은 중요 역할을 맡게 되었습니다. 문에서 손님을 맞는 친절한 얼굴이자 치수가 맞는 옷을 찾아주거나 결제를 도와주는 점원이 되기도 하고, 때로는 속상한 마음을 달래주는 착한 친구가 되기도 합니다.

2021년에는 63%의 기업이 고객 경험을 더 우선시하였습니다.

현재 고객 지원이 브랜드 충성도의 주요 동인이라는 것은 놀라운 사실이 아닙니다. 50%의 고객이 1년 전에 비해 고객 경험의 중요성이 더 커졌다고 말합니다. 하지만 고객의 기대가 높아지면서 리스크도 커지고 있습니다. 50%의 고객은 안 좋은 경험이 한 번이라도 생기면 바로 등을 돌립니다. 실수를 용납할 여지가 줄어들어 2021년에는 63%의 기업이 고객 경험을 더 우선시하였습니다.

2. 더 빨라진 디지털 타임라인

몇 년 후에 디지털 변혁을 계획한다면 늦습니다. 지금 시작하세요. 75%의 기업 리더들이 글로벌 팬데믹 이후 고객과 소통하고 분산된 팀을 연결하는 방법을 모색하면서 새로운 기술 도입의 시간이 단축되었다고 응답했습니다.

  • 50%가 디지털 도입이 1~3년 앞당겨졌다고 말합니다
  • 25%가 디지털 도입이 4~7년 앞당겨졌다고 말합니다

혁신 솔루션과 기술은 이제 디지털 전문가의 전유물이 아니라 모든 팀의 필수요소가 되었습니다. 전 세계 기업의 절반 이상이 내년에 고객 경험 투자가 증가할 것으로 예상합니다. 진화하지 않는 기업은 도태될 뿐입니다.

75%의 기업 리더들이 글로벌 팬데믹 이후 새로운 기술 도입 시간이 단축되었다고 응답했습니다

기업은 다음과 같은 방식으로 고객 여정을 개선하는 기술에 투자하고자 합니다.

  • 다양한 채널 제공
  • 정보 보안 향상
  • 민첩성 강화
  • 내부 협업 개선
  • 데이터 중심 의사결정
  • 비즈니스 프로세스 자동화
  • 클라우드 기반 솔루션으로 전환

고객 서비스 트렌드

3. 고객은 가치로 리드하는 기업을 원합니다

전 세계적인 팬데믹으로 우리가 사는 방식과 일하고 소통하는 방법이 완전히 바뀌었을 뿐 아니라, 경제 사회적 혼란으로 고객들이 가치를 재점검하는 계기가 되었으며 기업에 대한 고객의 기대치 역시 달라졌습니다.

빠르고 친절한 서비스를 제공하는 것으로는 충분치 않습니다. 그 어느 때보다 고객이 관심을 갖는 문제에 대해 고객과 더 잘 소통해야 합니다.

  • 63%의 고객이 사회적 책임을 다하는 기업의 제품을 선호했습니다
  • 54%가 커뮤니티 및 직장 내의 다양성과 공정성, 포용성을 중요시하는 기업의 제품을 구입하길 원했습니다
  • 49%가 공감 능력이 있는 고객 서비스 상담원과 대화하길 원했습니다

고객 서비스 트렌드

고객과 더 깊은 연결성을 확보하는 한 가지 방법은 고객을 모든 일의 중심으로 삼는 것입니다. 그 출발점은 어디에 있을까요? 고객 데이터가 중요한 힌트를 줄 수 있습니다. 시간을 내어 고객에 대한 이해를 높인다면 고객에게 가장 중요한 문제들을 더 잘 파악할 수 있습니다.

4. 메시징의 새로운 시대

2020년에 떠오른 샛별이 있다면 그건 바로 메시징입니다. 이는 고객들은 집에서 편안한 옷차림으로 쉬면서 WhatsApp이나 문자 같은 익숙한 채널을 더 많이 사용하기 때문입니다. 고객 중 거의 3분의 1이 2020년에 처음으로 기업에 메시지를 보냈으며, 그 중 74%는 앞으로도 계속 그러할 계획이라고 말합니다.

  • WhatsApp 티켓: 219% 상승
  • SMS/문자 티켓: 30% 상승
  • 라이브 채팅 티켓: 27% 상승
  • 소셜 미디어 티켓: 26% 상승
  • 이메일/웹 양식 티켓: 16% 상승
  • 전화 티켓: 8% 상승

고객 서비스 트렌드

고객과 기업이 빠르고 개인적이며 편리하고 안전한 지원을 제공하는 메시징에 눈을 돌리는 것은 당연한 일입니다. 2020년 소셜 메시징 앱은 그 어느 채널보다 인기가 빠르게 증가했고, 특히 젊은 고객층에서 두드러졌습니다. 그 결과, 작년에 53%의 기업이 메시징 기능이 추가된 신규 트렌드를 사용하는 방법? 채널을 도입했습니다.

53%의 기업이 메시징 기능이 추가된 신규 채널을 도입했습니다

메시징 채널은 설정 및 배치가 쉽고, 상담원에게 더 나은 경험을 제공합니다. 실제로 상담원은 실시간 채팅보다 고객과 메시지를 주고받는 것을 선호할 확률이 50% 더 높습니다. 그 이유는 무엇일까요? 이는 여러 티켓을 동시에 처리할 수 있고 채팅창을 닫아도 대화가 사라지지 않기 때문입니다.

5. 고객과 상담원 경험을 개선하는 자동화

메시지 이용률이 높아지면서 AI와 자동 챗봇의 사용도 늘어나고 있습니다. 자동응답 봇의 사용은 2020년 81% 증가했으며, 이는 모든 메시징 전략의 중요한 부분이 되었습니다. 봇을 사용하면 24시간 응답이 가능합니다. 그리고 봇이 문의 내용을 상담원에게 신속하게 전달하여 고객이 다시 문의할 필요가 없습니다.

고객에 따르면, 챗봇은 주문 추적, 상태 또는 잔액 조회 등 덜 복잡한 사항을 문의할 때 가장 유용합니다. 챗봇은 정규 업무 시간 외에 고객이 빠른 응답을 원할 때 특히 도움이 됩니다. 챗봇은 상담원이 없을 때 답변을 제공하는 유용한 셀프 서비스 콘텐츠를 안내할 수도 있습니다.

고객 서비스 트렌드

기술 지원, 반품 신청 같은 더 까다로운 사항은 상담원이 근무 시간에 처리할 수 있도록 봇이 티켓에 플래그 표시를 할 수 있습니다.

6. 민첩성이 가장 큰 무기

티켓을 더 효율적으로 처리하는 방법에는 자동 챗봇만 있는 것은 아닙니다. 혼돈의 한 해를 보내고 기업은 더 민첩한 지원팀을 원하게 되었습니다. 사실, 관리자들은 작년에 가장 큰 고충으로 변화에 적응하는 어려움을 손꼽았습니다.

더 큰 민첩성을 확보하려면 지원 리더들은 다음을 실천해야 합니다.

  • 신속한 운영 규모 확대
  • 부서 간 워크플로우 간소화
  • 상담원 업무 부담 감소

아직 사용하지 않는 경우, 회사에서 이용하는 모든 채널을 하나로 간소화한 워크스페이스가 있는 옴니채널을 도입하는 것을 고려해야 합니다.

관리자들은 작년에 가장 큰 고충으로 변화에 적응하는 어려움을 손꼽았습니다

자동화, 매크로, 트리거와 같은 워크플로우 관리 도구는 시작하기 좋은 또 다른 출발점입니다. 이메일 업데이트를 자동화하고 상담원에게 응답을 기본 제공하는 등 이러한 도구는 더 까다로운 문제에 시간을 할애할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 응답 시간이 가장 빠르며 고객 만족도가 가장 높은 지원팀은 이러한 도구를 활용할 가능성이 2배 더 높습니다.

지원팀의 민첩성을 더 높일 수 있는 방법은 또 무엇이 있을까요? 채널 곳곳에서 업무를 처리할 수 있도록 상담원을 교육하고 지식창고를 만들어 티켓 발생률을 낮춰보세요.

이른바 '혼합 상담원' 수는 지난 1년간 30% 이상 증가했으며, 이를 통해 지원팀은 소비자 요구의 변화에 더 신속하게 대처할 수 있습니다. 또한 지식 창고 게시글도 전 세계적으로 20% 늘어 고객이 자주 묻는 문제들을 스스로 해결하는 데 도움을 주고 있습니다.

7. 데이터 투명성이 주는 혜택

고객 중 50%는 안 좋은 고객 트렌드를 사용하는 방법? 서비스를 한 번이라도 경험하면 미련 없이 등을 돌립니다. 그런데 안 좋은 경험에는 도움이 되지 않는 지원 상담원, 주문 지연, 복잡한 반품 절차만 해당되는 것은 아닙니다.

기업이 개인정보를 수집, 사용, 공유하는 방법에 대한 투명성은 모든 고객과 기업의 관계에서 현재 매우 중요한 역할을 합니다. 2020년 McKinsey 조사에 따르면 개인정보를 무단 공유할 시, 71%의 고객이 해당 기업을 더 이상 이용하지 않겠다고 답했습니다.

섬세한 조율이 필요합니다. 고객은 개인화된 경험을 원하는 동시에 기업이 개인정보를 이용하는 것을 점점 더 꺼리고 있습니다. 유럽의 개인정보 보호규정(GDPR) 같은 정부 규제는 일부 안전망을 제공하지만 수집 대상과 이유를 명확하게 밝히는 것은 기업의 몫입니다.

기업이 개인정보를 수집, 사용, 공유하는 방법에 대한 투명성은 모든 고객과 기업의 관계에서 현재 매우 중요한 역할을 합니다.

이는 고객 충성도, 고객 이탈의 중요한 원인이 되기도 합니다. 민첩하게 대처하는 기업은 신뢰성 면에서 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.

고객 서비스의 미래: 고객의 기대치는 어떻게 달라지고 있을까요?

다음은 Zendesk의 고객 경험(CX) 트렌드 보고서에 나타난 결과입니다.

  1. 빠른 해결
  2. 도움이 되고 공감 능력이 있는 상담원
  3. 연중무휴 24시간 지원
  4. 선호하는 채널의 가용성
  5. 주도형 지원

고객 서비스 트렌드

고객 중 77%는 최상의 서비스를 제공하는 기업에 더욱 충성도를 느낀다고 말합니다.

고객은 여전히 빠른 해결을 중요시하며, 지난 1년간 평소보다 대기 시간이 길었다는 점에서 이는 이해할 만한 사실입니다. 그런데 요즘 고객은 지원 상담원과의 상호작용에서 더 많은 것을 원합니다. 사실, 가장 큰 증가세를 보인 공감 능력은 이제 24시간 가용성만큼이나 지원팀에게 중요합니다.

지난 한 해 동안 기업은 고객 서비스의 중요성이 더욱 커지는 현 추세 속에서 과거에는 상상할 수 없던 새로운 방식으로 적응해왔습니다.

고객들은 빠르고 편리한 서비스를 원합니다. 또한 자신이 관심을 갖고 있는 주요 문제에 있어 기업의 트렌드를 사용하는 방법? 공감과 헌신을 기대합니다. 개인화된 서비스를 원하지만 기업 방침에 대해 솔직하고 투명한 기업을 이용하기를 더 원합니다.

특히나 요즘같이 어려운 시기에는 충족하기 까다로운 기준이지만, 이는 고객 충성도와 고객 이탈에 중요한 차이를 만들 수 있습니다. 더 스마트한 업무 방식과 진화하는 고객 기호에 빠르게 적응하기 위해 솔루션 개발에 투자하는 기업은 그 어떤 불확실성에도 대처할 만반의 준비가 되어 있을 것입니다.


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