고객 의견 분석은 고객 만족을 측정 및 개선하는 데 중요한 방식 중 하나입니다. 이 블로그에서는 귀사의 고객 서비스를 개선할 수 있도록 대용량 텍스트 의견을 활용 가능한 정보로 전환하는 방법에 대해서 알아봅니다.
피허가자 수 기준 상위 6위에 올라있는 한 프랑스 스포츠 협회에서 실시한 만족도 설문조사의 사용 사례에 대해서 이야기를 나눠볼까 합니다. 라이선스를 보유한 회원은 자매 클럽에서도 스포츠 활동을 할 수 있으며 공식 대회에 참가할 자격이 주어집니다. 협회는 회원들에게 라이선스 절차에 대한 만족도를 평가하도록 요청했습니다.
이 라이선싱 절차 개선 프로젝트를 실시하는 이유는 잠재적인 회원들에게 더 효율적으로 다가가고 기존 회원들이 라이선스를 갱신하도록 독려하는 것입니다. 스포츠 연맹들은 회원 수에 따라서 기관 보조금과 스폰서십을 통해 재정 지원을 받고 있습니다. 라이선스의 수를 유지하거나 늘리는 것이 매우 중요하며 이는 라이선싱 절차의 만족도에 직접적인 영향을 받습니다.
라이선싱 절차가 불만족스럽다는 의견에서 다음의 3가지 주요 문제가 식별되었습니다.
5만 명이던 비-라이선스 플레이어들의 수가 늘고 있음
기타 스포츠 협회들이 피허가자용 현대식 온라인 툴을 더 많이 운영하고 있는 것 같음
자매 클럽들에 의해서 라이선스 신청 절차가 너무 긴 것으로 확인됨
스포츠 협회는 이런 문제들을 해소하고자 개선 프로젝트를 실시하기로 결정했습니다.
개선 프로젝트 시작하기
Minitab Workspace의 Gantt 차트는 프로젝트의 단계와 시간대를 자세히 보여줍니다.
이 스포츠 협회는 지역 및 현지 협회와 협의하여 다음과 같은 일부 요소에 집중했습니다.
기타 스포츠 협회의 라이선싱 프로세스
법적 의무
가격
세분화(연령, 성별, 지역, 스포츠 활동 유형 등과 같은 특징)
라이선싱을 위한 온라인 플랫폼
피허가자의 의견
피허가자의 의견을 수집하려는 목적으로 협회는 다음 기준에 따른 피드백을 얻고자 설문조사를 시행했습니다.
설문조사를 완성하는 데는 6분 정도 소요됩니다.
분석은 등급, 점수, 개선을 위한 제안 등 메트릭스를 제공합니다.
응답 샘플은 여러 피허가자 범주를 나타냅니다.
의견이나 아이디어를 수집하기 위한 설문지
전송된 200,000개 질문서 가운데 19,921개가 반려되었습니다.
이 설문조사 플랫폼은 설명이 담긴 통계치도 일부 제공하므로 조사 결과를 초기에 평가할 수 있습니다. 인구통계학적 질문에 대한 응답 내역서에 따르면 이 샘플이 모든 피허가자 범주를 공평하게 적용했다는 것이 입증되었습니다. 또한 협회는 대다수의 회원들이 라이선스 갱신 절차에서 어려움을 경험하지 못했다는 점도 확인했습니다. 잠재적 피허가자의 1/3이 갱신 절차에서 해당 클럽에 도움을 요청했으며 또 다른 1/3이 온라인 도우미를 활용했습니다.
이 단계에 제공된 기본 그래프 및 통계에서는 피허가자 범주의 다양한 응답을 고려하지 않았습니다. 지역, 연령, 성별, 연공서열 또는 운동 활동이 의견에 영향을 주었을까요?
또한, 텍스트 기반 의견일 경우 설문조사 결과 해석에서 제외되었습니다. 다음 질문은 ‘이런 의견을 통해서 어떠한 귀중한 통찰력을 발견할 수 있었을까요?’
이 연구를 더 깊게 하기 위해 데이터 분석을 제공하는 Minitab 통계 소프트웨어가 도입되었습니다.
주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통한 출력을 활용하여 차별적인 기준을 식별했습니다. 팀에서 Minitab 통계 소프트웨어를 사용한 다중변수 분석을 실행시킨 결과, 응답자의 지역적 영역에 영향이 없었으므로 이 매개변수는 차후 분석에서 제외되었습니다. 공헌도를 이용해 클러스터를 시각화할 수 있기 때문에 팀에서는 절차의 변경 사항이나 맞춤화를 정당화시킬 수 있는 유사한 불만 사항이나 니즈를 보고할 수 있습니다.
Minitab 통계 소프트웨어의 로딩 플롯을 통해 여러 동향이 파악되었습니다.
이 분석을 통해서 젊은 플레이어들과 처음 가입한 사람들이 학교 연휴 동안 스포츠 활동에 흥미를 보인 것으로 나타났습니다. 또한 성인 플레이어들은 모바일 앱, 토너먼트 경기, 대회 입장권 및 온라인 스토어의 제품 등을 원했습니다. 연령에 상관 없이 플레이어들은 스포츠 협회 웹사이트에서 온라인 계정을 통해 추가 서비스를 받을 수 있는 혜택을 원하기도 했습니다.
제안을 더 잘 감지하기 위한 텍스트 마이닝
19,921명의 참여자들 가운데 800명이 개방식 질문에 응답을 했으며 팀은 이에 따라 이들의 의견을 분석하기 위해 텍스트 마이닝을 활용하는 것이 유용할 것으로 판단했습니다.
의미론적 분석, 단어 클러스터링, 그리고 구문 및 주요 주제 발견 등을 통해 일부 흥미로운 인사이트가 도출되었습니다.
가장 흔히 쓰이는 단어(WordStat 이용 시)
라이선스 적용 절차에 대한 유사 단어 의견, 즉 요청된 문서, 절차의 복잡성, 필수적인 단순화 및 비용 내역 등이 여러 차례 반복되었습니다.
가장 흔히 쓰이는 구문
요청된 인증서, 비용, 온라인 결제 및 서명에 대해 반복적으로 언급된 여러 구문.
7개의 유의미한 주제가 식별되었습니다
드러난 주제로는 가격 내역, 전자 서명, 단순화, 관리자의 라이선스 모델, 요청된 인증서 등이 있습니다.
표명된 의견을 심층적으로 분석한 권고사항
이런 심화 분석 덕분에 팀에서 개선 사항을 제안할 수 있게 되었습니다. 신청 양식에 전자식 서명 기회를 비롯해 온라인 플랫폼의 단순화, 자원봉사자 라이선스를 검증하는 데 불필요한 다량의 문서 제거, 이용 가능한 무료 서비스를 알려주는 더 나은 소통 등이 추천되었습니다.
절차와 제안이 다음 회수 라이선스 구독에 앞서 최적화되었습니다.
의견 설문조사를 활용하면 고객 만족을 측정하는 데 도움이 됩니다. 고객의 목소리를 통해 파악할 수 있는 매우 귀중한 텍스트 피드백은 종종 무시당하고는 합니다. 의미론적 조사를 하지 않고 각 텍스트 라인만 고려하는 것은 큰 의미가 없습니다. 문제는 일부 고객의 프로필에 게시된 의견들을 구분하는 것입니다. 이 부분이 고객 만족을 개선시킬 수 있는 중대한 의사 결정에 핵심이 될 수 있습니다.
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