‘VOC 데이터 분석’으로 시작되는 브랜드의 사랑

고객에게 사랑받는 브랜드가 되기 위해 VOC 데이터 분석을 시작하는 건 어떠신가요?
2024-02-28

퇴근 후엔 썸 타는 사람의 카톡 분석, 회사에선 VOC 데이터 분석

안녕하세요.
이커머스사의 구매 전환율 상승 파트너, 브이리뷰의 마케터 조쉬 입니다.

마음에 드는 사람과의 카톡에서 내가 놓친 숨겨진 의미들은 없는지 찾아본 기억, 다들 있지 않으신가요?
최근 많은 기업과 브랜드들도 고객의 사랑을 차지하기 위해 VOC(고객의 목소리) 데이터에 집중하고 있습니다.

특히 AI 기술을 통해 VOC 분석 기술을 고도화하고 기획 아이디어에서부터 제품 출시까지의 전 과정에 걸쳐 적용중인 것이 눈에 띄는데요.

이번 포스팅에서는 VOC 데이터 분석 기술이 마케팅에 가져온 변화와 더불어 대기업부터 스타트업까지 다양한 활용사례들을 확인하여 지속적으로 사랑받는 브랜드가 되는 방법을 알아보겠습니다.

VOC 데이터를 분석하는 것은 관심 있는 사람의 흔적을 찾는 것과 비슷합니다
VOC 데이터를 분석하는 것은 관심 있는 사람의 흔적을 찾는 것과 비슷합니다

VOC 데이터 분석의 뜻과 중요성

고객의 목소리, VOC 데이터 분석이란 고객이 구매 경험에 대해 표현한 의견, 피드백, 감정 등을 체계적으로 수집하고 분석하여 의미 있는 인사이트를 이끌어내는 과정을 의미합니다.

이커머스 브랜드에게 있어서는 ‘브랜드 관련 SNS 댓글’, ‘고객의 궁금증, 불만에 대한 CS 상담 내역’, ‘구매 고객의 블로그 포스팅’, ‘상세페이지에 등록된 리뷰’ 등 고객이 남긴 다양한 흔적들에서 VOC를 찾을 수 있는데요.

연애에 비유하면 좋아하는 사람의 SNS, 나눴던 대화 내용, 그 외에도 다양한 정보들을 조사하여 보다 좋은 관계를 만들기 위해 노력하는 것을 생각해볼 수 있습니다.

이러한 VOC 분석이 중요해진 이유는 점점 더 시장 내 경쟁이 치열해지고 있기 때문입니다.
23년 기준 국내 이커머스 시장은 코로나 시기 20% 이상이었던 성장세에 비해 절반으로 줄어든 10%의 저성장 구간, 성숙기에 접어들었고 이로써 브랜드 차별화를 위해 고객 의견을 이해하고 그들의 요구에 부응하는 것이 절대적인 요소로 자리잡고 있습니다.

VOC 데이터는 브랜드의 내부, 외부의 다양한 채널에서 수집할 수 있습니다.
VOC 데이터는 브랜드의 내부, 외부의 다양한 채널에서 수집할 수 있습니다.

브랜드를 위한 VOC 데이터 분석 활용방안

VOC 데이터 분석은 상품 기획부터 마케팅, CS까지 다양한 활동에 적용됩니다.
이를 통해 기업은 제품 및 서비스 개선을 위한 인사이트를 얻을 뿐만 아니라, 타깃 마케팅 전략의 개발, 고객 경험의 향상, 경쟁사 분석 등에도 활용됩니다.

피드백을 통해 기업은 빠르게 시장 변화에 대응할 수 있고 고객들이 인식하는 진짜 브랜드 이미지를 확인할 수 있습니다.
즉, VOC 데이터 분석은 브랜드와 고객의 페르소나를 보다 객관적으로, 정확하게 찾아주는 역할을 합니다.

좋아하는 사람의 취향을 고려한 패션과 대화주제, 맛집을 고르는 것과 더불어 상대방이 나에게 관심 있는 진짜 이유를 찾아낸다면 더 성공적인 연애가 가능한 것과 같은 맥락이라 생각하실 수 있습니다.

아래에서는 VOC 데이터 분석을 통해 구체적으로 성과를 낸 기업 사례들을 확인해보겠습니다.

브랜드와 고객을 위한 새로운 아이디어를 위해 VOC 데이터 분석은 선택이 아닌 필수입니다
브랜드와 고객을 위한 새로운 아이디어를 위해 VOC 데이터 분석은 선택이 아닌 필수입니다

VOC 데이터 분석 사례 : 대기업

풋풋한 연애 이야기를 예시로 들었지만 사실 VOC 분석은 현재 대기업들이 활발히 도입하고 있는 추세입니다.
GS, LG와 같이 다양한 채널에서 엄청난 양의 VOC 데이터를 수집할 수 있는 기업들이 체계적으로 데이터를 분석, 고객경험 개선과 미래의 서비스 차별화에 활용하고 있습니다.

1) 모든 임직원이 VOC 데이터를 확인할 수 있게 한 ‘LG 유플러스’

보통 제품 기획, 개발부서는 고객과의 접점에서 떨어져 있기 때문에 직접 VOC에서 인사이트를 얻기 어렵다는 한계가 있었습니다.

최근 LG유플러스가 인공지능(AI)이 월 200만건에 달하는 고객센터 상담 내용을 분석해 전 임직원이 VOC 데이터 분석 결과를 볼 수 있게 하는 ‘VOC LAB’는 위의 한계점을 극복할 수 있을 것으로 보입니다.

임직원이 관심있는 키워드를 입력하면 관련된 상담내용 전문을 녹취와 텍스트로 확인할 수 있고 AI가 학습을 통해 자동 생성한 요약문도 볼 수 있다고 하는데요. 이를 통해 LG 유플러스는 신규 서비스 출시 후 고객의 피드백이 필요할 때 VOC LAB을 활용할 수 있고 새로운 서비스 기획에도 참고할 수 있게 되었습니다.

‍2) VOC 데이터를 통해 쇼핑몰 고객경험을 개선한 ‘CJ 온스타일’

국내 최초의 홈쇼핑 채널로 알려진 ‘CJ 온스타일’에서는 VOC 데이터, 리뷰를 기반으로 고객경험을 개선했습니다.

등록된 리뷰 콘텐츠 데이터들을 분석하여 상세페이지 UI / UX에 적용, 구매 단계의 고객에게 보다 적합한 정보를 빠르게 제공하기 시작했습니다.


예를 들어, 겨울코트를 구매하려는 고객이 여유 있는 핏으로 나온 상품인지 궁금하다면 ‘사이즈’ 키워드를 선택할 수 있습니다. ‘평소 입는 옷보다 한 치수 크게 나온듯 해요’나 ‘넉넉하게 떨어지는 라인이 멋스럽네요’ 등의 리뷰를 노출해 구매 결정에 도움을 줍니다.


이처럼 고객이 자신에게 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있도록 편의성을 높인 것이 CJ의 전략입니다.

이와 함께 별점에 가려진 리뷰의 맥락을 파악해 고객의 실제만족도를 판단할 수 있는 ‘AI 리뷰 긍부정 분석’ 기능을통해 CS대응은 물론 마케팅, UI/UX 개선 측면에서의 데이터 활용도 가능해졌습니다.

VOC, 리뷰 데이터 분석을 통한 고객 경험 개선 / 출처 : 관련 기사
VOC, 리뷰 데이터 분석을 통한 고객 경험 개선 / 출처 : 관련 기사

‍3) 상품에 대한 정확한 피드백을 캐치할 수 있게 된 ‘GS샵’

GS샵은 약 6,000만 건의 VOC 데이터를 인공지능(AI) 기술로 분석할 수 있는 ‘VOC 인사이트’ 서비스를 내놓았습니다.


고객 상품평과 취소, 반품 및 기타 문의와 고객 요청까지 GS샵이 보유한 다양한 채널에서 최근 3년간 수집된 6,000만 건의 데이터를 텍스트 분석(Text Analysis) 기술로 분석하고 상품, 방송, 품질 등 영업 전반에서 고객 의견을 신속히 확인하고 반영할 수 있다고 하는데요.

가장 핵심적인 기능은 수집된 모든 고객 반응 데이터를 상품 중심으로 구조화한 것입니다.
고객이 상품에 대해 가장 많이 사용한 단어, 감정을 느낄 수 있는 표현, 반응의 긍정 수준, 남긴 사진과 영상, 불만족을 느낀 원인 등을 한 눈에 확인할 수 있다고 하는데요.


오픈 직후부터 내부 임직원들로부터 ‘혁신적’이라는 평가를 받으며 실질적인 성과까지 만들고 있다고 합니다.

'VOC인사이트'를 통해 신상품 기획 논의를 하고 있는 GS샵 직원들 / 출처 : GS샵
‘VOC인사이트’를 통해 신상품 기획 논의를 하고 있는 GS샵 직원들 / 출처 : GS샵

VOC 데이터 분석 사례 : 스타트업, 중견 브랜드

그렇다면 VOC 데이터 분석은 대기업이어야만 도입할 수 있는 것일까요?
최근에는 다양한 AI 테크 기업과의 협업을 통해 상대적으로 작은 브랜드들도 양질의 AI 데이터 분석을 할 수 있게 되었는데요.

주로 상담과 리뷰 데이터 속에서 반복적인 패턴이나 감정을 분석하여 인사이트를 얻는 방식으로 이뤄집니다.

1) 상담 데이터를 분석하여 VOC 보고서 생성

많은 브랜드들이 이용중인 서비스, 채널톡에서 수집한 상담 데이터를 AI를 통해 분석하는 VOC 스튜디오 서비스가 작년에 출시되었습니다. AI 스타트업 보이저엑스가 개발했다고 하는데요.

브랜드 쇼핑몰의 경우 반복적인 CS를 자동으로 답변하여 상담원의 업무효율을 높이는 것에 많은 관심이 모이고 있는데요. 인건비의 증가와 고객경험의 중요성이 동시에 강조되고 있는 현 시점에 많은 문제를 해결해줄 수 있을 것으로 보입니다.

데이터 분석부터 보고서 생성까지 해결하는 VOC 스튜디오
데이터 분석부터 보고서 생성까지 해결하는 VOC 스튜디오

2) 리뷰 데이터 감정 분석을 통한 제품 평가

상담 데이터만큼이나 중요한 VOC 데이터가 바로 ‘리뷰’ 입니다.
제품과 서비스에 대한 고객의 피드백이 고스란히 담겨있어 많은 인사이트 얻을 수 있기 때문입니다.

텍스트 감정 분석 기술을 적용하면 리뷰 데이터 속에 숨어있는 고객의 긍정, 부정, 중립 메시지를 캐치하여 서비스 개선이나 CS 개선에 도움을 줄 수 있습니다.

현재 브이리뷰에서는 ‘AI 리뷰 비즈니스 매니저’라는 이름으로 브랜드사가 고객의 리뷰 데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.

상품 리뷰에서 긍정, 중립, 부정 데이터를 판별해 점수를 매기는 쿤달
상품 리뷰에서 긍정, 중립, 부정 데이터를 판별해 점수를 매기는 쿤달

3) VOC 주제를 분류하여 고객경험 개선

위의 CJ 사례와 마찬가지로 VOC 데이터 속에서 자주 언급되는 키워드의 패턴을 찾으면, 이를 고객 경험 개선에 활용할 수 있습니다. 특히 구매를 결정하는 상세페이지에서 고객이 원하는 정보를 빠르게 제공한다면 전환율 측면에서도 개선을 기대할 수 있는데요.

메디힐 또한 리뷰 데이터에 포함된 주제를 ‘쇼핑에 도움이 되는 추천 키워드’ 형식으로 제공하여 고객의 구매결정을 돕고 있습니다.

'사용감'이라는 주제로 리뷰를 노출하는 메디힐 / 출처 : 메디힐
‘사용감’이라는 주제로 리뷰를 노출하는 메디힐 / 출처 : 메디힐

지속적으로 사랑받는 브랜드가 되기 위해서는 

고객의 목소리를 이해하고 분석하는 것은 현대 마케팅에서 더 이상 선택 사항이 아닌 필수적인 요소입니다.

특히 VOC 데이터 분석은 고객의 요구에 빠르게 대응하고, 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위한 방법으로서 정말 매력적이라고 할 수 있겠네요!

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감사합니다.

*VOC를 지워버렸을 때 생기는 슬픔을 담은 영화 <이터널 선샤인>도 추천드립니다.

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