데이터에 입각한 훌륭한 헬프 센터 구축 과정

데이터에 입각한 훌륭한 헬프 센터 구축 과정

2018년 4월 19일
데이터에 입각한 훌륭한 헬프 센터 구축 과정

기업에 따라 지식 콘텐츠 접근 방식이 다를 수 있지만, 고객은 셀프 서비스 제공이 지원 경험을 개선하거나 망칠 수 있다는 데 동의합니다.

실제로, Forrester 연구 결과 고객의 76%가 이메일이나 전화 지원 등의 다른 채널보다 셀프 서비스를 선호하는 것으로 나타났으며, 또한 고객의 절반 이상이 질문에 대한 답변을 쉽고 빠르게 찾지 못할 경우 온라인 구매를 포기하는 것으로 나타났습니다.

이러한 셀프 서비스 경험의 중요성을 감안할 때, 기업은 훌륭한 셀프 서비스 지원 환경을 구축하기 위해 어떤 과정을 거쳐야 할까요? 그리고 경쟁사를 비롯한 타사와 비교할 수 있는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?

45,000명의 Zendesk 고객이 참여하여 얻은 제품 데이터를 분석한 지수인 Zendesk 벤치마크를 사용하여 500개의 헬프 센터를 샘플로 추출하여 뛰어난 헬프 센터의 요건이 무엇인지 살펴보았습니다. 헬프 센터 품질과 관련된 주요 메트릭에 대한 분석을 토대로 성공 사례를 밝히고 접근 방식, 대상 고객 및 업종에 따라 훌륭한 헬프 센터를 운영하는 기업을 살펴보았습니다.

3가지 다른 유형의 헬프 센터 접근 방식 정의

헬프 센터를 출범하고 유지 관리하는 데 있어 기업은 헬프 센터를 신속하게 출범해야 하는 필요성, 폭넓은 주제를 다루는 능력의 중요성, 그리고 직접 고객에게 응답할 수 있도록 상담원의 시간을 확보하려는 노력 중 우선 순위를 고려해야 하는 경우가 많습니다.

Zendesk 벤치마크의 샘플에 대한 군집 분석을 수행한 결과 헬프 센터 개발에 있어 서로 다른 접근 방식을 사용하는 다음의 3가지 고객 그룹을 파악할 수 있었습니다.

1. 애자일 개선자

이러한 고객은 이터레이션이 짧아지고 한층 작아진 범위에 집중하여 개발하는 접근 방식으로 자체 헬프 센터를 일반적으로 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 문서 몇 개로 시작한 후, 지속적으로 콘텐츠를 확대하고 짧은 이터레이션 기반 반복 점진적 개발을 합니다.

가장 많이 검색한 콘텐츠로 시작함으로써 이 그룹은 최소의 초기 투자 비용을 들여 셀프 서비스를 통해 티켓 수를 줄입니다. 또한 이러한 회사는 지속적인 유지 관리 및 정기적인 콘텐츠 승인 주기를 통해 지식 콘텐츠를 꾸준히 성장 및 개선시켜 나갑니다.

2. 구축 후 방치자

이러한 고객은 새 헬프 센터를 만들 때 기존 지식 자산에 의존합니다. 처음 시작할 때부터 바로 헬프 센터에 대량의 콘텐츠를 가져온 후 헬프 센터 출범 후에는 그다지 업데이트를 많이 하지 않는 “구축 후 방치” 전략을 이용합니다.

이전 헬프 센터에 이미 있던 문서를 가져와 사용함으로써 신속하게 새 헬프 센터를 시작할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 출범 후 상담원들이 고객 문의를 해결하는 일에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 하지만 초기에 가져온 문서들이 충분히 포괄적이지 않을 수 있으며 게시된 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하지 않으면 금방 쓸모없게 될 수 있습니다.

3. 느긋한 계획자

이러한 기업은 수백 개의 문서를 먼저 작성하여 한 번에 모든 문서를 게시하면서 고객의 관점에서 완벽한 헬프 센터를 만듭니다.

시간이 지연되더라도 헬프 센터를 출범하기 전에 올바른 문서를 정선하고 앞으로 필요하게 될 수도 있는 모든 예상치 못한 주제를 다루고자 합니다. 하지만 이로써 지식 콘텐츠를 만들면서 티켓 수를 감소시킬 수 있는 기회를 잃게 되며 지속적으로 주의를 기울이지 않을 경우 시간이 지남에 따라 게시된 문서가 가치를 잃게 될 수 있습니다.

애자일 접근 방식의 이점

위의 3가지 유형의 그룹에 비추어 볼 때 어떤 접근 방식이 셀프 서비스에 가장 적합하고 어떤 유형의 회사가 시장을 선도할까요?

꾸준히 헬프 센터를 유지 관리하는 애자일 개선자가 셀프 서비스 비율과 헬프 센터 검색 결과 생성 비율 등 주요 메트릭에서 최고 점수를 얻었습니다.

애자일 개선자는 헬프 센터가 얼마나 훌륭히 티켓 수를 감소시키고 고객의 요구를 만족시키는지 판단하기 위해 살펴보는 주요 메트릭인 셀프 서비스 비율(셀프 서비스 콘텐츠 조회 수를 총 티켓 양에 비교)에서 다른 두 그룹을 앞질렀습니다. 애자일 개선자의 셀프 서비스 비율 중간값은 4.4이며, 설정 후 방치자와 느긋한 계획자의 경우에는 각각 2.4와 2.9입니다.

애자일 개선자의 헬프 센터는 관련 콘텐츠를 표시하는 능력이 더 뛰어납니다. 애자일 개선자의 헬프 센터에서 검색 결과를 얻지 못한 비율은 단 29%였지만, 다른 두 그룹에서는 헬프 센터 검색 중 40% 이상 결과를 얻지 못했습니다.

또한 애자일 개선자는 지식 작성 프로세스를 더욱 광범위하게 팀 전반에 분산하는 데 중점을 둠으로써, 더욱 효과적인 셀프 서비스를 제공한다는 사실도 밝혀졌습니다. 이 그룹에서는 평균 5.4명이 헬프 센터 콘텐츠 작성에 기여하는데 반해, 설정 후 방치자와 느긋한 계획자 그룹의 경우 각각 2.4명과 3.6명이 기여합니다.

대상 고객을 기준으로 한 분석에서 애자일 개선자가 우위를 차지하는 이유를 살펴보았습니다. 애자일 개선자의 절반 이상은 소비자가 아닌 다른 비즈니스가 고객인 B2B로, 이들이 이러한 고성과 그룹의 대부분을 차지하고 있는 것으로 나타났습니다.


어느 그룹에 속하는지에 관계없이 B2B 기업의 셀프 서비스 비율은 Bc의2C의 2.9와 내부 이용 사례의 2.2보다 더 높은 평균 4.1입니다. 또한 가장 많은 수의 카테고리, 섹션, 문서를 갖춘 가장 포괄적인 헬프 센터를 갖추고 있습니다. 평균적으로 B2C 기업보다 25% 더 많은 문서를 보유하고 있으며 내부 이용 사례와 비교했을 때는 거의 두 배의 헬프 센터 문서를 보유하고 있습니다.

업종별 헬프 센터 순위를 매길 때 품질 평가 요소인 포괄성도 감안했습니다. 웹 호스팅, 제조 및 소프트웨어 업종의 회사에 속하는 헬프 센터는 셀프 서비스 비율에 있어 최고 점수를 기록했고 평균 문서 수도 더 많았습니다. 반면 에너지, 여행 및 소매 업종의 회사는 셀프 서비스 비율이 가장 낮았고 문서 수도 평균보다 적었습니다.


 

헬프 센터를 부각시킬 수 있는 방법

셀프 서비스에 투자하면 회사의 고객 경험을 크게 향상할 수 있다는 사실은 누구나 다 아는 사실입니다. 고객을 직접 돕는 것 외에, 지식 콘텐츠를 제공하면 고객이 결국 연락하게 되더라도 더 나은 결과를 유도할 수 있습니다. 지식 문서에 대한 링크가 있는 티켓은 평균적으로 해결 시간 23% 단축, 티켓 재등록 건수 20% 감소, 고객만족도 평점 2% 상승 등 더 나은 성과를 보여줍니다.

고성과 셀프 서비스를 제공하는 회사는 지식 콘텐츠가 고객의 요구를 충족시킬 수 있도록 다음과 같은 몇 가지 전략을 사용하는 것으로 나타났습니다.

1. 처음에는 인기 문서 5개로 헬프 센터를 시작하세요.

Zendesk 벤치마크 데이터에 의하면 인기 문서 5개가 매일 조회의 약 40%를 차지합니다. 고성과 애자일 개선자처럼 되기 위해서는 가장 자주 묻는 질문에 답변하는 데서 시작하여, 그러한 답변을 게시한 후 지속적으로 더욱 세분화된 답변을 제공해야 합니다.

인기 문서 5개를 준비한 후에는 카테고리별로 인기 문서 3개가 해당 카테고리에서 일일 조회수의 50%를 차지하는 경향이 있으므로 각 카테고리에서 가장 인기있는 콘텐츠로 시작하는 카테고리를 만드는 데 집중하세요.

먼저 무슨 내용을 다룰지 어떻게 결정하나요? Zendesk의 정보 필드는 카테고리별로 수신 티켓을 주시하는 좋은 방법으로 헬프 센터 콘텐츠를 계획할 때 고객이 어떤 주제에 대해 가장 자주 문의하는지 알 수 있습니다.

또한 Guide Enterprise 플랜의 인공지능으로 제공되는 새로운 콘텐츠 단서 기능으로 머신 러닝을 활용하여 지식 콘텐츠에서 부족한 부분이 무엇인지 파악하고 수신 티켓을 기반으로 다음에 어떤 문서를 작성해야 할지에 대한 추천을 받을 수 있습니다.

2. 분담하여 헬프 센터를 확장해 나가세요.

지속적으로 콘텐츠를 작성해 나갈 수 있도록 상담원 역량을 강화할 때 최고의 헬프 센터가 구축됩니다. 여러 회사를 살펴보았을 때 상담원들이 전문 지식을 갖추고 있는 주제가 무엇인지 파악하여 각자의 전문 분야에 따라 콘텐츠를 작성하도록 분담하는 것이 가장 좋은 시작 방법인 것으로 나타났습니다. 최소 두 명이 문서를 게시하기 전에 서로의 문서를 검토하는 것이 좋습니다.

상담원이 콘텐츠 작성에 관여하게 하면 고객의 요구에 대한 이들만의 지식과 경험을 활용할 수 있습니다. 상담원들은 이미 고객과 직접 접촉하는 최전선을 담당하고 있으므로 최고의 전문 지식을 갖추고 있으며 고객이 필요로 하는 정보를 추적할 수 있어 셀프 서비스 콘텐츠에 무엇이 부족한지 쉽게 파악할 수 있습니다.

최신 방법으로 지식을 관리하고 문서를 작성하기 위해 승인 및 게시 워크플로를 사용하여 팀이 더욱 효과적으로 협력하여 콘텐츠를 작성하고, 검토하며, 게시할 수 있습니다. Guide Enterprise 플랜의 한 기능인 팀 게시의 이러한 워크플로에서 관리자는 문서 업데이트를 팀원에게 배정하여 쉽게 콘텐츠 작업이 필요한 곳을 알려줄 수 있습니다.

3. 상담원 공동 작업 및 자동화에 의존하세요.

Riot Games는 상담원이 공동 작업하여 헬프 센터를 구축해 나가는 방법을 선도하는 회사로 각 문서에 평균 5.6명의 상담원이 관여합니다. 500명 이상의 상담원으로 구성된 이 회사의 글로벌 지원 팀은 매년 3백만 건 이상의 지원 티켓을 처리합니다.

상담원 공동 작업을 통해 끊임없이 발전해 가는 포괄적인 헬프 센터 덕분에 Riot Games는 자동화를 통해 고객에게 올바른 문서와 답변을 제공할 수 있게 되었습니다. 이 회사는 맞춤 제작된 앱과 봇을 사용하여 플레이어 대기 시간을 줄이고 상담원을 추가로 배치할 필요없이 티켓 수를 감소시킬 수 있었습니다.

공동 작업 및 자동화를 가능하게 하는 쉬운 플러그인을 찾고 있는 회사들에게 Zendesk의 Knowledge Capture 앱은 고객 경험 선도업체들의 지식 작성 역량을 강화할 수 있는 방법 중 하나입니다 이 앱을 사용하여 상담원들이 티켓에서 나가지 않고도 헬프 센터를 검색하고, 티켓 댓글에 관련 문서의 링크를 추가하고, 티켓에 응답하는 동안 새 문서를 쓸 수 있습니다.

Zendesk의 접근 방식

Zendesk 벤치마크 데이터로부터 최소 500건의 월간 조회 수를 기록한 500개의 활발히 운영 중인 헬프 센터 샘플을 무작위 추출하여 시간이 지남에 따라 이들이 어떻게 문서를 추가했는지 살펴보았습니다.

하이브 클러스트로부터 원시 데이터를 가져온 후 각 헬프 센터의 문서 수와 문서 작성 후 일 수를 표준화하여 샘플에 있는 모든 헬프 센터에 대한 시계열을 구했습니다. 동적 시간 정합을 비유사성 측정 방법으로 사용하여 시계열의 거리 행렬을 작성했습니다. 그런 후 이 행렬을 계층적 군집화 알고리즘에 적용하여 유사한 접근 방식을 그룹화했습니다. 마지막으로 연산 메트릭을 사용하여 군집을 평가 및 비교했습니다.

Zendesk 벤치마크는 140개 국가에 걸쳐 있는 45,000개의 참여 조직으로부터 확보한 고객 서비스 활동에 대한 데이터를 사용하며, Zendesk 고객은 계정 설정에서 벤치마크 참여에 동의하여 자사가 다른 회사와 어떻게 비교되는지 확인할 수 있습니다. 앞으로 몇 달 동안 옴니채널 지원의 영향, 엔터프라이즈 고객을 위한 성공 사례 등에 대한 더 많은 벤치마크 연구조사를 살펴보세요.

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