[IT Big Trend] CX, Customer Experience a.k.a.고객경험 ①

과거 기업 중심적 고객 Interaction의 한계 有

▶ 고객관점의 제품/서비스, 채널 경험여정을 밝히고

     각 단계와 요소를 분석해 과학적으로 혁신하기 시작함

 

End-to-End CX Enhancement

1) 옴니채널 경험관리 "Vision & Strategy"

- 기업의 브랜드 속성이 반영된 Enabler 확보 전략 수립

- 옴니채널경험 전략, 운영모델 혁신 컨설팅 등

 

2) CX Design by 고객경험 여정맵

- 고객경험의 As-Is, To-be, WoW 포인트 디자인

- 서비스 디자인, UX/UI, Data Driven 경험 최적화

 

3) CDP / Mar-tech

- 각 채널 데이터를 실시간으로 수집/연결 by CDP

- 최적 채널에 실시간 개인화 오퍼링 제공 by 마케팅플랫폼(Mar-tech)

 

4) Data Analytics (Advanced Analytics)

- 고객 상황별 행동, 의도, 선호도, 관심사 등 인사이트 생성

   by ML 기반 고급분석

 

5) Digital Channel

- 기업채널이 데이터 수집 원천, 고객경험/참여 공간,

   고객경험 오퍼링의 최적 접점 역할을 수행

   : 디지털 채널 구축/운영, 채널 개인화/그로스마케팅

 

6) Digital Marketing

- 데이터 기반 디지털 마케팅/광고

 

① 옴니 채널 경험 관리

- 전 여정에서 다채널 간 일관되고, 연속된 경험 가능

- 핵심 Enabler

   #1. 데이터 수집 및 인사이트 확보

         > 고객 데이터 플랫폼(CDP)  

         > 디지털 마케팅 운영 모델

         > 고객 프로파일링 및 세그멘테이션

  #2. 고객경험 실행 역량

         > 마케팅 인텔리전스 자동화

         > 초개인화 옴니채널

         > 실시간 고객 360도 뷰

 

② CX Design, 경험 디자인

고객이 생성한 모든 경험의 과정을 살펴보고,

그 속에 숨어있는 고객의 니즈를 발견하여

차별화된 서비스 경험 과정을 구체화하는 작업

 

#고객경험 디자인 프로세스

누구에게(Whom) + 어떤 접점에서(Where)

+ 어떤 여정 단계에서(When) + 어떤 경험(What)을

+ 어떤 방법(How)으로 전달할지를 정의함

 

Step1. Discover : 환경/사용자 조사로 현황을 파악[진단/분석]

- 트랜드 분석, 이해관계자 조사

- 경쟁/유사 서비스 벤치마킹

- 고객 사용자 조사

 

Step2. Define : 사용자, 서비스 흐름 정의 [전략 도출]

- 에코 시스맵 맵, 고객 여정 맵

- 페르소나 정의

- 서비스 시나리오

 

Step3. Develop : UI/UX 컨셉, 경험 기반 시나리오 도출[전략 수립]

- UX 컨셉 도출, UX 프로토타이핑

- To-be 경험 시나리오

- 사용자 테스트

 

Step4. Deliver : UX 디자인 구체화[서비스 구체화]

- UX 기획, UX KPI 제시

- 비주얼 디자인

 

#고객경험 최적화

탐색~결정까지 여정에서 발생하는 데이터를 활용해

사용자의 경험을 해석하고 지속적인 개선-성과 측정으로

최적화된 고객경험을 제공하는 것

1) 고객이 말하지 않는 요구사항을 파악 by 웹로그, 사용자 조사

2) 객관적인 개선 방향 제시 by 다양한 관점의 주요현상 분석

3) 최적화된 고객경험 제송 by A/B 테스트

 

서비스 이해 ▷ 데이터 분석/ 진단 ▷ 개선 아이디어 도출

▷ 최적화 실험 ▷ 성과 측정 및 모니터링

 

# DesignOps, Component 기반 UI 화면개발 시스템

화면 UI 변경이 상시 발생하고, 설계/개발의 일관된 정책이 요구됨

Design Ops로

1) Component 기반 UI화면 개발로 중복 코드 방지

2) Design & Front-end 커뮤니케이션 Loss 최소화

3) 공통 Asset을 활용해 러닝커브 최소화 및 일정 수준의 품질 확보

 

 

③ CDP, Mar-tech

#CDP란

모든 유형의 고객 데이터를 통합 분석하여

고객과 CEJ를 이해하고, MKT활동까지 연계하는 플랫폼

출처 : Digital Marketing Curation

고객데이터는 4개 유형으로 나뉘는데,

CDP는 1st, 0 party 데이터를 통합대상으로 하며,

식별되지 않은 온라인 행동 데이터도 수집한 뒤,

로그인을 통해 고객이 식별된 순간 해당 고객이

비식별 상태로 남긴 흔적들을 통합하는 차별점 존재

 

파편적으로 흩어진 고객데이터를 식별된 개인 중심으로

통합하고, 360도 이해를 도움(Single Customer View)

→  CEJ를 온오프라인 연계관점에서 Seamless 파악

→  초개인화 마케팅을 지원함

 

1st party

: 기업이 직접 수집한 식별 고객 데이터, 개인정보, 구매이력 등

 

2nd party

: 파트너사가 보유한 1st party 데이터로서

  파트너사가 고객동의를 얻고, 자사에 공유한 데이터

 

3rd party

: 식별되지 않은 불특정 다수의 웹, 앱, 물건 카테고리 등 데이터

 

0 party

: 식별된 고객이 맞춤형 혜택을받기 위해

  의도적이고, 자발적으로 기업과 공유한 데이터

   e.g. 설문, 만족도 조사 데이터, 회원가입시 선호도 설정 등

 

#Mar-tech란

마케팅 or 캠페인과 고나련된 시스템, 솔루션을 통칭하는 것으로

1) 데이터를 통합하고, 2) 마케팅 콘텐츠/프로세스/인사이트를 관리하며,

3) 마케팅을 실행하고 결과를 관리하는 솔루션 그룹

 

Mar-tech 종류

1] Advertising & Promotion : 프로그래매틱 광고, 모바일 마케팅, 검색 광고 등

2] Contents & Experience : 콘텐츠 마케팅, 콘텐츠 관리, 개인화 마케팅, 검색엔진 최적화

3] Social & Relatinship : 고객서비스 관리, CRM, 인플루언서 마케팅, 소셜 마케팅

4] Commerce & Sales :  이커머스 플랫폼, 이커머스 마케팅, 제휴 마케팅

5] Data : 고객 데이터 분석, CDP, DMP, 시각화

6] Managemnt : 애자일 관리, 협업 플랫폼, 프로젝트 관리

 

④ Digital Marketing

디지털 디바이스를 활용해 온라인상에서

마케팅 활동을 전개함으로써 제품/서비스의

판매 및 브랜드에 대한 인지도 향상 등

결과를 만들어내는 활동

e.g. 이메일, 온라인광고, 소셜 미디어,

       블로그 및 온라인 검색 활동 등

 

#Data Driven Marketing

고객 데이터를 기반으로 고객 정의, 전략 수립,

콘텐츠 제작, 실행 및 결과 분석에 이르는

전 영역의 의사결정 , 수행을 하는 것

 

⑤ Digital Channel

회사, 고객 사이의 디지털 접점으로

키오스크, PC web, 모바일 app 등으로 구현된

영업, 마케팅, 고객 서비스, 커머스 등의 채널

 

- 기술적 측면

: 키오스크, 웹, 앱 등 다양한 디바이스로 구현되는

  다중채널에 대해 글로벌 솔루션, 최신 기술을 활용해

   구축하는 Front, Back-end 전 영역

 

- 업무적 측면

: 인터렉션 기획 및 디자인, 채널 오케스트레이션,

  고객 경험 설계 및 죄적화, 고개데이터 통합분석 수행

 

⑥ Data Anlytics

데이터 분석과제란,

Biz 문제해결을 위해 Biz 목표 및 분석 목표를 설정한 뒤,

분석 방법론 정의를 거쳐 수행하는데,

 

Biz목표설정이 현장의 문제를 구체적으로 정의하고,

이에 대한 개선 방법론을 수립하는 과정이라면

↔ 분석 목표 설정은 Biz 목표를 달성할 수 있는 

     알고리즘 구현을 목표로 설정하는 과정임

 

#분석 방법 선택은

문제의 성격, 목표, 데이터 특성에 따라 설정됨

"어떤 고객 경험을 제공할 것인가?"

구분	분석 내용	예시
인자추출	많은 인자 중 주요 인자를 선별	이탈 고객 영향 인자 도출
상관분석	인자들의 상관성을 파악해 함수로 표현	최적 상품 추천
군집분석	데이터를 유사항 유형끼리 군집으로 묶음	고객군 segmentation
분류분석	특정 집단의 데이터 유형(패턴)을 학습하여 어느 집단에 속할지 분류함	고객 유형 분류
예측분석	특정 인자의 값이 얻어지기 전에 다른 인자들과의 관계를 이용해 예측함	가망 고객 예측

 

*Federated Learning, 연합학습

개별 데이터를 중앙서버로 전달하지 않고,

중앙 서버의 AI 모델을 개별 기기/기관으로 보내

각각의 데이터로 모델을 훈련하는 분산형 ML

 

개별 사용자에 대한 맞춤형 학습모델 개발을

위한 방안으로 제시되었으며, 개인정보 이슈로

데이터 이동, 통합, 활용 제약이 존재하는

고객데이터 영역에서 탈중화 대안으로서 주목받는 중임