'데이터분석을 통한 고객만족도 향상'
작년 초, OO OOO의 고객 서비스 센터에서 근무했습니다. OO OOO는 개장 초기, 전국적으로 큰 관심을 받아 예상보다 전화량이 크게 많았습니다. 고객응답률이 50%가 채 안 되었고 전화 연결이 힘들어 고객들의 불만이 쏟아졌습니다. 저는 이 문제를 그동안 이론으로만 접했던 통계분석 방법에 실제 적용하여 분석하였고 고객응답률을 높일 수 있는 해결책을 제시했습니다. 콜센터의 로그데이터와 직원들의 스케줄표를 받아 통계학과 교수님과 당시 참여하고 있던 데이터분석 스터디의 현업자분들께 분석에 대한 조언을 구했습니다.
이를 바탕으로 엑셀과 통계프로그램 R을 활용하여 분석, 시각화 작업을 하였습니다. 그 결과 전화가 집중되는 시간대에 근무하는 직원들이 적다는 사실과 오후 6시 이후와 주말에는 전화량이 현격히 줄어든다는 사실을 파악하였습니다.좋은점 1 이를 바탕으로 웹사이트에 콜센터 운영 시간을 크게 배치하는 방안과 통화가 집중되어 연결이 힘든 경우, 6시 이후나 주말에 전화를 주시면 도움을 받기 쉽다는 안내 멘트를 넣는 방안을 제안했습니다.
또한 문의가 많았지만 자동응답으로 대체가 가능한 교통, 휴무일, 배송비와 같은 문항 리스트를 만들었고 빈도순으로 안내전화 앞부분에 배치하는 것을 제안했습니다. 이 중 몇개가 실제로 채택되어 실행되었고 결과적으로 고객응답률이 80%까지 향상되는데 이바지할 수 있었습니다.
좋은점 1 정보를 어떤 방법으로 분석/판단하였는지에 관하여 자신의 기준과 사용tool 등을 구체적으로 밝히고 있어 항목이 묻고 있는 것에 대해 정확히 답변하고 있습니다. 분석과 판단의 결과도 수치화시켜 밝히고 있다는 점도 좋은 평가를 받을 수 있습니다.