안녕하세요, B&K 마켓 인텔리전스의 에디터K입니다🐶
본 글은 오픈서베이에 기고하는 CFM 시리즈 중 세 번째로 작성된 ‘Analyze : 수집된 고객 시그널의 효과적인 가공 / 분석 방안’이라는 제목의 포스팅입니다.
고객 피드백 관리 (CFM) 프로그램은 연 1~2회 진행되는 트래킹 조사, 또는 1회성으로 수행하는 기존 조사와는 다르게, 브랜드가 보유한 다양한 접점에서 실시간으로 수집되는 데이터를 분석해야합니다. 또한, 정량 데이터 뿐만 아니라 대량의 비정형(텍스트, 오디오) 데이터를 다루는 만큼, 이러한 특성을 반영한 체계적인 분석 프레임워크가 설계되지 않으면 담당자 분들이 많은 시행착오를 겪으실 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 고객 피드백 결과를 해석하는 프로세스와 주요 고려 사항을 자세하게 기술했습니다. 고객 피드백을 기반으로 한 경험 관리는 수집된 데이터를 체계적으로 분석하여 실행 가능한 인사이트(Actionable Insight)를 도출하는 것이 매우 중요한 만큼, 담당자 분들께서 실무에 바로 적용 가능한 여러가지 팁을 얻어가셨으면 합니다.
전문은 아래 링크로 오픈서베이 블로그를 방문하면 읽으실 수 있습니다.
이런 분들께 추천드려요! 👀
– 고객 경험 (CX) 관리 프로그램을 처음으로 기획하거나 고도화를 고민 중인 기업 담당자
– 업계 내 고객 경험 관리 프로그램의 Best Practice가 궁금한 담당자
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– 10년 차 고객/직원 경험 관리 (CX) Specialist
– 現 외국계 CX 솔루션 재직 중
– 고객 시그널 기반 경험 관리 체계 수립과 CFM 시장 성장에 관심이 많습니다