B&K 코멘트
고객 성공 조직이 이탈 위험과 추가 구매 기회를 판단할 수 있도록 데이터·AI 분석 체계를 설계하는 역할
- Moody’s는 신용등급 평가로 익숙하지만, 은행과 기업에 위험 분석 데이터와 업무용 솔루션도 제공합니다. 이 사업에서는 정보를 판매한 뒤 고객이 실제로 활용하게 만드는 일이 중요합니다. 고객의 업무에 얼마나 깊이 들어가 있는가가 재구매와 추가 구매를 설명하는 단서가 될 수 있습니다. (참고) Moody’s 사업·제품 설명
- 본 포지션은 은행 고객 담당 조직의 데이터 전략과 분석 체계를 설계합니다. 고객 유지와 서비스 활용, 추가 구매를 다룬다는 점에서 고객 성공 관리(CSM)와 목적이 유사합니다. 다만 직접 고객사 대응을 맡는 CSM보다는 고객 성공 조직의 분석·운영 기반을 만드는 책임자에 가까워 보입니다.
- 고객 의견에 서비스 이용·갱신·매출 데이터를 결합하고, AI로 이탈 위험과 추가 구매 기회를 예측하는 업무입니다. 이 구조에서는 고객 담당자의 경험을 다수의 고객사에 적용할 분석 기준으로 정리하는 일이 중요해집니다. 어떤 이용량 감소가 문제인지, 어떤 불만에 먼저 대응할지 기준이 있어야 담당자가 바뀌어도 대응의 일관성을 유지할 수 있습니다.
- 국내 기업용 솔루션 회사라면 고객 성공팀과 CX·분석팀의 공동 업무로 설계할 만한 역할입니다. 고객 성공팀이 기업의 Adoption을 방해하는 문제를 구체화하고, CX·분석팀이 여러 고객사의 의견과 이용 데이터를 비교해 지속 가능하며 Scalable한 대응 방향을 제안하는 방식입니다.
아래는 2026년 10월 12일 확인한 채용공고의 한국어 편집 요약입니다. 회사의 공식 번역이 아닙니다.
직무 한눈에 보기
- 회사
- Moody’s
- 직무
- Director, Customer Intelligence & Performance
- 사업·팀
- Banking / Banking Customer Engagement
- 공고 분류
- Product Development
- 근무지·형태
- 미국 뉴욕·미국 / 전일제
- 공고 게시일
- 화면 표시 기준 2026년 10월 5일
- 원문 확인일
- 2026년 10월 12일
- 공고 번호
- 15131
- 미국 기본급
- 연 USD 151,000–218,950, 성과보상 별도
채용 공고 한국어 편집 요약
주요 업무
- 고객 데이터의 저장·흐름·활용 기준 수립.
- Databricks·Salesforce·Gainsight를 연결한 고객 데이터 모델 설계.
- 이용·갱신·매출과 의견·상위 담당자 대응 요청·경영진 반응을 결합하는 AI 업무 흐름 구축.
- 이탈·활용 저하·사업 확대·서비스 제공 위험 예측.
- 추천지수·지원 이력 등 고객의 소리 분석.
- 신규 매출·고객 유지·이익률 개선을 보는 경영진 대시보드 운영.
- 상품·개발·데이터·영업·매출 운영 조직과 활용 과제 정의.
- 고객 담당 조직과 기술 조직의 과제 범위·우선순위 조율.
요구 역량
- 관련 데이터 전략·분석 경력 8년 이상.
- 데이터 모델·구조 설계 및 분석 플랫폼 경험.
- 예측 분석·고객 상태 점수·AI 업무 흐름 구현 경험.
- 은행 고객 이해, 비기술 담당자 대상 설명, 조직 간 협업.
- 경영진 보고 체계와 AI 구현·위험관리 역량.
- 데이터과학·컴퓨터과학·수학·통계·비즈니스 분석 등 관련 학사.
우대사항
- 관련 상위 학위.
- 기업용 구독 소프트웨어·금융 데이터·기업용 소프트웨어 경험.