| B2C App Service 운영 중인 가상의 회사 ‘플로우데이’를 김코치가 코칭하는 과정을 글로 담았습니다. 이를 통해, 현장에서 데이터를 경영에 잘 활용하기 위해 어떤 문제와 이슈에 부딪히며, 이를 어떻게 해결하면 좋을지에 대해 총 12편에 에피소드로 정리해 봤습니다. |
고객 여정이 작동하지 않는 근본적 이유는
우리가 만든 ‘고객 정의가 모호’하기 때문이다
그래서, 우리 서비스의 고객 여정에 기꺼이 참여하는 고객은 누구일까?
솔직히 머리 아픈 질문이다. 고객 여정까지는 익히 들어서 알고 있지만, 그걸 실제로 의사결정에 반영 또는 활용해 볼 생각은 거의 없었다. 단순히 참고만 했을 뿐이다. 그 정도 수준도 나름 잘하고 있다고 볼 수 있다. 그러나, 부족하다. 앞으로의 사업 성장에 있어 가장 큰 필요는 ‘우후적 입장의 고객’이고, 그들이 어디에 얼마나 있는가에 따라서 비즈니스 성과의 단단한 저점을 형성해 줄 수 있기 때문이다. 요즘에는 이를 Fan Business라고 비유한다.
그래서, 우리의 가장 강력한 Fan 은 누구이며 어떤 특징을 갖고 있다고 말할 수 있을까?
플로우데이도 여타의 다른 기업과 마찬가지로 검증된 서비스의 일부 가능성과 창업자가 가진 맹목적 확신으로 인해 사업을 전개하다 보니, 정작 중요한 것을 놓친 것처럼 보였다. 그래서, 이전 편에서 “고객여정이 결정구조로 사용된 적이 없다’라고 단정 지어 말한 것이다. 만약, 우리 사업상 고객을 가장 중요한 요소로 이해했다면 이러한 구조로 일을 하도록 방관하지 않았을 것이다.
그럼, 이어서 새로운 질문으로 넘어가야 한다.
의사결정은 항상 ‘누구를 기준으로 할 것인가’
또는, 우리의 어떤 결정은 무엇을 기준으로 내려져야 했을까?
결정이라는 말은 겉으로 보기에는 다소 중립적인 것처럼 들린다. 하지만 실제로는 그렇지 않다. 오히려 사업 전체적이 방향과 단계 등에 더욱 적합한 표현에 가깝다. 그럼, 방향도 단계를 결정하기 위한 가장 최우선이 되어야 하는 기준은 무엇일까, 답은 이미 모두가 짐작하듯이 ‘고객’이다. 하지만, 고객을 기준으로 판단하기보다는 부분적으로 어떤 개선과 보완이 필요할 것인가를 두고 경험과 감각이 가장 많이 영향을 주는 모습이다.
- 어떤 기능을 먼저 고칠지
- 어떤 문제를 우선 해결할지
- 어떤 불편은 감수하고, 어떤 불편은 즉시 대응할지
위와 같은 모든 결정에는 항상 전제가 하나 깔려 있어야 한다.
“우리는 지금, 어떤 고객을 기준으로 판단하고 있는가?”
놀랍게도, 대부분의 조직은 이 질문을 명시적으로 다뤄본 적이 없다.
나는 사업을 직접 할 때나, 코치로서 누군가의 사업을 도울 때나 늘 고객을 가장 중요하게 생각해야 한다고 이야기한다. 그래서, 내 고객이 누구이고, 그들을 어떤 말로 표현할 수 있고, 그 근거를 어디에서 가져와야 하는가에 대하여 확실한 논리 구조를 갖고 있어야 한다고 말한다. 대신에 이러한 논리 구조는 쉽게 바뀌지 않는다. 고객은 기업과 거래함으로써 존재하고, 인정받기 때문이다. 그러나, 거래의 내용은 늘 같지 않고, 그 상대도 늘 바뀐다. 따라서, 고객이 우리에게 주는 시그널이 수시로 변화하기 때문에, 고객에 대한 개념 정의는 수시로 변하는 것이 당연하다.
우리는 ‘고객 전체’를 기준으로 판단하고 있을까?
정확하게 우리는 어떤 특징을 갖는 이들을 ‘고객’으로 정의하고 있을까?
아마도 회사마다 차이는 있겠지만, ‘확실히 이런 이들이 우리의 고객이다’라고 말할 수 있는 회사는 거의 없다. 그걸 굳이 정해놓지 않는다. 이유는 그 보다 더욱 중요한 ‘팔기 위한 조건’을 채우는 것이 더 중요하다고 생각하기 때문이다. 또한, 정해놓는다면, “혹시 그 외의 사람들을 오지 못하게 하는 것인데…”라는 일종의 가보지 않은 길을 가기 전에 느껴지는 일종의 저항감이 드는 것과 같은 효과가 나타난다. 그렇다면, 고객은 모르지만, 최소한 우리가 목표로 하는 시장에 대해서만이라도 정의해봐야 하는 것은 아닐까. 그러나, 이 부분도 익숙한 접근 방식이 아니기 때문에, 어찌할 바를 모른다. 그래서, 이런 의문이 들어도, 쉽게 묻지 못한다.
그래서, 시장 또는 고객을 주제로 하는 회의에서는 대략 이런 표현들이 반복된다.
- “현재 유입된 고객 대부분은 괜찮아 보입니다.”
- “그동안의 고객이 보이는 행동 패턴의 전반적 추이와 추세 평균으로 보면 큰 문제는 없어요.”
- “일반적인 사용자 기준에서는…”
이 말들이 의미하는 바는 하나다.
우리는 아직 특정한 고객이 아니라 ‘평균적인 고객’을 기준으로 판단하고 있다는 것이다.
하지만, 평균 고객은 현실에 존재하지 않는다. 일부 공통의 행태를 확인하여 고객이 가지는 특징을 정리하기 위해 애를 써도 정리되지 않는다. 결국, 불확실한 고객 개념으로 만든 고객 여정은 계속 추상적으로 남을 수밖에 없다. 그래서, 구성원이 느끼기에 현실감이 떨어진 고객 여정의 개념은 관심으로부터 멀어진다. 그러니까, 소 닭 보듯이 처다 보거나, 자신이 맡고 있다고 볼 수 있는 영역의 변화에 대해서만 예의주시 하는 것이다.
- 서비스 내의 해당 구간(여정)은 어떤 이들이 선호하는 여정인가?
- 해당 구간(단계)에서 발생한 불편은 어떤 고객에게 치명적인가?
- 이 구간에서 나타난 고객 이탈은 주로 어떤 고객으로부터 발생하는가?
고객 여정 데이터를 펼쳐 놓고 함께 분석하는 과정에서 얼마든지 묻고, 답할 수 있어야 하는 질문이다.
하지만, 이 질문에 답하지 못하면 여정은 언제나 ‘그럴듯한 그림’으로 남는다. 스스로 확실한 답변을 내놓을 수 있는지 점검해 보자. 만약, 못한다면, 고객과는 상관없이 우리가 만든 그럴듯한 그림에 불과한 것이고, 그럴듯한 그림은 필요할 때마다 소환될 뿐 ‘고객을 위한 중요한 의사결정의 기준 또는 근거’로 활용될 수 없다는 것을 증명한 꼴이다. 그저 남들도 있기 때문에, 우리도 있어야 하는 요식행위상의 도구라는 뜻이다.
이전 편에서 다룬 “결정 포인트가 없는 여정”의 문제는 대시보드의 문제도 아니었고, 이를 바라보고, 이해하고, 올바른 생각을 해야 하는 구성원들의 그릇된 관점과 태도로부터 시작되고 있었다고 말했다. 플로우데이도 비슷한 상황이자, 상태 같았다. 최악은 아니지만, 최악에 가까운 모습이다. 그래서 나는 준비한 질문 말고 다른 질문을 던졌다.
참고로 원래 하려고 했던 질문은 “고객 여정을 다시 그리자”라는 의견에 맞춰, 고객 여정 중에 어디를 우리가 잘못 보고 있는가를 판단하기 위한 의견을 모으기 위한 질문을 준비했다.
“어느 구간에서 고객을 위한 우리의 결정이 늦어지는지 봅시다.”
우리 스스로가 고객을 위해 필요한 결정이라고 보는 구간 및 단계가 무엇인지에 대해 서로의 생각을 확인하고, 이를 실제 고객 데이터를 통해 재검증하려고 했었다. 고객의 문제를 해결해야 하는데, 적절히 해결하지 못하는 것이 고객과 우리의 문제이기 때문이다. 하지만, 고객의 정의 및 개념이 불투명한 상황에서 이러한 논의부터 할 수가 없었다. 그래서, 이 질문부터 던졌다.
“우리는 지금, 어떤 고객을 기준으로 이 여정을 바라보고 있나요?”
‘우호적인 고객’이라는 기준
우리에게 우호적 태도를 가진 고객은 누구이고, 그들이 우호적 태도를 보인다는 기준(내용, 수준)은 무엇인가
이때 제시한 개념이 ‘가치 있는 고객’도, ‘VIP 고객’도 아닌 ‘우호적 고객’이었다.
우호적인 고객이란 이런 고객이다.
- 우리 서비스의 가치를 이해하려는 고객 – 고객이 끊임없이 우리를 궁금해하는 것을 뜻한다.
- 반복적으로 사용, 스스로 탐색하는 고객 – 고객이 우리 제품의 가치를 재부 여하려는 움직임을 말한다.
- 문제가 생겨도 즉시 떠나지 않는 고객 – 우리 제품을 우선 신뢰하여 기다려주는 고객을 말한다.
- 우리 서비스 구조 안에서 더 깊게 사용할 가능성이 있는 고객 – 제품의 여러 사용 방향을 찾는 등의 적극적으로 사용하는 이들을 말한다.
다른 표현도 많지만, ‘우호적 고객’이라는 표현을 한 것은 ‘고객’이기 때문이다.
고객은 사전적 의미로는 ‘다시 또 올 수 있는 손님’이라는 의미다. 그래서, 다시 또 와야 고객이다. 하지만, 어제까지는 여러 번 왔지만, 오늘부터는 오지 않을 수 있다. 그럴 가능성은 어디에든 존재한다. 그래서, 플로우데이 기준으로는 유료서비스를 꾸준히 이용하면 고객이 맞다. 오늘도 사용 중이고, 내일도 사용할 가능성이 높다. 그렇게 시간이 지나 ‘꾸준히’라는 조건이 채워지면 고객이 되는가? 아니다. 그래도 늘 유료 사용 중이어야 한다. 그럼, ‘꾸준히’라는 말은 ‘어느 정도의 기간’을 말하는 것일까. 또한, 어떤 기능을 주로 어떻게 사용해야 할까? 그 외의 확보 가능한 고객 데이터는 무엇이 있을까… 사실, 여기서부터 기존 데이터를 통해 확실한 기준을 잡아가고, 간혹 그 기준도 고객 반응에 따라서 바꿔갈 수 있어야 한다.
우호적 고객은 단기 매출보다, 의사결정의 기준점으로 삼을 가치가 있는 고객이다.
그래서, 우리는 우호적 고객을 우리가 가진 데이터로 구분할 수 있도록 해야 한다. 왜냐하면 다른 부류의 고객보다는 우리를 떠날 가능성이 현저히 적은 고객들이다. 우리 트래픽과 매출에 최저점을 상향시켜 주거나 더 이상 내려가지 않게 지지해 주는 가장 고마운 이들이다. 그런 고마운 이들이 누구이고, 왜 우리를 이용하는 가에 대해 계속 관심을 갖고 지켜봐야 한다.
“그런데, 이런 고객을, 우리 데이터로 실제로 구분할 수 있을까?”
이 질문 앞에서 플로우데이의 데이터 구조를 다시 들여다보게 됐다.
플로우데이의 데이터는 여타의 회사와 마찬가지로 ‘고객’이 아니라 ‘사건(주요 행동)’으로 구성되어 있다. 그래서, 플로우데이에는 데이터가 정말 많았다. 사용자가 많은 만큼 사용자가 각 구간별로 만들어낸 엄청난 데이터가 있었다.
- 유입 경로 – 우리가 운영 중이거나, 광고 중인 채널(플랫폼) 중에 주로 어디서 왔는가
- 사용 로그 – 실제 사용한 시간, 주요 기능의 사용량, 빈도 등이 얼마나 되는가
- 결제 이력 – 주로 어떤 결제(도구)를 사용하였고, 그 이유는 무엇인가
- 불만 기록 – 어떤 구간 및 단계에 대해 불편함을 경험했고, 이를 해소하기 위한 조치에 대한 만족도는?
문제는 위의 데이터들은 한 사람의 흐름으로 연결되어 있지 않았다.
그래서 고객은 하나의 인물(Persona)이 아니라, 여러 개의 사건으로 쪼개져 있었다. 누가 그 데이터를 발생시키고, 왜 이러한 추세로 나오는지에 대해 알 수 없다. 하나로 묶을 수 있는 관통하는 이야기가 있어야 하는데, 이를 만들지 못하니까, 파편화되어 이해되고, 각각을 관리하는 이들은 자기 것만 보게 되어 있는 것이다.
- 마케팅에게는 ‘유입량’ 사건
- 제품에게는 ‘사용 시간’ 사건
- 운영에게는 ‘불만 건수’ 사건
이러한 상태에서는 어떤 고객이 우호적인지 판단하기가 거의 불가능하다.
각 개별 데이터를 통해 우리 서비스에 좋은 시그널인가, 아닌가 라는 판단 밖에 할 수 없다. 그럼, 각 구간별 지표를 연결하기 위하여 우리 서비스에 적합한, 혹은 서비스를 이용 중인 고객 중에 우호적 패턴을 보인다고 판단되는 고객 데이터로 고객을 정의할 수 있는 논리를 세워야 한다. 그래서, 약간의 가정이 깃들었지만, 결국 고객이 보이는 ‘특정한 패턴’을 잡아 그들을 우호적 고객이라고 임시 명명하는 것이 적합할 것 같다고 생각했다.
참고로, 서비스 내의 우호적인 고객은 ‘특유의 행동 패턴’으로 드러난다
그래서, 나는 관점을 이렇게 바꾸고, 그에 대한 우리 모두의 답을 찾고, 그중에 가장 합리적인 답을 찾아보자고 제안했다.
“고객을 금액이나 속성으로 나누지 말고, 행동의 흐름으로부터 구분해 봅시다.”
참고로 모든 서비스가 해당되는 것은 아니지만, 대체로 우호적인 고객은 서비스 내에서 비슷한 공통 패턴을 갖고 있는 경우가 많다. 예를 들어 보면 아래와 같다.
- 가입 후 스스로 기능을 탐색하는 과정을 거친다 이를 통해 서비스가 가진 기능들을 파악하고 각 기능의 우수성을 나름대로 검증하는 절차를 거친다. 이로써 서비스를 어떻게 사용할 수 있는지 알아가려고 한다.
- 그렇게 검증된 일부 기능을 ‘일정 기간 이상 핵심 기능을 반복 사용’하면서 꾸준히 사용해도 되는지에 대한 확인을 다시 한번 거친다. 기능의 검증이라기보다는 종합적 사용성에 대한 검증에 가깝다.
- 서비스이기 때문에 여러 작은 불편함이 있을 수 있다. 하지만, 서비스이기 때문에 개선의 여지가 있음을 인식하고 그에 따른 불편함을 이야기하고 개선 상태를 확인함으로써 완전 이탈 전에 재확인한다.
참고로 위의 내용은 감이 아닌, 플로우데이가 현재 가진 데이터로도 충분히 관찰 가능한 신호다.
다음은 기존 데이터 대상의 다른 접근을 토대로 가장 먼저 해야 할 일은 ‘고객 그룹 나누기’다
어떤 특징과 성향을 가진 고객이 우리에게 가장 우호적 고객이고, 그렇게 분류된 우호적 고객은 우리 서비스에 얼마나 만족하고 있는지를 연결시켜 봐야 한다. 그리고, 이들과 더 많이, 오래 거래하기 위해 우리는 비용 집행을 얼마나 효과적으로 하고 있는지, 마찬가지로 고객도 우리를 통해 자신들의 문제를 적절한 비용에 의해 해결하고 있는지에 대해 서로 견줘볼 필요가 있다. 그래야만, 거래가 지속되어 관계를 유지할 수 있기 때문이다. 그래서, 단순히 우리에게 지불한 비용과 기간을 기준으로 고객을 단순히 구분하기보다는 그들의 사용 목적 및 서비스 내의 사용 행태를 통해 분류하는 것에서부터 고객 세그먼트는 시작된다.
우리 데이터로 구분 가능한 고객 그룹은 무엇인가?
그리고 그중에서 이 질문에 답해야 한다.
“우리는 누구를 계속 붙잡아야 하는 서비스인가?”
참고로, 위와 같은 질문 없이 내려지는 결정은 언제나 ‘불확실한 평균’을 기준으로 움직이게 된다.
그리고, 평균을 기준으로 한 결정은, 결국 우리를 이용하는 어떤 누구에게도 확실한 만족을 주지 못한다. 게다가 평균 고객을 위해 내려진 여러 의사결정에 대해서는 어느 누구도 쉽게 책임질 수 없는 구조와 상황이 만들어지게 된다. 따라서, 여러모로 좋지 않다. 악화되면 현재 서비스를 이용하는 이들 중 우호적인 고객이 더욱 빨리 떠날 수 있게 하는 계기로 작용할 수도 있다.
평균 고객을 기준으로 한 결정은 늘 안전해 보인다.
하지만 동시에 가장 무책임한 결정이기도 하다. 왜냐하면, 이때 하게 되는 결정이 누구를 위한 것인지가 명확하지 않기 때문이다. 각 구간의 데이터를 활성화 또는 성장시키기 위한 일종의 미시적 장치를 마련하게 되는 꼴이다. 그걸로는 플로우데이와 같이 첫 번째 성장의 한계를 경험 중인 서비스에게는 당연하게도 충분하지 않은 접근이다.
그래서, 나는 이 문장을 노트에 적어두었다.
“우리는 고객을 확실하게 정의하지 않은 채, 결정만 하려고 했다.”
이 편을 읽는 당신에게 남기고 싶은 질문
- 우리는 서비스 내의 사용자를 여러 고객 그룹으로 분리하여 관찰하고 있는가
- 이 중에 어떤 행태를 보이는 고객을 우호적인 고객으로 보고 있는가
- 우호적인 고객을 기준으로 핵심 고객 여정을 그리고 있는가?
- 그 고객은 우리가 가진 데이터에 의해 실제로 구분 가능한가?
- 우리는 우호적 고객을 중심으로 중요한 의사결정을 추진하고 있는가?
이 질문에 답할 수 있을 때, 고객 여정은 우호적 고객을 위해 정비되어가고 있다고 말할 수 있다. 그리고, 비로소 ‘우리 서비스 또는 서비스를 이용하는 이들 중 우호적 고객의 결정을 위한 지도’의 완성도가 높아진다.
이직스쿨 김영학님의 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
