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“수화 전에 이거 안 하면, 절대 계약 못 따냅니다” – 데이터로 입증된 프로세스 분석법
하루에도 수십 통 걸려오는 고객 상담, 그런데 왜 계약은 잘 안 될까요? 답은 간단합니다. ‘수화 전에’ 당신의 프로세스가 정리되어 있지 않기 때문입니다.
지금부터 소개할 단계별 데이터 분석 + 프로세스 분류법은 단순 상담을 매출로 전환시키는 실전형 도구입니다.
1. 명확한 데이터 분석은 이렇게 시작됩니다
1) Step 1: 데이터 더미 확보
📌 예시: 고객상담 콜로그 1,000건 확보 → 통화 길이, 이탈시점, 구매전환 포함
2) Step 2: 업종/장르/원인별로 나눈다
- 업종: SaaS / 유통 / 제조
- 장르: 불만 / 견적 / 문의
- 원인: 내부 오류 / 사용 미숙 / 외부 요인
사례 ①: 배송 지연 문의 320건 집중 → 물류 협력사 SLA 재점검 필요
3) Step 3: 프로세스를 4단계로 기본 분류
- 정보 전달
- 상품 안내
- 네고 (조건 협의)
- 정식 계약
4) Step 4: 각 프로세스를 더 세분화해라
- 정보전달 → 자사 소개, 장점 강조
- 상품안내 → 옵션 설명, FAQ 처리
- 네고 → 가격조율, 사은품 등 설득 포인트
- 정식계약 → 서명 전 프로세스, 결제 유도
사례 ②: 상품안내 후 이탈률이 유독 높다면? 설명 방식, 자료 퀄리티 점검!
5) Step 5: 수치로 확인하자 – 숫자가 말해준다
프로세스 | 이탈률 (%) |
---|---|
정보전달 | 5% |
상품안내 | 22% |
네고 | 8% |
계약체결 | 2% |
6) 숫자가 다르면, 분명 문제가 있다
사례 ③: 22%가 이탈한 '상품안내' 단계 → 원인은 PDF 스펙 시트 부족
7) Step 6: 문제를 발견했다면, 해결해야죠
- 🎥 1분 상품 영상 제작 → 이해도 향상
- 💬 챗봇 도입 → 자주 묻는 질문 실시간 처리
- 📑 상담 스크립트 통일 → 신입 상담원 교육 시간 40% 단축
🔍 마무리하며 – 수화 전에 판이 갈립니다
전화 한 통, 채팅 한 줄도 분류된 프로세스와 수치 기반이 있다면 결과가 다릅니다.
막연히 "열심히 응대했는데 왜 안 되지?" 고민 말고,
단계별로 쪼개고, 문제를 수치로 포착하세요.
✅ 오늘부터 수화 전에 프로세스를 정리하세요.
성공률이 바뀝니다.
📚 출처
- McKinsey & Company, “How data-driven organizations outperform their peers”, 2021
- Harvard Business Review, “Quantifying Customer Journey Bottlenecks”, 2020
📌 해시태그
#데이터분석 #프로세스분류 #콜센터전략 #고객이탈원인 #수화전전략 #SaaS세일즈 #영업자동화 #이탈률분석 #고객경험개선 #성과지표관리
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