기업의 콜센터에서는 잠재적인 고객 그룹을 대상으로 전화를 걸어 상품이나 서비스를 소개하는 상담 서비스를 진행한다. 이 때 전화를 받는 사람과 연관성이 없는 제품을 추천하면 대개 통화가 중단된다. 영업 활동은 개인적인 유대를 쌓고 고객의 요구사항을 파악하는 것이 관건인데, 전화로만 시도할 경우 이것이 쉽지 않다. 콜센터 상담원이 상대 고객에 대해 중요한 정보를 확보하지 못하고 있다면 상황은 더욱 어려워진다. 데이터와 인공지능(AI)을 활용하여 각 고객의 행동과 관심사에 대한 상세한 그림을 그릴 수 있다면 아웃바운드 세일즈 콜의 품질과 효과를 빠른 속도로 개선할 수 있다. 통화 내용이 개인별로 맞춤화되어 있을수록 고객의 몰입을 유도하고 고객의 요구에 부응하며 구매로 이어질 가능성이 높아진다.
최적의 타겟 고객 페르소나 구축하기
전화를 받을 타겟 고객에 대해 무엇을 알고 있는가? 고객 데이터를 효과적으로 활용하면 고객의 관심사와 행동을 바탕으로 타겟 세그먼트를 정확하게 보여주는 이미지를 구축할 수 있다. 이런 정보를 가지고 아웃바운드 통화에서 가장 높은 가치를 창출할 대상을 파악하고, 보다 연관성 높은 마케팅 메시지를 만들어낼 수 있다. 대량의 고객 데이터를 분석해서 의미 있는 정보를 추출하기 위해서는 많은 시간이 요구되겠지만, 인공지능(AI) 기반 데이터 사이언스 플랫폼을 활용하여 힘든 작업을 맡기면 담당 인력은 마케팅 메시지를 다듬는 데에만 주력할 수 있다. AIXON과 같은 AI 플랫폼은 CRM은 물론 웹사이트, 앱, 소셜 미디어 등 온라인 채널까지 모든 출처를 아울러 고객 데이터를 통합할 수 있게 해준다. 그렇게 통합한 데이터에 머신러닝을 적용하여 데이터를 분석하고, 고객의 이전 검색 및 구매 기록, 개인별 기본 설정, 이전의 인바운드 및 온라인 상호작용과 소셜 미디어 업데이트 등을 근거로 고객을 전체적으로 조망할 수 있는 통합 관점을 구축한다. AI는 이처럼 서로 연관된 모든 데이터를 순식간에 처리하여 의미 있는 인사이트를 추출함으로써 개별 고객에 대해 좀 더 심층적으로 이해할 수 있게 하고, 통화에서 상대방의 관심을 계속 유지할 수 있는 연관성 높은 추천 사항을 제시해준다.
잠재 고객의 참여를 유도하여 고객 기반 확장
일반적으로 비즈니스에서 고객 도달 범위를 확장하려면 자사에서 보유한 데이터베이스에서 잠재 고객을 일일이 발굴해야 했다. 인구 통계 정보나 위치 정보와 같은 단순한 매개변수를 분석하는 것도 시간이 걸리고 부담스러운 업무가 될 수 있다. 하지만 이제는 외부 데이터와 인공지능을 활용하여 기업의 비즈니스에 관심을 보일 가능성이 높은 잠재 고객을 파악할 수 있다. 인공지능은 수백만 조각에 달하는 세분화된 외부 데이터를 분석하여 기존의 고가치 고객과 비슷한 관심사와 행동을 보이는 유사고객(Looklikes) 그룹을 찾아낸다. 그런 다음 이러한 타겟층의 성격을 가장 잘 설명해주는 키워드를 사용해 보다 심층적인 단계로 세분화하고, 그렇게 세분화한 세그먼트를 각 관심사의 인기도를 근거로 순위를 매긴다. 이와 같은 인사이트 정보를 포함하여 보다 관련성 높은 아웃바운드 영업 통화 스크립트를 개발하면 각 타겟 세그먼트별 잠재 고객을 통화에 몰입시키는 데 큰 도움이 된다. 예를 들어 고급 자동차 판매 회사라면, 인공지능을 통해 C-레벨 경영자 그룹을 특정 소득 범위로 분할하여 최근 48시간 내에 ‘럭셔리 자동차’를 검색한 집단, 그리고 해당 브랜드의 특정 제품에 관심을 자주 보인 집단으로 구분할 수 있다. 심지어 어느 고객의 요구 사항에 정확히 일치하는 차량의 브랜드와 차종의 이름을 언급할 수도 있고, 고객의 재정 상황이 개선됨에 따라 그 수준에 맞는 차종으로 업그레이드하는 옵션을 포함할 수도 있다.
대화에 인간미 담기
콜센터들은 정형화된 영업 통화 스크립트에 의존하는 경향이 있다. 스크립트는 직원을 교육하고 정보를 보존하며 실수를 피하고 아웃바운드 세일즈 콜이 모두 일관성을 확보하도록 하는 나름 유용한 도구이다. 하지만 스크립트를 그대로 따른 통화는 아무리 좋게 말해도 로봇처럼 들리고, 전화를 받는 고객 입장에서는 영업 대상으로 취급 받고 있다는 느낌을 받는다. 아웃바운드 세일즈 콜을 성공적으로 이끌어가려면 좀 더 인간적인 방식으로 대화를 시작하여 고객의 주의를 끄는 것이 효과적이다. 가치 중립적이지만 고객의 배경과 관련된 긍정적인 성격의 주제가 좋다. 언뜻 들으면 납득이 어려울 수 있지만, 머신러닝과 같은 고급 인공지능 기술을 사용하면 오히려 아웃바운드 세일즈 콜에 꼭 요구되는 인간적인 요소를 담을 수 있다(처음 언급한 두 가지 전략을 실행한 경우). 판매 직원은 주제 범위를 좁혀 사용자의 관심사와 행동에 집중함으로써 각 통화를 개인화된 상호작용으로 시작하여 고객을 불편하지 않게 하고, 귀한 대접을 받고 있다는 느낌을 줄 수 있다. 결국 콜센터가 존재하는 이유는 고객에게 개인적인 경험을 제공하기 위해서이다. 메시지가 인간적으로 들릴수록 더 많은 고객의 신뢰와 충성을 얻게 된다.
다양한 커뮤니케이션 채널 활용
새로운 디지털 플랫폼이 계속 생겨나고 고객 참여 선호도가 끊임없이 바뀌면서 커뮤니케이션 또한 그에 따라 점차 복잡한 형태로 변화하고 있다. 아웃바운드 통화를 효과적으로 지원하려면 이메일, 푸시 알림, 메신저, SMS 등 여러 채널을 통해 고객에게 다가가는 것이 중요하다. 다양한 채널을 활용하면 전화 상담원의 부담을 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 고객이 선호하는 참여 채널이나 스타일을 파악하는 데 도움이 된다. 아웃바운드 세일즈 콜 전과 후에 멀티 채널 커뮤니케이션을 활용하여 원활한 고객 경험을 구축할 수 있다. 통화 전에 ‘워밍업’ 이메일을 보내 고객이 관심을 보일 만한 신제품과 할인 혜택 정보를 알린다. 그리고, 통화 후에는 ‘후속’ 메시지를 보내 고객에게 시간을 할애해주어 고맙다고 인사하고 통화에서 언급한 내용을 한 번 더 강조하는 방법도 있다. 요즘 소비자들은 점점 더 시간에 쫓기고 조급해하는 경향이 있으므로, 여러 터치포인트를 통해 이들을 지원하면 고객 만족을 강화하고 더 많은 전환을 이끌어낼 수 있다. 고객과 잠재 고객을 접하는 창구로 콜센터를 이용하는 방식은 앞으로도 한동안 유지될 것이다. 지금부터라도 위에서 언급한 네 가지 전략을 구현하여 아웃바운드 전화 영업 활동의 효율성을 높이고, 고객 기반을 확대하고, 기존 고객 서비스를 대폭 개선하는 것이 유리할 것이다.
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