머신러닝 기술, 고객 만족도 예측한다

고객서비스소프트웨어 개발사인 젠데스크가 고객의 만족도를 예측해 볼 수 있는 기술 개발에 나섰다. 머신러닝과 예측분석모델을 활용해 고객의 불만이 걷잡을 수 없이 커지기 전에 문제를 해결할 수 있도록 돕겠다는 것이다.

이 회사는 고객과 상담과정을 담은 수십억 건 이상 실시간 데이터 및 과거 데이터들을 분석해 어떤 서비스에 대한 각각 고객들의 만족도를 점수로 매겨 분석한다. 이를 통해 이후 고객과 상담이 만족스러운지, 그렇지 않은지를 예측한다. 특히 만족도가 낮을 것으로 예상되는 주요 고객들에게 우선순위를 둬 서비스를 개선해나가도록 돕는다.

고객의 만족도를 높이는 작업은 숙련된 고객서비스부서 직원들이라면 쉽게 해결할 수 있는 것처럼 보이지만 만족도 예측은 여기서 한발 더 나아가 거꾸로 불만이 폭발할 수도 있는 위험고객이 누구인지를 예상해볼 수 있게 하는 점이 특징이다.

젠데스크에 따르면 머신러닝을 활용하는 만족도 예측은 서비스에 대한 고객들의 부정적인 신호를 수집해 분석한다. 이를테면 문제를 해결하기 위한 노력이 얼마나 들었는지, 고객요청에 대한 응답이 지연되는 정도 등을 파악한다.

예를들어 고객서비스센터에 연락을 해 온 고객들이 특정 단어나 문구를 사용한다면 이들이 그들의 실망감을 페이스북이나 트위터와 같은 다른 창구를 통해 표현할 가능성이 높다는 점을 파악할 수 있게 하는 것이다.

문제를 해결하기 위해 여러가지 수고를 들여야하거나 대응이 느렸을 때, 혹은 상담 중 고객들이 자주 사용한 단어들을 분석해 고객들이 외부로까지 불만을 표출하기 전에 필요한 조치를 취하도록 돕는다.

젠데스크에 따르면 만족도 예측은 현재 베타버전이며, 내년 초부터 서비스될 예정이다.