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작성일 : 12-11-01 02:17
데이터 베이스드 리더십 소개 글
 글쓴이 : 넥스트서비…
조회 : 669  

데이터 베이스드 리더쉽 고객센터편

 의료, 증권, 과학, 제조, 유통, 정보통신 등 거의 모든 분야에서 실시간으로 엄청난 데이터가 쏟아져 나오는 사회에 살고 있다. 전 세계적으로 지난해 한 해에만 1.8제타 바이트(ZB)의 데이터가 생산되었다고 한다. 1 제타 바이트는 1조 기가바이트(GB)로 미국 의회도서관에 저장된 정보량의 약 400만 배에 해당하며, 32기가바이트 아이패드를 축구장 넓이로 대기권까지 적층 할 수 있는 규모다. 전문가들은 2020년에 이르면 이보다 50배 더 많은 데이터가 쏟아져 나올 것으로 예측하고 있다. 하지만 이런 방대한 데이터를 잘 활용하여 기업의 제3의 자원으로 활용하고 있는 곳은 아직 소원하다. 리더십에서도 마찬가지다.

 최근 타워스 왓슨이 조사한 설문에서 한국 직장인들은 기업 관리자의 리더십에 대해 낙제점(3040)을 줬다. 37%만이 관리자 능력과 비전을 신뢰한다고 했다. 중국, 인도, 브라질 등 고성장 국가의 58%에 미치지 못하고, 전세계 평균 48%에 비해서도 낮은 수치다. 경영자를 믿지 못하는 직장인이 많다는 점에서 한국 기업의 리더십 위기이다.

그렇다면 리더쉽이 잘 이루어지고 있는 우수국가들의 특징은 무엇인가? 명확한 평가 시스템 즉 객관적인 데이터로 분석하여 개개인의 능력을 평가하고 미리 문제를 예측하여 예방하는 리더쉽이 있었기에 가능했던 것 이다 .이것을 증거 중심의 리더쉽(Evidence based Leadership)이라고 한다. 검증된 데이터 분석을 통해 명확한 기준을 설정하고 그에 따라 원칙과 기준으로 운영하는 것을 말한다.

영화 머니볼에서 브래드 피트가 만년 최하위 야구팀에 부단장으로 부임 하면서 신인 유망주 나 한물간 선수들에 대한 데이터를 철저히 분석하여 선수들을 스카우트 하고 출전을 시킨다. 매일의 경기에서 발생하는 작은 데이터에도 관심을 가지고 그것을 장기적인 안목으로 분석하는 것이 데이터 베이스드 리더쉽이다

 고객센터도 소수의 관리자가 대규모 인력을 관리하다 보니 데이터 베이스드 리더십이 필수불가결하다. 정교한 인력관리와 문제 예방을 위해 업무관련 데이터를 잘 활용할 필요가 있다.

물론 현재도 매일 생산되는 수 많은 데이터를 분석하고 보고서를 작성하여 문제점을 파악하고 개선점을 도출하고 있다.

 그러나 실무에서 잘못된 데이터 관리로 예상하지 못한 결과가 종종 나타나는데 그 중 대표적인 예를 설명하고자 한다.

 첫째 잘못된 데이터는 안 보느니만 못하다.

데이터 소스 시스템의 운영관리 KPI와 상반된 값의 설정 과 고객센터의 가장 효율적인 운영이 필요한 피크타임 발생시 데이터에 대한 잘못된 이해로 운영전략 오류를 범하는 경우가 있으며,

둘째 데이터 자체보다 관계성을 분석하는 것이 중요하다

일일, 월간, 분기 등의 평가가 통합적인 지표의 평가가 아닌 단편적인 콜 수, QA점수, 만족도 등을 개별로 분석하고 관계성에 대한 관심과 분석이 없는 경우가 많다.

셋째 데이터를 관찰하고 분석하는 리더를 육성해야 한다.  

감성적으로 직원들을 리더 하려고 더 많은 노력하다가 보니 직원들의 특성에 대한 파악보다 인간적인 관계를 우선하다 이직이 빈번히 발생하는 것이다.

 일반기업에서 운영관리에 사용하고 있는 P(계획)aD(실행)aC(평가)aA(개선) 프로세스를 활용하여 고객센터 지표를 효율적으로 활용할 필요가 있다. 우리가 흔히 알고 있지만 자주 사용하는 지표를 중심으로 프로세스 별로 적용을 시켜 보면 표1-1과 같다. 물론 각 기업마다 조금씩은 차이가 있지만 프로세스 별로 구분하여 주요 지표를 관리하는 것은 데이터 베이스드 리더쉽을 시작하기 위한 기초라고 생각한다.

Plan(계획)

Do(실행)

Check(평가)

Act(개선)

이직율

근무시간(,주간)

문의처리기한 준수

클레임/문제건 처리시간

Occupacy Rate

평균미처리업무비율

콜당/건당 비용

/인력산정 정확도

후처리업무시간

평균 응답 속도

타부서 이관비율

내부/ 외부 품질평가 GAP

< 1-1> 프로세스 별 고객센터 지표 지정 예시

 고객센터에서 데이터는 대부분 만드는 것이 아니라 만들어진 데이터를 시스템으로부터 추출하여 활용을 할 것 이다. 추출된 데이터를 어떻게 분석 할 것인가가 관건이다.

물론 현재 고객센터에서도 데이터 베이스드 리더쉽을 활용하고 있다. 다만 전산담당 스탭의 몫으로 제쳐 두거나, 바쁘다는 이유로 기존의 오류를 답습하는 경우가 많다. 이제 21세기는 더욱더 경쟁이 치열해 지고 일반고객 과 내부고객들의 특성도 다양화 되고 변화되고 있다. 외부고객의 데이터를 활용하여 CRM 활동을 하듯, 내부고객을 위한 데이터 베이스드 리더쉽은 앞으로 리더에게 주목해야 할 역량이다


 
 

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