1. VoC(Voice of Customer)란 무엇인가
VoC(Voice of Customer)는 말 그대로 고객의 소리, 즉 고객이 제품이나 서비스를 이용하며 남기는 모든 반응과 의견을 뜻합니다. 여기에는 불만과 칭찬, 개선 요청, 아이디어 제안, 리뷰와 같은 다양한 피드백이 포함됩니다. 단순히 CS 기록에 머무는 것이 아니라, 고객이 실제로 어떤 경험을 하고 있는지를 보여주는 중요한 데이터라고 할 수 있습니다.
1-1. VoC가 중요한 이유
VoC가 중요한 이유는 기업의 성장과 매출에 직결되기 때문인데요. VoC를 제대로 수집하고 분석하면, 내부에서는 발견하기 어려운 고객의 문제와 개선 방법을 발견할 수 있습니다.
- 고객 경험 개선: VoC는 고객 여정 곳곳에서 발생하는 불편을 드러내고, 이를 해결함으로써 만족도를 높일 수 있습니다.
- 제품·서비스 혁신: 반복되는 피드백은 새로운 기능 개발과 차별화 포인트 발굴의 출발점이 됩니다.
- 데이터 기반 의사결정: 고객 의견을 정량·정성 데이터로 전환하면, 감에 의존하지 않고 근거 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.
- 브랜드 신뢰와 충성도 확보: 고객이 남긴 의견이 실제 개선으로 이어질 때, 신뢰가 쌓이고 장기적인 관계로 발전합니다.
- 비용 절감과 효율성 향상: 동일한 문제가 재발하지 않도록 근본 원인을 해결하면 CS 부담이 줄고 불필요한 비용도 줄일 수 있습니다.
이처럼 VoC는 단순한 고객 의견 수집이 아니라, 고객 경험 개선을 가능하게 하는 중요한 축으로 작용하고, 이는 곧 제품·서비스 개선, 운영 효율화, 매출 성과, 그리고 브랜드 신뢰로 이어집니다.
2. VoC 수집 방법과 핵심 지표
2-1. VoC 수집시 주의사항
VoC는 단순히 데이터를 모으는 것이 아니라, 고객 경험을 제대로 이해하고 개선으로 이어지도록 분석해야 합니다. 이를 위해서는 고객 중심적인 VoC 분석이 필요하며, 이를 위한 핵심 조건을 인지해두는 것이 좋습니다.
- 다채널 수집: 설문, 콜센터, 리뷰, SNS, 행동 로그 등 고객이 목소리를 남기는 접점을 모두 포괄해야 합니다.
- 맥락 기반 해석: 피드백이 발생한 배경과 고객 여정을 함께 읽어야 실질적인 개선 인사이트로 이어집니다.
- 실행 가능한 분석: 단순 지표 나열이 아니라 현업이 바로 조치할 수 있는 과제로 구조화돼야 합니다.
- 조직 전체 공유: 마케팅, 제품, 운영 등 모든 부서가 같은 데이터에 기반해 움직여야 효과가 극대화됩니다.
- 성과 지표와의 연계: 수집된 피드백은 반드시 KPI와 연결되어야 기업 성과와 고객 경험이 동시에 관리됩니다.
2-2. VoC 수집을 위한 핵심 지표 (KPI)
고객 중심적인 VoC 분석을 위한 핵심 조건 가운데 특히 중요한 것은 성과 지표와의 연계입니다. 어떤 변화가 생겼는지 확인할 수 있는 핵심 지표를 함께 추적해야 비로소 성과로 연결될 수 있는데요.
위와 같은 지표들은 성격에 따라 고객 경험을 보여주는 지표와, 운영 효율을 확인할 수 있는 지표로 구분됩니다.
- 고객 경험 지표 (CSAT·NPS·CES): 고객이 얼마나 만족했는지, 브랜드를 추천할 의향이 있는지, 서비스 이용 과정에서 불편을 느끼지 않았는지를 파악할 수 있습니다.
- 운영 지표 (FRT·AHT·FCR): 상담과 문제 해결 과정이 얼마나 빠르고 효율적인지, 운영 품질이 고객 만족과 비용 절감에 어떻게 연결되는지를 확인할 수 있습니다.
2-3. 대표적인 VoC 수집 채널
- 설문조사: 가장 기본적인 방법으로, 거래 직후 만족도 조사(CSAT), 브랜드 충성도를 보는 NPS 등 다양한 형태가 있습니다.
- 콜센터 녹취·상담 로그: 상담 중 고객이 남긴 대화 기록을 분석하면 불만의 원인과 감정을 파악할 수 있습니다.
- 이메일·챗봇·채팅 대화: 디지털 채널을 통한 대화 내용은 반복 패턴을 찾는 데 유용합니다.
- 리뷰·SNS·커뮤니티: 고객이 자발적으로 남기는 피드백으로, 긍정/부정 감정과 트렌드를 읽을 수 있습니다.
- 행동 데이터(웹/앱 로그): 특정 페이지 이탈, 장바구니 포기, 기능 사용 빈도 같은 행동 데이터도 중요한 VoC 자원입니다.
앞서 언급한 VoC 수집을 위한 핵심 지표와 채널은 모두 고객의 목소리 ‘듣기 과정’에 해당이 되는데요. 문제는 많은 기업이 이 단계에서 멈춘다는 데 있습니다.
글로벌 시장 조사·분석 기관 Forrester에 따르면, VoC 데이터를 쌓는 데에만 집중하다 보니 해석–실행–모니터링으로 이어지지 못해 개선이 지연되는 사례가 빈번하다고 지적합니다. 이는 ‘듣기’에만 치우친 VoC는 성과로 연결되기 어렵다는 것을 보여줍니다.
3. 전통적인 VoC 수집의 한계
그렇다면 왜 기존의 VoC 수집은 ‘듣기’ 단계에서 멈춰버리고 말까요?
가장 큰 이유는 수집된 데이터가 채널별로 흩어지고 구조화되지 못한 채 쌓이기 때문입니다. 이로 인해 분석과 실행으로 이어지는 데 제약이 생기고, 결국 기업은 많은 피드백을 확보하고도 개선에 활용하지 못하는 상황에 빠지게 됩니다.
이러한 한계는 현장에서 더 구체적으로 드러납니다.
- 동일한 이슈가 콜·챗·메일 등 채널별로 각각 기록되면서 맥락이 분산됩니다.
- 상담원이 일일이 내보내기·병합·라벨링을 해야 해 대응 속도가 늦어집니다.
- 설문 답변만으로는 고객이 실제로 어떤 불편을 겪었는지 구체적으로 드러나지 않습니다.
- 팀마다 분류 기준이 달라 데이터 일관성이 깨지고 비교·활용이 어렵습니다.
- 고객은 채널을 옮길 때마다 같은 설명을 반복해야 해서 피로와 불만이 쌓입니다.
결국 이런 상황이 계속되면 CX는 악화되고, 브랜드 신뢰와 운영 비용까지 동시에 흔들리게 됩니다.
이처럼 기존 VoC 수집 방식은 문제점을 파악하는 데는 도움이 되지만, 더 근본적인 해결책을 제시하진 못했습니다.
그렇다면 이 한계를 어떻게 넘어설 수 있을까요? 해답은 바로 AI 기반 VoC 수집·분석입니다.
4. AI 기반 VoC 수집·분석과 실제 적용 사례
최근에는 AI 기술이 접목되면서 VoC 수집과 분석 방법이 크게 달라지고 있습니다.데이터를 쌓아두는 데서 끝나는 게 아니라, 실시간 분석과 실행으로 연결되는 흐름이 만들어진건데요.
- 자동 티켓 생성·분류: 상담 중 고객 발화를 자동으로 기록·분류·배정해, 채널별로 흩어진 이슈를 한 화면에서 통합 관리 → 상담원이 일일이 내보내기·라벨링하던 부담 해소
- 실시간 감정 분석: 불만이나 이슈 패턴을 조기에 발견해 선제 대응 → 설문으로는 알기 어려운 실제 불편을 빠르게 포착
- 통합 대시보드: 첫 응답 시간, 평균 처리 시간, 순추천지수 등 주요 KPI를 일관성 있게 확인 → 팀마다 분류 기준이 달라 비교·활용이 어렵던 문제 해소
위와 같은 기능들은 단순히 반복 업무를 줄이는 수준을 넘어, VoC 데이터를 수집–분석–실행으로 이어주는 기본 토대가 됩니다.
그렇다면 AI 기반 VoC는 실제 산업군에서 어떤 역할을 수행하고, 솔루션을 제공할까요?
4-1. 산업별 AI 기반 VoC 활용 예시 (제조·금융·통신·공공기관)
- 제조업: 고객이 남긴 “납기 늦다”는 불만을 AI가 자동으로 묶어주면, 단순한 민원이 아니라 특정 장비 오류로 인한 생산 지연 패턴이 드러납니다. 품질팀은 즉시 개선 조치를 취하고, 불량률을 낮춥니다.
- 금융: AI 도입 이전에는 ‘인증 실패’ 전화가 쏟아져도 상담원은 개별 응대에 그쳤습니다. 이제는 AI가 이를 실시간으로 패턴화해 경보를 띄워주어 시스템 오류를 조기에 발견해 보안 사고를 막습니다.
- 통신: 네트워크 장애가 터지면 고객센터는 불만 폭주로 마비되곤 했습니다. AI는 감정 분석을 통해 불만 급증 구간을 탐지하고, 동일 유형 티켓을 자동 분류해 공지·조치를 빠르게 실행합니다. 그 결과 상담 대기 시간은 줄고 해지율도 함께 낮아집니다.
- 공공기관: 민원이 부서별로 중복 접수되거나 이관 과정에서 지연되는 문제가 많았습니다. AI는 발화 내용을 자동으로 분류하고 적절한 부서에 즉시 배정하며, 반복 안내는 FAQ 응대로 처리해 민원 처리 속도를 높이고 시민 경험을 개선합니다.
4-2. AI 콜센터로 보는 AI 기반 VoC 실제 적용 사례
사례: 한국정보산업연합회한국정보산업연합회는 매년 수천 명의 ICT 전공 대학생을 대상으로 다양한 정부 사업을 운영하면서, 기존 아웃바운드 캠페인이 ‘발신→부재중→재시도’로 끝나 학생들의 참여율은 낮지만 운영비는 고정적으로 발생하는 문제가 있었습니다. 하지만 AI를 기반으로 한 콜센터 도입 후 단순 알림 캠페인을 넘어 “누가, 언제, 어떤 질문을 주로 하는지”가 데이터로 드러나면서 후속 정책 설계와 고객 경험 개선에 직결될 수 있었습니다.
AI 기반 콜센터 도입 후
- 자동 티켓 생성·분류: 4,003건 시도 중 1,976건 연결(49.34%), 참여 성공 1,633건(40.81%)
- 실시간 대화 분석: FAQ 패턴을 자동 집계해, 졸업자격·학점인정·신청 과정 질문이 70% 이상 차지함을 확인
- 비용 효율화: 평균 참여당 비용 60.6원, 시도당 비용 29.9원으로 최소 35% 절감 효과
- 품질 개선: 최적 시간대(17–20시) 도출 → 참여율 48.7%로 최고 성과
콜센터에서 VoC로의 확장
AI 콜센터는 단순히 문의를 처리하는 채널을 넘어, 고객의 발화를 실시간으로 기록·분류하고 패턴을 분석하는 VoC 수집의 핵심 접점이 됩니다. 즉, 통화 과정에서 축적된 데이터가 그대로 VoC로 전환되면서, 콜센터는 응대 창구를 넘어 실행 가능한 인사이트를 만들어내는 플랫폼으로 기능하게 됩니다.
이처럼 AI 기반 VoC는 설문만으로는 포착하기 어려운 고객의 실제 불편을 한 채널에서 수집·분석하고, 이를 실행으로 연결하는 체계를 만들어냅니다. 그 결과 기업은 업종을 불문하고 운영비 절감, 고객 만족도 향상, 직원 업무 효율 개선을 동시에 달성할 수 있습니다.
결국 AI는 VoC를 단순히 모아둔 데이터가 아니라, 실제로 비즈니스를 움직이는 도구로 만들어주고 있습니다.
5. AI 기반 콜센터로의 전환
앞으로의 VoC 관리는 반복 업무와 전략 업무로 뚜렷하게 분리됩니다.
- AI: 라벨링, 요약, 티켓 생성, SLA 알림, 감정 분석 같은 반복 업무 담당
- 사람: 제품 개선, 상담 스크립트 최적화, 리텐션 전략 등 전략적 영역에 집중
이렇게 역할이 분리되면, 중요한 건 이제 고객의 목소리를 더 끊김 없이 확보하는 것입니다.고객이 스스로 목소리를 내줄 때까지 기다리는 게 아니라, 기업이 먼저 움직여야 하는 거죠. 여기서 등장하는 개념이 아웃바운드 자동화입니다.
아웃바운드 자동화란 기업이 고객에게 먼저 설문을 보내고, 캠페인 피드백을 요청하고, 이벤트 반응을 수집하는 과정을 자동으로 운영하는 걸 말합니다.
즉, 사람이 매일 챙기지 않아도 시스템이 묻고 모으는 구조로, VoC가 24/7 흐르도록 합니다.
5-1. 아웃바운드 자동화 예시
실제로 아웃바운드 자동화를 도입하면, VoC를 위한 반복적인 안내나 확인 전화를 상담원이 직접 하지 않아도 됩니다.
- 구매 직후 해피콜: 고객이 상품을 받은 직후 자동 전화를 걸어 배송 만족도와 초기 사용 경험을 확인. 문제가 있다면 바로 CS팀으로 연결돼 빠르게 조치할 수 있음
- 캠페인 반응 조사: 대규모 프로모션 종료 후, 참여 고객에게 자동 설문 전화를 돌려 어떤 혜택이 가장 반응이 좋았는지 데이터로 확보. 이후 마케팅 전략에 즉시 반영 가능
이런 과정을 자동화하면 고객 경험은 매끄러워지고, 상담 인력은 더 중요한 문제 해결과 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.
아웃바운드 자동화를 실제로 어떻게 적용할 수 있는지 궁금하다면, 아래 vox.ai의 AI 콜센터 데모에서 해피콜을 누르고 전화번호와 성함을 입력하면 '고객 만족도 확인 및 후속 관리' 내용의 VoC 수집 전화를 받을 수 있습니다.
5. 결론
이처럼 VoC는 단순히 고객 불만을 기록하는 절차가 아닙니다. 서비스를 개선하고, 제품을 발전시키고, 브랜드 신뢰를 쌓는 토대가 되는 것이죠.
하지만 그동안 많은 기업들이 데이터를 모으는 데서 멈춰 섰습니다. 설문지와 티켓은 쌓였지만, 정작 고객 경험은 크게 달라지지 않았습니다.
이제는 AI 기반 VoC로 이 과정을 ‘기록’에서 ‘실행’으로 바꿔줘야 할 때입니다. 반복적인 업무는 AI가 처리하고, 사람은 더 전략적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다. 여기에 아웃바운드 자동화를 결합하면 고객 여정 전반에서 끊김 없는 피드백 루프가 완성됩니다.
결국 중요한 건 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라, 그 목소리를 실제 변화로 이어내는 것입니다. 그래야 고객은 더 나은 경험을 하고, 자연스럽게 기업은 고객 만족도와 매출 상승을 동시에 끌어올릴 수 있습니다.
“AI 도입은 복잡하고 오래 걸릴 것 같다”는 생각이 드시나요? vox.ai는 이런 부담을 최소화할 수 있도록 설계된 아웃바운드 자동화 솔루션을 가지고 있습니다.
- 빠른 시작: 평균 2주면 아웃바운드 캠페인을 실행할 수 있어 초기 부담이 적습니다.
- 유연한 방식: 기존 번호·시스템을 그대로 사용하면서 필요한 영역부터 점진적으로 확대할 수 있습니다.
- 합리적 비용 구조: 사용량 기반 과금과 24/7 운영으로, 인력 기반 대비 최대 80%까지 비용을 절감할 수 있습니다.
즉, vox ai의 AI 솔루션은 도입을 위해 대규모 조직 개편이나 긴 개발 프로젝트가 필요한 게 아니라, 작게 시작해 빠르게 성과를 확인할 수 있는 접근 방식입니다.
지금 아래 문의를 통해 vox.ai와 함께 기업 맞춤형 AI 기반 VoC 수집을 시작해 보세요!
