참고로 NPS는 순 추천 고객 점수를 의미합니다. 충성도를 측정하는 메트릭인 NPS는 고객이 제품에 대해 어떻게 생각하는지, 그리고 그 결과를 활용하여 여러분이 무엇을 할 수 있는지 정량화합니다. NPS는 도입을 확산시키려고 강력한 입소문 마케팅에 의존하는 제품을 담당하는 저와 같은 PM에게 특히 소중한 고객 피드백 메커니즘입니다. 고객 만족도 설문 조사와 같은 다른 양적 참여 도구와 비교했을 때 NPS의 가장 큰 장점은 일관되고 측정 가능한 결과를 제공하는 피드백을 빠르게 수집하기가 훨씬 더 간단하다는 것입니다. 질문이 하나뿐이며 다른 제품과 비교하여 점수를 측정할 수 있습니다.
이 문서에서는 NPS를 메트릭으로 사용할 뿐만 아니라 소프트웨어 팀이 기능의 우선 순위를 지정할 수 있는 강력한 도구로도 사용하는 방법을 설명합니다.
간단한 NPS 프라이머
NPS 설문 조사는 한 가지 간단한 질문으로 구성됩니다. “<우리 제품>을 친구나 동료에게 추천할 가능성은 얼마나 됩니까?"
Atlassian 제품에서는 다음과 같이 나타납니다.
NPS 설문 조사에서 상당한 수의 응답을 수집한 후에는 응답을 추천 고객(9–10), 중립 고객(7–8) 및 비추천 고객(0–6)이라는 세 그룹으로 그룹화합니다.
그런 다음 추천 고객 비율에서 비추천 고객 비율을 빼서 NPS를 계산합니다. 예를 들어 응답자 100명 중 추천 고객이 40명, 중립 고객이 25명, 비추천 고객이 35명인 경우 NPS는 (40% - 35%) = +5%가 됩니다. NPS의 범위는 -100%에서 +100% 사이입니다.
여기 Atlassian에서는 고객 피드백이 우리가 하는 모든 일을 안내합니다. NPS는 고객이 제품에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 데 사용하는 가장 중요한 메트릭입니다. 그러나 NPS는 숫자에 불과하므로 고객이 제품에 만족하거나 만족하지 않는 이유는 알려주지 않습니다.
따라서 점수가 선택되면 피드백을 요청합니다.
이 반응을 “축자”라고 부르는데 여기서 상황이 흥미로워집니다. 다음은 이 피드백을 실행 가능한 인사이트로 전환하는 몇 가지 단계입니다.
1단계: NPS 축자 분류
우리는 매달 수천 개의 축자를 받습니다. 모든 고객 피드백에서 최대한의 가치를 얻기 위해 텍스트 분석을 사용하여 축자를 특정 테마로 자동 분류합니다. 이렇게 하면 해당 피드백을 가장 잘 활용할 수 있는 적절한 팀에 피드백을 보낼 수 있습니다.
그러나 특정 사용 사례나 불만 사항을 식별하는 제품 매니저라면 멋진 소프트웨어를 구입하거나 구축하거나 배울 필요가 없습니다. 스스로 축자를 쉽게 읽고 분류할 수 있습니다.
축자를 수동으로 읽고 분류하는 것은 여러분과 팀에 엄청난 가치가 있습니다. 고객을 행복하게 만드는 이유와 고객을 답답하게 만드는 이유에 대해 금방 인식하게 됩니다. 특정 문제나 기능에 대한 사고방식이 바뀔 수도 있습니다.
Atlassian의 팀 공동 작업 제품인 Confluence에 대한 몇 가지 축자와 기능 우선 순위 지정 프로세스에서 축자를 사용하는 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.
"사랑합니다. Confluence를 사랑합니다... 우리의 생산성은 천문학적으로 향상되었습니다... 감사합니다... 제품 관리 및 개발 직원에게 감사드립니다... 멋진 애플리케이션을 구축하셨습니다."
관리
"기능은 유용하지만 사용하기 어렵습니다. (적절한) 서식 지정이 어렵습니다."
관리
첫 번째 축자는 보기는 좋지만 실행 가능한 새로운 정보를 제공하지는 않습니다. 그러나 두 번째 축자에서는 특정 고객 불만이 언급됩니다. “사용성” 및 “서식 지정” 레이블로 태그를 지정할 수 있습니다. 스프레드시트 또는 DB에서 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
| NPS 점수 | 축자 | 사용성 | 서식 지정 |
|---|---|---|---|
| 5 | 기능은 유용하지만 사용하기 어렵습니다. (적절한) 서식 지정이 어렵습니다 | 1 | 1 |
다른 하나를 살펴보겠습니다.
"표가 충분히 강력하지 않습니다. 때로는 열을 오려서 붙여넣을 수 있어야 합니다."
소프트웨어 엔지니어
축자와 두 개의 새 레이블을 추가합니다.
| NPS 점수 | 축자 | 사용성 | 서식 지정 | 표 | 표 - 열 오려두기/붙여넣기 |
|---|---|---|---|---|---|
| 5 | 기능은 유용하지만 사용하기 어렵습니다. (적절한) 서식 지정이 어렵습니다 | 1 | 1 | ||
| 8 | 표가 충분히 강력하지 않습니다. 때로는 열을 오려서 붙여넣을 수 있어야 합니다. | 1 | 1 |
축자를 더 많이 추가하면서 계속해서 범주를 추가하고 그에 따라 레이블을 지정할 수 있습니다. 원칙적으로 피드백에는 긍정적인 레이블을 추가하지 않습니다. 예를 들어, 축어 내용이 “표 기능은 훌륭합니다! 하지만 Confluence가 더 빨라졌으면 좋겠어요.”라면 태그는 "성능"만 지정되고 "표"는 태그가 지정되지 않습니다.
2단계: 결과 분석
많은 축자를 분류했지만 그중 무엇이 작업할 가치가 있는지 어떻게 알 수 있습니까? Atlassian에서는 고객이 특정 경험을 언급할 때 양과 고객이 느끼는 느낌(감정)을 살펴봅니다. 두 입력의 조합으로 NPS 축자를 분석할 수 있습니다.
수동으로 분류하기로 선택한 경우 비용 대비 가장 큰 영향을 식별하고 고객이 좋아하는 제품을 구축할 수 있는 몇 가지 팁이 있습니다.
첫 번째 단계는 각 범주의 피드백 항목 수를 세는 것입니다.
다음을 가정해 봅시다.
| 범주 | 총계 |
|---|---|
| 성능 | 90 |
| 표 | 60 |
| 표 - 행 오려두기/붙여넣기 | 20 |
| 표 - 열 너비 | 30 |
| 사용성 | 50 |
| 서식 지정 | 45 |
| 새 기능 | 25 |
| 동시 편집 | 20 |
(지금 기준으로) 하위 태그를 제거하고 순서를 바꾸면 주요 우선 순위를 빠르게 확인할 수 있습니다.
| 범주 | 총계 |
|---|---|
| 성능 | 90 |
| 표 | 60 |
| 사용성 | 50 |
| 서식 지정 | 45 |
| 새 기능 | 25 |
| 동시 편집 | 20 |
다른 정보가 없다면 성능에 대해 언급하는 의견이 가장 많기 때문에 성능이 최고의 기회라는 것이 즉시 분명해집니다. 하지만 정말 성능이 작업할 수 있는 가장 중요한 기회입니까? 성능 문제를 해결하는 것이 고객에게 최고의 가치를 제공할 수 있습니까?
각 범주에 대한 NPS 점수를 계산하여 질문에 답할 수 있습니다.
| 범주 | 총계 | NPS |
|---|---|---|
| 성능 | 90 | 30 |
| 표 | 60 | -30 |
| 사용성 | 50 | -10 |
| 서식 지정 | 45 | -5 |
| 새 기능 | 25 | 25 |
| 동시 편집 | 20 | 20 |
성과에 대해 언급한 경우가 많지만 NPS 점수는 상대적으로 높습니다. 모든 리소스를 성과에 집중한다고 해도 전체 NPS 점수에 큰 차이를 만들 것 같지 않습니다. 마찬가지로 새 기능을 추가해도 점수가 많이 움직이지 않습니다. 그러나 표의 기능 부족에 불만을 느끼고 사용성이 좋지 않아 답답해하는 사용자가 많아 보입니다.
(참고 사항: 작은 샘플 크기를 사용할 때는 결론을 도출하지 않도록 주의하시기 바랍니다. 위의 숫자는 예시일 뿐이며 오차 범위가 넓습니다.)
3단계: 우선 순위 바로 잡기
축자를 분류하고 가장 큰 영향을 미치는 기회를 식별했습니다. 직접적인 고객 피드백은 강력하지만 가장 중요한 경험을 개선하고 있다는 확신을 가질 수 있도록 다른 고객 데이터(조사, 제품 피드백, 지원 연락처, 고객 이탈 피드백 등)와 대조하여 확인해야 합니다. 모든 데이터를 사용하여 백로그에서 기능의 우선 순위를 지정하는 강력한 사례를 만들 수 있지만 NPS 데이터는 다음에 무엇을 구축할지 알려주지 않는다는 점을 명심하세요. 사용할 수 있는 여러 입력 중 한 가지일 뿐입니다.
이제 어려운 부분으로 넘어가겠습니다. 솔루션을 찾고 구현하는 것입니다.
좋은 소식이네요! 문제를 이해하는 데 도움이 되는 고객 견적이 이미 많습니다. 심지어 기능 요청을 통해 인터뷰를 요청할 수 있는 고객이 있을 수도 있습니다. NPS만 기능 백로그의 우선 순위를 정할 수 있는 게 아니라 서면 축자도 고객 문제를 정의할 수 있습니다. 이 측정 가능한 점수와 고객 피드백의 조합은 PM에게 무엇보다도 귀한 정보입니다.
