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고객 CS 데이터 분류 기준 설정과 패턴 파악 경험 중심으로 푸는 결
학부 수업 프로젝트에서 커머스 플랫폼의 CS 로그 500건을 분석하는 과제를 맡았습니다. 처음에는 키워드 검색으로 분류하려다가 같은 불만이 "교환", "환불", "반품"처럼 표현만 달라지는 걸 묶지 못해 분류가 흐트러졌습니다. 이후 키워드 대신 불만 유형 9개를 먼저 정의한 뒤, 각 로그를 읽어가며 직접 태깅하는 방식으로 바꿨습니다.
Excel 피벗 테이블로 유형별 빈도와 해결 소요일을 집계했고, 배송 관련 불만이 전체의 38%인데 평균 해결일이 가장 긴 7.2일이라는 패턴을 찾았습니다. 그 결과를 발표했을 때 교수님이 "잘 잘랐다"고 하셨는데, 분류 기준이 먼저 있어야 분석이 의미 있다는 점을 처음 실감한 자리였습니다.
이 결의 특징
키워드만으로는 분류가 안 된다는 한계를 발견하고 직접 유형 9개를 정의한 점이 눈에 띕니다. 분류 기준을 먼저 만드는 과정이 명확합니다.
이 결이 통하는 자리
CX 문제를 정확히 정의한 사람으로 보입니다. 분석 도구나 빅데이터가 아닌 분류 기준이 핵심이라는 통찰이 면접관을 끌어갑니다.