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27 February 2020

반품부터 고객 불만까지 해결해주는 RPA

27 February 2020

반품부터 고객 불만까지 해결해주는 RPA

고객이 쇼핑 경험 중 가장 싫어하는 점을 묻는 연구에서는 참가자들이기다리는 것을 가장 큰 불만 사항으로 꼽았습니다. 두 번째 불만 사항은 필요한 도움을 받지 못하는 것이었습니다.

 

그렇다면 RPA는 어떻게 기업과 고객 모두에게 이러한 불만들을 해결해줄 수 있을까요?

 

일반 소매점을 방문하는 고객은 그 어느 때보다 더 신중하고 까다로워졌죠. 다음날 택배를 받는 것은 당연하고 새벽배송, 당일배송도 쉽게 찾아볼 수 있는 프로모션이 됐습니다.

 

소매 유통 업체가 경쟁력을 유지하기 위해서는 변화하는 고객 요구에 맞춰 더 스마트하게 일해야 합니다.

 

일반 소비자와 대면하는 소매 유통 업체는 고객을 위해 보다 더 매끄럽고 더 개인화된 쇼핑 경험을 제공해야 합니다. 데이터 기반의 내재화된 문화 구축이 필요한 이유입니다. 지루하고 반복되는 작업을 처리하는 소프트웨어 로봇은 직원들이 더 높은 가치의 작업을 수행하고, 이러한 데이터 기반의 문화를 내재화가 가능하도록 도웁니다.

 

중동과 인도에서 가장 큰 비식품 소매그룹인 랜드마크 그룹(Landmark Group)23개국에 55,000명의 직원과 약 27백만 평방 미터에 달하는 유통점을 보유하고 있습니다. 이 기업의 최고 재무 책임자인 라제쉬 가그(Rajesh Garg)RPA(Robotic Process Automation)와 유통에 대한 흥미로운 인사이트를 공유했습니다.

 

1. 데이터 자동화는 운영 속도를 높입니다.

소매 유통에서 RPA의 가장 강력한 이용 사례는 데이터 자동화에 있습니다. 오프라인 및 전자 상거래 소매점이 보여준 온디맨드 선례는 업계가 더 빠르고 효율적이며 더 큰 마진으로 운영되고 있다는 것을 보여주죠.

 

소매 유통점은 여러 CRM(고객 관계 관리) 시스템에서 많은 데이터를 이용해 운송, 인보이스 및 반품 처리와 같은 중요한 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다.

 

기업은 여러 소스의 데이터를 한 곳으로 모으는 수작업을 소프트웨어 로봇으로 대체하고, 데이터 정확도를 검사하며, 사람이 데이터 요청을 처리하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

 

가그는, RPA가 기업의 규정 준수와 연관된 비즈니스 운영에도 상당한 영향을 미친다고 설명했습니다. 최근 중동에 부가가치세(VAT)가 도입된 후 랜드마크 그룹은 엄격한 규정 준수를 위해 47,000개에 달하는 문서를 처리해야 했습니다.

 

문서 처리에 걸리는 시간을 98.75% 단축

 

랜드마크의 전체 팀은 10 동안 서류와 씨름했고, 결국 프로세스 자동화를 위해 UiPath 도입을 결정했습니다.

 

UiPath 로봇은 수만 개의 문서를 분석한 다음, 사람의 검토가 필요한 문서만 추출했습니다. 로봇을 도입한 후에는 47,000개의 문서를 60 만에 처리할 수 있게 됐습니다.

 

다른 예로, 랜드마크는 Uipath를 사용하여 인보이스를 작성했습니다. 자동화 전에 인보이스를 수동으로 작성할 때는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 하나의 문서에 정리해야 했습니다. 해당 팀의 근무자는 하나의 인보이스를 작성하는 데 90분을 소요했습니다.

 

이제는 UiPath 로봇을 통해 더 높은 정확도를 확보하게 됐고, 5 만에 각 인보이스가 자동으로 준비됩니다. 전체 문서는 해당 팀원이 인쇄 후 고객에게 전달할 수 있도록 PDF 형태의 파일로 생성된 다음 이메일로 전송됩니다.

 

가그는 자동화는 랜드마크가 운영하는 규모의 비즈니스에 엄청난 도움이 됩니다.”라고 말했습니다.

 

RPA를 통한 데이터 자동화로 수십 시간의 작업 시간을 절약하고 동시에 내부 효율성을 높이며 고객 요청을 보다 신속하게 처리해 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있게 된 것이죠.

 

 

2. RPA는 더 나은 고객 경험을 제공합니다.

성공한 소매 유통 기업은 간소화된 쇼핑 경험을 제공하면 신규 및 재방문 고객을 확보할 가능성이 크게 높아진다는 것을 알고 있습니다.

 

실제로 면밀하게 설계된 고객 경험(CX)고객의 만족도와 충성도를 높일 수 있는 것으로 나타났죠.

 

고객이 쇼핑 경험 중 가장 싫어하는 점을 묻는 연구에서는 참가자들이 “기다리는 것”을 가장 큰 불만 사항으로 꼽았습니다. 두 번째 불만 사항은 필요한 도움을 받지 못하는 것이었습니다.

 

그렇다면 RPA는 어떻게 기업과 고객 모두에게 이러한 불만들을 해결해줄 수 있을까요?

 

한 가지 예는 제품의 반품 프로세스를 자동화하는 것입니다. 고객이 상품을 반품하려고 하면 반품 요청은 백엔드 작업과 프론트 엔드 작업을 모두 수동으로 처리하는 사람에게 요청이 전달되겠죠.

 

직원은 고객에게 최초 구매 내역을 확인, 물품 배송 위치를 알려주고, 상품을 받으면 후속 조치를 취해야 합니다. 초기 프로세스에만도 1시간이 더 걸릴 수 있고, 직원과 고객은 모두 굉장히 실망할 겁니다.

 

자동화를 이용하면 반품 프로세스가 간소화됩니다.

 

자동화된 시스템에서는 반품 요청을 자동으로 처리하고 승인합니다. 때에 따라 고객에게 반품 라벨을 보내기도 합니다. 잘 설계된 자동 반송 시스템은 고객에게 반품 요청이 승인되었다는 이메일을 곧바로 발송하죠.

 

반품 상품이 시설에 도착하면 고객은 해당 상품이 잘 접수되어 며칠 내에 환불 처리가 완료될 것이라는 연락을 받습니다. 직원은 프로세스를 더 간소화할 필요가 없습니다. 모든 절차가 최소한의 노력만으로도 5분 이내에 끝나기 때문이죠.

 

자동화된 반품 시스템은 소매 유통 기업에 더 효율적일 뿐만 아니라 고객에게도 더 나은 가치를 제공해 기업이 좋은 평판을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 윈드스트림 엔터프라이즈(Windstream Enterprise)조사 대상 고객의 68%가 자동화된 반품 시스템을 이용하는 회사에 대해 호의적인 태도를 보이는 것으로 확인했습니다.

 

자동화가 CX를 개선할 수 있는 또 다른 영역으로는 온·오프라인 결제 환경의 자동화, 자동 시스템을 통한 발송물 처리 및 로봇을 사용해 재고 관리를 위한 창고 같은 주요 데이터 포인트를 수집하는 것이 있습니다. 경쟁에서 앞서가기 위해서는 CX를 개선하는 현명한 방법을 찾는 것이 최우선 과제입니다.

 

 

3. 매장은 자동화를 통해 더 나은 전략을 수립합니다.

온라인 CX와 프로세스 속도는 중요하죠. 하지만 실제 매장에서 형성되는 고객의 여정도 중요합니다. 자동화로 데이터 수집이 한결 쉬워지면서 매장 관리자는 데이터를 이용해 매장의 배치, 고객 동선, 판매 우선순위, 결제 속도 및 각종 행사에 대해 좀 더 전략적으로 고려해볼 수 있습니다.

 

매장 계획과 관련해, 가그는 수집되는 데이터를 "알 수 없는 데이터(dark data)"라고 불렀습니다. 소매 유통 기업은 보통 매장 배치가 미치는 효과나 어떻게 개선될 수 있는지에 대해 무지한 경우가 많기 때문입니다.

 

가그는 소매점에 RPA는 “고객 수, 이동 경로 및 주요 위치”를 파악할 중요한 기회라며, “랜드마크 그룹이 현재 전 매장에서 하고 있듯이, 다른 기업도 데이터를 활용할 수 있다면 막대한 효율성을 얻을 수 있을 것이라고 말했습니다.

 

RPA는 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 가져와서 정확도를 검증하고, 중복이나 데이터 불일치 같은 오류를 제거 후 문서로 정리해 데이터 수집을 더 쉽게 만들어 줍니다.

 

한 가지 예를 살펴보면, 자동화는 매장 배치를 개선하는 데 중요한 구실을 할 수 있습니다. 잘 계획된 매장은 편리한 위치에 상품을 배치하거나 특정 상품을 직관적인 방식으로 모아 고객 경험에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.

 

RPA는 매장을 설계할 때 더 많은 의도가 반영될 수 있게 지원하는데요. 로봇은 고객 수 패턴 같은 주요 데이터 포인트를 자동으로 수집하고, 고객에게 통하는 것과 통하지 않는 것을 구분하는 의미 있는 보고서를 생성할 수 있습니다.

 

매장 계획을 한 단계 더 발전시켜보면, RPA를 사용해 소매점은 매장을 고객 선호도에 영향을 미치는 인구 통계 또는 기타 요소를 기반으로 설계할 수도 있습니다.

 

매장에서 진행하는 각종 행사도 RPA를 통해 더욱 전략적으로 운영할 수 있습니다. 기업이 도매 업체와 협력해 특정 제품을 위한 "캠페인"을 운영하는 경우가 많은데요. 캠페인에는 통로의 시작 지점과 같이 눈에 잘 띄는 위치나 계산대 근처에 특정 상품을 배치하는 것 등이 포함됩니다. 상품 구매를 유도하는 할인을 하기도 하죠.

 

그런데 이런 행사가 효과적인지를 파악하려면 데이터를 검토해야 합니다.

 

RPA를 사용하면 행사 상품 분석을 통해 행사 기간 동안 구매율이 실제로 증가했는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 어떤 행사를 진행할 지나 보류할 지에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

 

 

4. 기업은 더 자동화된 소매 업무를 수행할 수 있습니다.

맥킨지(McKinsey)는 오늘날 일자리의 약 절반이 향후 10년 안에 자동화 될 것이라고 내다봤습니다. 자동화 도구는 이미 존재하지만, 기업에서 이 기술들을 완전히 활용하는 데는 시간이 좀 더 걸릴 것입니다. 업계 차원에서도 느린 속도지만 수동 작업을 RPA와 같은 기술로 조금씩 대체하면서 RPA 채택은 점차 늘어날 것으로 예상됩니다.

 

로봇의 의미는 직원 업무의 대체가 아니라 오히려 기업과 직원이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있게 도와준다는 것을 의미합니다. , 사람들이 지루하고 반복되는 수동 작업에는 더 적은 시간을 소비하고 대신 더 복잡한 역할과 기술을 훈련하는 데 더 많은 시간을 쏟을 수 있다는 것이죠.

 

이 같은 로봇의 진정한 의미는 고객 경험과 고객 여정 설계에서 특히 중요합니다.

 

CX는 소매 기업의 핵심 사업 분야입니다. 전 세계 상거래 회사에 CX를 관리, 감독 또는 개선하는 데 도움이 되는 일은 매우 중요한 부분입니다.

 

기업은 수동적이고 반복되는 작업을 최대한 자동화해 직원에게 CX의 핵심인 고객에 더 집중할 수 있는 시간을 제공할 수 있습니다.

 

가그씨는 다음과 같은 몇 가지 내용을 공유했습니다.

 

• 기업 환경에 맞는 CoE(Center of Excellence)를 구성하세요.

소량의 로봇으로 시작하면서 호의적인 이해 관계자와 의사 결정관자를 최대한 확보하세요.

12개월 이내 또는 이보다 더 짧은 시간 내 투자금을 회수하는 간단한 원칙을 세우세요.

• RPA는 여정이며, 지금도 AI(인공지능), 머신러닝 및 자연어 처리(NLP)와 결합하는 형태로 변화하고 있습니다.

 

국제적인 유통 기업의 반열에 오르고 RPA로 앞서가는 경쟁력을 갖춰보세요!

 

아마존 같은 대기업은 편의성과 서비스를 최우선으로 하는 쇼핑 문화를 만들고 있습니다. PwC 2018년 보고서에 따르면 고객은 편의성과 효율성을 위해 실제로 더 높은 금액을 지불하는 것으로 나타났습니다.

 

속도가 중요한 지금의 추세는 소매 기업이 내부에서 업무를 더 빠르게 처리하는 방법에 대해 생각하게끔 만듭니다. 소매 유통 기업은 RPA 같은 기술을 통해 운영 속도를 높여 고객과 기업 모두에게 이익을 줄 수 있습니다.

 

자동화를 통해 직원의 업무 생산성을 높이고, 사람이 실수할 가능성을 없애거나 큰 폭으로 줄이게 되면, 기업은 고객에게 서비스를 더 빠르게 제공하고 보다 편리한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

 

이러한 최첨단 소매 유통 기업에서는 이미 RPA를 통해 창고부터 인보이스 처리에 이르기까지 모든 것을 개선하고 있습니다.

 

랜드마크 그룹 및 UiPath – 소매 유통 산업에서 RPA를 통한 생산성과 효율성 향상시키다 웨비나를 못 보셨나요? 웨비나 영상을 통해 UiPath가 제공하는 인사이트를 확인할 수 있습니다!

 


by UiPath Korea

TOPICS: AI, 로보틱프로세스자동화, 자동화, 로봇프로세스자동화, 사무자동화, 유아이패스, 소매점, Retail, 고객여정, 고객경험, CX, 데이터자동화

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