Customer Success: AI시대의 CS 전략에서 CS 전략을 고객 요청을 받고 시작하는 ‘수동적’ 방식에서 데이터 기반의 '선제적(Predictive) 관리'로 전환해야 한다는 주장을 했죠. 하지만 고객의 위험 신호를 포착하는 것보다 더 중요한 것은 '얼마나 신호를 잘 이해하고 맞춤형 해결책을 제시하느냐'입니다. 기업들은 제품 온보딩과 고객 관리는 표준화된 절차와 가이드를 이용한 '1-to-Many' 방식을 많이 사용하고 있습니다. 하지만 최근 등장한 에이전틱 AI기술은 이제 고객 한 명 한 명에게 전담 CSM을 배치하는 것과 같은 효과를 갖는 '고객 맞춤형 Customer Success'의 가능성을 열어 놓았죠. 문제는 고객마다 성공의 정의가 다르다는 것이죠. 같은 제품을 도입했지만 A고객은 생산성 향상을, B 고객은 비용 절감을, C는 은 업무 자동화를 기대하죠. 그런데 모든 고객에게 똑같은 가이드와 대안을 제시한다면 맞춤형 CS는 남

Customer Success 업무에도 좋은 도구가 필요하다! Customer Success의 핵심은 고객이 우리 제품을 이용해 자신들의 업무 목표를 달성하도록 돕고, 이를 통해 고객 이탈(Churn)을 막는 것이죠. 하지만 할 일 많은 CS 인력이 고객 데이터를 일일이 분석하고, 적절한 시점에 고객과 소통하는 것은 여간 힘든게 아니죠. 그래서 좋은 CS 도구가 필요하죠. 시장에는 Customer Success 도구가 여러 개 나와 있는데, Gainsight, ChurnZero등이 유명합니다. 하지만 도입에 많은 준비와 비용이 필요하고, 도입 후에도 업무 환경과 달라서 활용이 어려운 경우가 많습니다. 회사 내부 개발팀에도 요청해 보지만 우선순위에 밀려 언제 나올지 장담할 수 없을 때가 많죠. AI is everything 시대를 맞아 CS매니저가 직접 Customer Success 앱을 만들어 써 보는 것은 어떨까요? 그래서 Lovable 바이브

CS 역할과 업무 범위가 모호하면, CS팀이 고객의 목표 달성을 돕는 역할을 넘어서, 여러 부서의 빈틈을 메우는 119 역할로 인식되는 상황이 벌어진다. 이에 대한 문제 인식과 개선이 이뤄지지 않으면 상황은 더욱 악화된다. 먼저 CS 팀원들의 의욕이 떨어지고, 이런 저런 불만의 목소리가 들리기 시작한다. 좀 더 지나면 부서 이동과 퇴사 같은 구체적 행동으로 나타난다