Q. 카드사 콜센터 서비스센터 데이터분석은 어떤일을 하나요?

답변 3

• 각

  각티슈에어부산

  코사장 ∙ 채택률 82%

  ---

  채택된 답변

  1. 카드사 콜센터/서비스센터에서는 챗봇같이 사용자 응답에 대한 데이터가 쌓입니다. 상품에 대한 추천이나 불편한점이나 사이트에서 찾는점 이런 것들이 주로 쌓입니다. 2. 저런 데이터를 이용하여 사용자에게 맞춤형 추천 데이터 셋을 구성하거나 많이 하는 질문 등을 정리해서 데이터 셋으로 만듭니다. 3. 요즘은 챗봇을 만들고 업그레이드 시키는게 회사마다 주요 쟁점이라 저런 데이터 셋을 빅데이터 팀, AI팀에 넘깁니다. 4. 아무래도 데이터 분석은 얼마나 연관성 있게 데이터들을 정리하냐가 핵심입니다. 5. 요즘 챗봇으로 많이 대체하려고해서 챗봇의 정확도를 높이는 것이 대부분에 회사에서 핵심입니다.

  ---
• 해

  해피멘토SK텔레콤

  코이사 ∙ 채택률 81% ∙

  직무

  일치

  ---

  채택된 답변

  안녕하세요, 현업에서 데이터분석 하는 멘토입니다. 삼성카드는 아니지만, 제 경험에 비춰서 답변 드리도록 하겠습니다. 우선 콜센터는 카드를 권유하는 마케팅/영업 목적에서 운영이 되는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 crm팀 등의 마케팅 조직에서 "어떤 사람에게 tm영업을 해야 체결이 잘 될까?"를 고민하며 고객 DB를 만들게 됩니다. (제휴를 통해 db가 넘어오는 경우도 있음) 그러한 DB를 가지고 콜센터에서는 영업을 진행하게 됩니다. 데이터는 다양합니다. - 몇시에 통화를 했고, 언제 통화를 끊었는지. 어떤고객이 들어왔는지(고객의 성별, 연령 등) 전화 통화가 성공했는지 실패했는지, 통화를 통한 결과는 어떠했는지(영업성립/실패 등) 의 데이터들이 회사 내의 데이터베이스에 쌓이게 되는 것입니다. 분석을 통해, 더 잘 영업을 할 수 있게, 혹은 더 잘 고객에게 서비스를 할 수 있도록 지원을 하는 것입니다. 예를 들어 고객에게 몇시에 전화해야 상품 가입이 더 많은지를 고객 데모 특성에 따라 확인을 해볼 수도 있고요, 아님 서비스 센터에는 다양한 종류의 내용을 문의를 하는데, 특성에 따라 어떤 문의를 많이 하는 지 확인해볼 수 있구요. 이러한 데이터를 통해 간단히 특성을 파악한 후에는, 고객에 맞는 서비스, 고객 개인에 맞는 상품추천 model자체를 시스템에 반영할 수도 있습니다. 그렇기 때문에 데이터를 통해서 insight를 발굴 할 줄 아는 역량이 중요하다고 볼 수 있습니다.

  ---
• 

  CareerArchitect롯데그룹

  코사장 ∙ 채택률 89%

  ---

  경쟁 카드사 업무 경험으로 답변드립니다. 카드사 콜센터와 서비스센터에서는 고객에게 미리 수집 동의를 받은 데이터만 유입이 됩니다. 고객을 구분해낼 성별, 카드사용금액대, 주소, 나이 등이 수집됩니다. 데이터분석은 카드 신용불량자가 될 확률이 있는 위험고객군 구분 등 군집분석이 주를 이룹니다. 카드사 데이터 분석을 통해 영업 및 사고예방에 도움이 됩니다. 핵심 역량은 창의성입니다. 같은 패턴의 데이터를 보더라도 창의적으로 결론을 제시해야 높은 평가를 받습니다. 최근 카드사 콜센터의 이슈는 보안입니다. 최근 IT시스템이 클라우드로 이전되고 새로운 기술이 많이 적용되면서, 단순히 예전처럼 시간이 지나서 보안이 증명되는 그런 식이 아니게 되었습니다. 따라서 보안점검 및 보안심사 기준 강화가 이슈입니다.

  ---
• AD

  

  반도체

  설계팀

  ---

  대기업 반도체 산업으로 취업하기 위해선, 직관적 해석능력과 사고력이 필요합니다. 핵심 역량과 배운 지식을 취업에 활용하고 싶다면 국비지원 강의를 추천합니다.

  확인하러 가기