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성공 사례

 

SAS 솔루션으로 품질 보증 청구 건수를 줄여나가는 Sub-Zero Freezer Company

Sub-Zero Freezer Company와 자매 회사인 Wolf Appliance Company가 SAS 소프트웨어를 통해 품질 보증 처리 기간을 절반 수준으로 단축하고 있습니다. 원래 주방 용품 산업 분야의 경우 평균적으로 제품 결함이 발견되고 문제를 해결하는 데만 평균 6개월 내지 1년이 소요됩니다. Sub-Zero와 Wolf의 기업 신뢰도 담당 이사 David Bien에 따르면, SAS는 회사가 품질 보증 청구 데이터에 보다 전향적으로 대처할 수 있도록 도와준다고 합니다.

일반적으로 품질 보증 청구서에는 고객의 요구사항과 서비스 기록, 기술 전문 용어, 연락처 정보, 부품 번호, 날짜/시간 필드 등이 포함됩니다. 대부분의 제조업체들과 마찬가지로, Sub-Zero와 Wolf는 이 데이터가 제품 품질과 고객 만족도를 향상시키기 위한 첩경이라는 사실을 잘 알고 있습니다. 그러나 데이터를 코딩하고 분류한 다음 일일이 선별하여 트렌드를 파악하는 작업이 너무나 번거롭기 때문에 제품 개선 프로세스의 속도가 저하되는 문제가 발생합니다.

Bien은 "대부분의 기업들이 여전히 이런 사후 대처 방식에 머물러 있다. 사건이 발생한 후에야 허둥지둥 데이터를 찾고, 과거에 무슨 일이 벌어졌는지 알아낸 다음 겨우 상황에 대처하려 한다. 하지만 우리는 SAS 덕분에 보다 전향적 자세를 취할 수 있게 되었다. 즉, 일련의 특정 사건들을 계속 주시할 수 있을 뿐만 아니라, 통계 자료를 기초로 문제 발생의 소지가 조금만 보여도 시스템이 자동으로 이메일 통지를 전송한다"고 설명합니다.

신속한 문제 탐지 = 고객 만족도 향상

SAS Text Miner와 SAS Warranty Analysis 소프트웨어를 통해 구축된 새로운 품질 보증 분석 시스템은 효과적인 이메일 경고 기능을 제공합니다. Bien에 따르면, SAS의 예측 분석 기법은 Sub-Zero가 종래에 사용하던 시스템보다 3개월이나 더 빠르게 신규 문제를 탐지하고 근본 원인을 정확히 지적해 낸다고 합니다. 덕분에 Bien은 문제 해결에 소요되는 귀중한 시간을 절약하고, 이미 높은 수준에 이른 고객 만족도 수준을 더욱 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

Bien은 "SAS는 통계 기법을 사용해서 품질 보증 청구가 폭주하기 전에 문제 발생 여지를 파악한다. 따라서 수많은 제품이 고객의 가정에 배달되기도 전에 우리는 신속하게 문제를 찾아내어 해결할 수 있다"고 설명했습니다.

또한 Sub-Zero와 Wolf가 새로 도입한 품질 보증 분석 시스템은 최근 문제에 대한 표준 보고서를 생성하는데, 특히 여기에는 지난달의 품질 보증 청구 데이터에서 찾아낸 새로운 패턴 정보가 포함되어 있습니다. 제품 엔지니어들은 잠재적 문제점을 통보 받는 즉시 조사에 착수하고, 특정 문제에 관심이 있는 다른 엔지니어는 수백 가지의 제품 구성요소에 대한 이메일 경고를 발할 수도 있습니다.

품질 보증 데이터 변환을 위한 텍스트 마이닝

Sub-Zero는 고급형 냉장고와 와인 저장용기를 생산합니다. 이 회사가 독점 생산하는 제품으로는 모든 주방용 조리대에 설치가 가능한 서랍형 냉장실과 스테인리스 또는 붙박이식 냉장고 및 냉동고, 그리고 독립적으로 온도가 제어되는 고급 칸막이식 와인 저장용기 등이 있습니다. Wolf 역시 엄격한 기준에 따라 제작되고 테스트를 거치는 가스/전기 쿡탑 및 레인지, 월 오븐 및 통합 모듈 등을 포함한 풀세트의 조리 기구 라인업을 보유하고 있습니다.

Sub-Zero와 Wolf는 럭셔리한 제품 이미지에 걸맞도록 일류 보증 서비스(초기 2년간 전체 장치의 부품과 수리, 5년간 밀봉 시스템 구성요소의 부품과 수리, 12년간 밀봉 시스템의 부품 제공)를 제공하고 있습니다.

SAS 솔루션을 사용하기 전까지 Sub-Zero는 리포팅 작업을 위해 두 명의 풀타임 데이터 입력 전문가를 고용해서 데이터베이스에 보증 청구 데이터를 수동으로 입력하도록 했습니다. 구 시스템은 나름대로 효과가 있었지만, 문제점과 불만 사항을 200여 가지 이상의 범주로 분류하는 과정에서 많은 시간이 들고 사람의 해석을 필요로 한다는 문제가 있었습니다.

하지만 SAS Text Miner를 도입한 후로는 자동으로 텍스트 기반의 보증 청구 데이터를 구문 분석하여 핵심 개념을 추출하고 여러 청구 건들의 관계를 분석할 수 있게 되었습니다. 이 프로세스는 자동으로 보증 청구를 해당 범주로 정확히 분류하고 정보를 재구성해서 데이터 탐색, 클러스터링 및 통계 모델링에 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.

텍스트 마이닝은 다음과 같은 두 가지 이점을 지닙니다. 1) 텍스트 데이터를 유용하고 알기 쉬운 형태로 변환하고, 2) 그 과정에서 연간 4,000시간에 해당하는 인건비를 절감시켜 줍니다.

일목요연한 품질 보증 분석 시스템

텍스트 마이닝 프로세스가 완료된 후에는 SAS Warranty Analysis 소프트웨어가 재구성된 보증 청구 데이터를 판매 데이터, 콜 센터 연락 정보, 재고 데이터, 보증 등록 데이터 등에 통합하여 추적과 보고가 용이한 단일의 데이터베이스를 구축해줍니다.

SAS 솔루션은 신규 문제에 관한 보고서 외에도 현재 직면한 문제점을 한눈에 개괄할 수 있는 스코어카드를 생성합니다. 따라서 SAS Warranty Analysis를 사용하고 있는 Wolf와 Sub-Zero의 엔지니어들 또한 수분 이내에 차트, 그래프, 보고서를 산출할 수 있습니다. 사실, 이전에는 데이터베이스와 Excel 사이에서 데이터를 주고받고 결과를 처리하여 겨우 하나의 막대 그래프를 산출하는 데 여러 시간이 걸리곤 했습니다.

Bien은 "이제는 누구나 시스템을 사용하여 파레토 그래프, 추세 그래프, 통계 요소 등을 손쉽게 생성할 수 있다"고 말합니다.

고객 서비스의 진화

Becker는 SAS 솔루션을 통해 14개월 이내에 투자수익(ROI)을 극대화하고, 1년 이내에 품질 보증 청구 건수를 50% 수준으로 줄일 수 있을 것으로 예측하고 있습니다. 동시에 SAS의 예측 능력이 두 회사의 장기적 투자수익을 확실하게 보장해줄 것입니다. 그는 "우리 보고서는 시스템이 한정된 데이터를 가지고 미래의 문제 발생 가능성 여부를 결정할 수 있도록 해주는 고도의 통계 기법을 기반을 하고 있다"고 설명합니다.

제품 판매 후, 보증 청구가 접수되어서야 비로서 해결해야 할 문제를 인식하는 일은 누구나 할 수 있다고 그는 얘기합니다. Bien은 "하지만 이런 방식으로는 항상 문제점에 노출될 수 밖에 없고, 결코 고객 서비스를 개선할 수가 없다. 즉, 회사는 수많은 고객이 실제 고장을 경험하기 전까지는 문제점을 찾아내지 못하는 것이다"라고 지적했습니다.

마지막으로 그는 "SAS 솔루션 덕분에 품질 문제로 불편을 겪는 고객 수를 대폭 줄일 수 있게 되었으며, 이 같은 성과는 결국 고객 만족도 향상으로 이어지게 될 것"이라고 결론 지었습니다.

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Sub-Zero Freezer Company

비즈니스 이슈:
품질 보증 청구 데이터를 통해 최근에 대두되고 있는 문제들을 사전에 감지해낼 수 있어야 합니다.
Solution:
SAS는 잠재적 문제를 감지하는 데 걸리는 시간을 50% 단축시킬 뿐 아니라 인건비를 낮추고 고객 만족도를 획기적으로 향상시켜 줍니다.

SAS 솔루션 덕분에 품질 문제로 불편을 겪는 고객 수를 대폭 줄일 수 있게 되었으며, 이같은 성과는 결국 고객 만족도 향상으로 이어지게 될 것입니다

Joshua Becker

기업 신뢰도 담당 이사

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