[HBR Article] 04. The One Number You Need to Grow

Harvard Business Review #04

Title) The One Number You Need to Grow

• by Frederick F. Reichheld
• December 2003
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Intro

많은 기업들이 고객 충성도를 통해 성장하고자 다양한 고객 만족도 지표를 활용하지만, 이들 대부분은 복잡하고 해석이 모호하며 수익과 성장과의 상관관계도 약한 경우가 많았습니다. 기존 설문은 응답률이 낮고, 결과가 해석하기에 애매하여, 실무 관리자들이 실행 가능한 행동을 도출하기 어려웠습니다. 이로 인하여 자연스레 경영진과 투자자들 사이에서도 신뢰도가 낮은 지표로 여겨졌습니다.

하지만, 미국의 렌트카 회사 Enterprise Rent-A-Car는 매월 단 두 가지 질문만으로 고객 충성도를 측정했으며, 그 중 하나는 고객이 다시 사용할 의향이 있는지 묻는 것이었습니다. 이러한 접근법은 수익성 높은 충성 고객을 식별하는 데 효과적이었습니다. 이는 다른 다른 기업의 CEO들에게도 놀라움을 주었고, 기존의 복잡한 방식 대신 단순하지만 실질적인 평가 방법이 가능함을 보여주었습니다.

저자 Frederick F. Reichheld는 고객의 충성도 (Loyalty)를 측정할 수 있는 가장 핵심적인 질문을 찾기 위한 연구를 2년 동안 수행했습니다. 연구 결과, 단순한 하나의 질문에 도달했습니다.

Loyalty

충성도 (Loyalty)는 관계를 강화하기 위해 개인적 희생이나 투자를 감수하려는 의지로 정의됩니다. 고객의 경우, 이는 단기적으로는 가격이 불리하더라도 장기적으로 신뢰할 수 있는 공급자를 지속적으로 선택하는 행동입니다. 즉, 충성도는 단순한 반복 구매 이상이며, 고객이 자발적으로 관계 유지에 헌신할 때 드러나는 성향입니다.

여기서 짚고 넘어가야할 것은, 충성도와 반복 구매는 다를 수 있다는 점입니다. 어떤 고객은 단순히 관성이나 전환 장벽 때문에 동일한 기업의 제품/서비스를 계속 이용할 수 있습니다. 반면, 충성 고객은 구매 빈도는 낮더라도 강력한 신뢰와 애정을 바탕으로 주변 사람들에게 추천하고 긍정적 평판을 퍼뜨리는 사람입니다. 고객이 타인에게 회사를 추천한다는 것은 자신의 명성을 걸고 회사를 지지한다는 의미로, 충성도 높은 고객은 기업의 마케팅 부서 역할을 무상으로 해주는 존재인 셈입니다.

The Wrong Yardsticks

기업들은 충성도를 측정하기 위해 복잡한 고객 유지율 (고객 이탈 방지율) 같은 지표나 만족도 조사를 사용했지만, 이 지표들은 실질적인 성과와 약한 상관관계를 보였습니다.

1. 고객 유지율

• 고객 유지율은 충성도의 대체 지표로 많이 사용되었지만 다음과 같은 한계가 존재했습니다.

  • 단순히 고객이 이탈하지 않았다는 사실만을 측정할 뿐, 충성심의 깊이는 알 수 없음

  • 고객이 남아있는 이유가 전환 비용이 높거나 대안이 없어서일 수도 있음 (ex. 항공사 이용 고객이 동일 항공사를 이용하는 이유가 충성도 때문이 아니라, 특정 노선을 운영하는 회사가 한 곳밖에 없기 때문일 수 있음)

2. 고객 만족도

• 고객 만족도 조사는 더 큰 문제를 안고 있었습니다. 보통 응답률이 낮고, 문항이 많아 복잡했으며, 진행 속도가 매우 느렸습니다. 특히 ‘만족’이라는 개념이 모호하며, 실제 고객 행동 (재구매, 추천)과의 연결이 어려웠습니다.
• 충성도를 제대로 활용하려면, 수익성이나 품질처럼 명확한 목표에 따라 충성도를 정량적으로 측정할 수 있어야 합니다. 이전의 방식은 너무 복잡하거나 모호한 탓에 기업의 성장 전략 수립에 제대로 활용되지 못했습니다.

“How likely is it that you would recommend our company to a friend or colleague?”

저자는 기존 설문조사의 문제점 (복잡함, 신뢰도 부족 등)을 극복하기 위해, 고객의 실제 행동 (재구매, 추천)과 설문 응답 간의 연관성을 직접적으로 검증하고자 했습니다. 이를 위해 고객의 설문 응답을 실제 행동 데이터 (구매이력, 추천 사례)와 매칭하는 실험을 설계하여 수행했습니다.

• 저자가 이사로 있는 Satmetrix와 Bain & Company의 협조로 프로젝트를 수행함
• 기반이 된 설문: Loyalty Acid Test라는 20문항으로 구성된 설문 도구
• 6개 산업 분야에서 수천 명의 고객에게 설문을 시행함
• 설문에 응답한 고객들로부터 구매 이력을 추적했으며, 추천 여부를 후속적으로 직접 물어보거나 6~12개월 후의 고객 행동을 추적함
• 각 질문의 응답과 고객의 행동 간 상관관계 (e.g., 재구매율, 추천 여부)를 통계적으로 분석하여 예측력이 가장 높은 질문을 식별함

실험 결과, 단 하나의 질문이 압도적이었습니다. “당신은 이 회사를 친구나 동료에게 추천할 의향이 얼마나 있습니까?” 해당 질문은 여러 산업 케이스에서 20개의 질문 중 1위 또는 2위를 다수 기록했습니다. 결과적으로, 대부분의 산업에서 ‘추천 의향’이 고객 충성도를 측정하는 최고의 질문이었습니다.

Net Promoter Score (NPS)

이전 분석은 개별 고객 단위에서 설문 응답과 행동 간의 상관관계에 초점을 두었다면, 이번 분석에서는 이를 기업 전체의 성장률과 연결하여 살펴봤습니다. 즉, NPS가 업계 내 경쟁 기업들의 성장 차이를 설명할 수 있는지를 검증했습니다.

우선, NPS는 고객이 자발적으로 추천할 의향이 있는지를 통해 고객 충성도와 기업 성장 가능성을 측정하는 지표입니다. 응답은 0점부터 10점까지의 11점 척도로 구성되며, 고객을 세 가지 그룹 (Promoters, Passives, Detractors)으로 분류하여 점수를 계산합니다. NPS는 전체 응답 고객 중 Promoters의 비율에서 Detractors 비율을 빼는 방식으로 측정됩니다. NPS가 70~100%이면 세계 최고 수준의 고객 충성도를 확보한 것이며, 대부분의 기업은 보통 10~20%로 측정됩니다.

• Promoters (9-10점): 열광적인 충성 고객 (재구매 및 추천 가능성 높음)
• Passives (7-8점): 만족은 하지만, 특별한 충성도가 없음 (쉽게 이탈 가능)
• Detractors (0-6점): 불만족 고객 (부정적 입소문, 이탈 위험 높음)

저자는 400개 이상의 기업, 12개 산업, 수만 명의 고객을 대상으로 분기별 이메일 설문조사를 진행했습니다. 다음으로, 각 기업의 NPS와 해당 기업의 3년 매출 성장률을 비교했습니다. 결과적으로, 대부분의 산업에서 NPS와 매출 성장률 사이에 강한 양의 상관관계가 나타났습니다.

비록 예외 산업 (e.g., 독점 산업, 소규모 틈새기업)이 일부 존재했지만, 대부분의 경쟁 환경에서는 NPS가 기업의 성장을 설명하는 가장 강력하고 단순한 지표임을 나타냈습니다. 결국 기업이 성장하려면 고객의 자발적 추천을 이끌어낼 수 있어야 하며, 이는 수많은 마케팅 비용보다 더 큰 효과를 갖는다는 것을 보였습니다.

Promoters & Detractors

진정한 성장 전략은 단순한 고객 설문 결과를 모으는 것이 아니라, 고객을 Promoter로 전환하기 위한 전사적 운영 시스템을 구축하는 데 있습니다. 고객의 추천 의향은 브랜드 이미지나 광고가 아닌, 현장에서 직접 겪는 경험에 의해 결정됩니다. 즉, 고객 충성도는 모든 부서와 실무진의 서비스 품질에 의해 결정되며, 마케팅 부서만의 책임으로는 다룰 수 없습니다. 따라서, 이는 CFO나 사업부 총괄이 주도해야 할 부분입니다.

Detractor 역시 매우 중요한 그룹입니다. 고객을 열렬한 팬 (Promoter)으로 만들지 못할 뿐만 아니라, 반대로 실망한 고객 (Detractor)을 방치할 경우, 기업의 성장은 급속히 둔화하거나 후퇴할 수 있습니다. 저자가 제시하는 Detractor의 파급 효과는 다음과 같이 정리될 수 있습니다.

• 부정적 입소문 전파: 비추천자는 주변에 불만을 퍼뜨려 기업의 평판을 훼손할 수 있음
• 마케팅 비용 증가: 손상된 이미지를 회복하기 위해 더 큰 인센티브 제공이 필요하며, 이는 고객 획득 비용 상승으로 이어짐
• 직원 사기 저하 및 서비스 비용 증가: 불만족 고객은 직원에게 더 많은 부담과 감정노동을 유발함
• 기회 손실: 한 명의 Detractor는 단순한 손실 그 이상으로, 잠재적 Promoter 한 명을 잃는 것과 같음

My take

지난번 HBR 리뷰 Know Your Customers’ “Jobs to Be Done”에서 잠깐 언급된 Net Promoter Score를 살펴보기 위해 이번 Article을 읽어봤습니다. 제가 겪었던 경험들을 돌이켜보면, 제품/서비스에 대한 설문조사를 접했을 때 스크롤을 내려야하면 벌써 귀찮음이 몰려왔던 것 같습니다. 기업의 의도를 이해할 수는 있습니다. 문항이 구체적이고 세분화될수록 다양한 고객 정보를 체계적으로 수집할 수 있을겁니다. 이해하면서도 늘 고객의 입장이었던 저는 매번 괴로울 수밖에 없었죠…

다양한 연구와 프로젝트를 수행하다보면, 데이터를 분석한다는 것은 ‘‘방대한 양의 데이터와 정보로부터 이해하기 쉽고 간결한 인사이트를 도출하는 일련의 과정’‘인 것 같습니다. 저 혼자서만 알아볼 수 있는 복잡한 결과는 단순히 데이터를 분석하고 끝낸 것이지 인사이트를 도출한 것은 아니라고 생각합니다. 누가 보더라도 알아보기 쉬운 그림이나 표를 제시하거나, 복잡하지 않고 간결한 정량적 수치를 제시할 수 있어야겠죠. 갈수록 모든 것이 복잡해지는 요즘, 이번 Article을 읽어보며 다시 한번 간결함의 중요성을 짚어볼 수 있었습니다. 물론 복잡하고 고도화된 것들도 중요하지만, 그 속에서 단순화가 가능한 부분들을 잘 파악해내는 능력도 중요할 것 같습니다.