CS·고객 성공 이력서 예시

고객 문의를 처리하는 지원 업무에서 시작하여 고객사의 도입, 활성화, 갱신까지 관리해 온 고객성공 담당자입니다. 하늘책상에서 월 평균 1,800건의 문의를 처리하면서 반복되는 12개 유형을 문서화했고, 관련 티켓을 월 320건 줄였습니다. 문의 원인을 응대 단계에서 파악하고 헬프센터 문서와 자동화 규칙으로 전환한 경험은 고객이 제품을 사용하는 과정에서 겪는 장애를 줄이는 기반이 되었습니다. 이후 리버뷰소프트로 자리를 옮겨 고객사 62곳의 온보딩과 연간 갱신 대상 48개사를 관리하며 지원 이후의 고객 여정까지 책임졌습니다. 가장 큰 변화는 리버뷰소프트에서 일어났습니다. 당시 온보딩은 평균 21일이 소요되었고 도입 후 활성화율은 64%에 머물러 있었기에, 킥오프부터 정착까지 18개 항목을 확인하는 체크리스트를 도입했습니다. 모든 고객에게 같은 교육을 반복하는 대신 도입 단계별 확인 항목을 나누고 관리자 교육을 고객사당 2회 진행하면서 평균 온보딩 기간을 12일로 단축했고, 3개월 활성화율을 81%까지 높였습니다. 갱신 단계에서는 로그인 빈도·특정 기능 사용량·문의 유형 등 이탈 위험 신호 5종을 정의해 월 1회 점검했고, 위험 고객사 월 평균 12건에 대응하여 그중 9건을 정상 사용으로 복귀시켰습니다. 고객의 문의와 사용 데이터를 다음 행동으로 연결하는 방식은 제가 일해 온 기준입니다. [핵심 역량] - 고객사 62곳 온보딩 운영 및 평균 소요 기간 21일 → 12일 단축 - 도입 3개월 활성화율 64% → 81% 개선 - 연간 갱신 대상 48개사 관리 및 갱신율 86% → 93% 개선 - 이탈 위험 신호 5종 정의 및 월 1회 점검 - VOC 14개 유형 분류 및 제품 개선 과제 26건 관리

클라우드밀의 중견 고객사 확대 단계에서는 계약 체결 이후 고객이 실제 사용 목적을 달성하도록 온보딩 과정을 설계하고, 사용 저하 신호를 갱신 전에 확인하는 고객성공 업무가 중요하다고 판단했습니다. 저는 고객지원에서 반복 문의의 원인을 찾는 일부터 시작해, 고객사의 도입과 갱신을 관리하는 업무로 범위를 넓혀 왔습니다. 리버뷰소프트에서는 고객사 62곳의 온보딩을 맡았고, 도입 초기 고객이 어느 단계에서 멈추는지 확인하기 위해 킥오프부터 정착까지 18개 항목을 체크리스트로 관리했습니다. 도입 초기 단계였습니다. 그 결과 평균 온보딩 기간은 21일에서 12일로 줄었고, 도입 3개월 활성화율은 64%에서 81%로 높아졌습니다. 온보딩 속도만 줄이는 데 집중하면 고객이 기능을 충분히 이해하지 못한 채 다음 단계로 넘어갈 수 있어, 교육 횟수와 정착 확인을 함께 관리했습니다. 고객사당 관리자 교육 2회를 진행하고 사용 현황을 점검한 결과를 바탕으로 후속 일정을 조정했습니다. 갱신 단계에서는 가격이나 계약 조건만 확인하지 않고 로그인 빈도·특정 기능 사용량·문의 유형 등 5가지 위험 신호를 월 1회 점검했습니다. 연간 갱신 대상 48개사의 사용 상태를 기준으로 위험 고객사 월 평균 12건에 대응했고, 그중 9건을 정상 사용으로 복귀시켰습니다. 이 과정에서 갱신율은 86%에서 93%로 변했습니다. 고객지원 경험은 클라우드밀의 고객성공 업무와 밀접하게 연결됩니다. 하늘책상에서 월 평균 문의 1,800건을 처리하며 헬프센터 문서 214건을 작성·개정했고, 반복 문의 유형 12종을 문서화해 관련 티켓을 월 320건 줄였습니다. 제품팀에 전달할 VOC는 분기 4,200건을 14개 유형으로 분류하고 개선 과제 26건을 등록했으며, 그중 17건의 릴리즈 반영을 확인했습니다. 고객의 질문을 개별 응대에서 끝내지 않고 온보딩 자료·제품 개선 과제·갱신 대응으로 연결해 온 경험을, 클라우드밀의 중견 고객 관리에 적용할 계획입니다.

고객과의 대화는 요약과 다음 할 일을 남겨 담당자 간 인수인계에 활용했고, 제품팀에 전달할 요청은 분기 단위로 유형을 묶어 정리했습니다. 리버뷰소프트 재직 당시 고객사 분기 리뷰를 연 96회 진행하며 회당 8쪽의 자료를 작성했고, 사용 현황 리포트 양식 3종을 제작해 전 고객사에 발송했습니다. 공개 웨비나는 연 18회 운영했으며 누적 참석자는 1,240명에 달했습니다. 가장 큰 변화는 교육 자료의 개선이었습니다. 실제 화면을 캡처해 고객이 따라 할 수 있는 순서로 구성했고, 하늘책상에서는 챗봇 시나리오 24종과 자동 분류 규칙 9종을 설정했습니다. 그 결과 자체 처리 비율 31%를 달성했으며, 티켓 배정 시간은 12분에서 3분으로 단축되었습니다. 반복 질문을 문서와 자동화 규칙으로 전환한 경험은 이후 고객 응대의 기준이 되었습니다. 입사 후에는 고객 대화와 사용 지표를 기록해 다음 대응이 원활하게 이어지는 운영 방식을 구축할 계획입니다.