브랜드가 고객을 이해하는 데 고객 감정 분석이 도움이 되는 방법

인간의 의사 소통에는 수많은 감정, 아이디어, 의견 및 감정이 포함됩니다.

LinkedIn 게시물에 댓글을 작성하든 친구에게 문자 메시지를 보내든 귀하의 말은 다양한 주제에 대한 귀하의 의견과 태도를 전달합니다.

컴퓨터 프로그램을 사용하여 당신과 친구 사이의 문자를 훑어보는 것을 상상해 보십시오. 그들이 당신에게 말하고 싶은 것을 찾기 위해 각각을 읽는 대신, 그것은 당신에게 빠른 요약을 줄 것입니다:

이것은 브랜드가 감정 분석을 적용하여 규모에 맞게 수량화 및 측정 가능한 고객 감정을 실현하는 데 도움이 되는 간단한 예입니다. 기본적으로 감정 분석은 친구의 그룹 채팅을 이해하는 것부터 브랜드 또는 제품에 대한 대중의 감정을 평가하는 것까지 다양한 실제 응용 프로그램에 적용될 수 있습니다 .

종종 대중의 감정을 평가하는 것은 소셜 미디어 언급을 살펴봄으로써 이루어집니다. 그러나 우리는 브랜드 웹사이트에서 감정을 표현할 수 있는 세상으로 들어서고 있습니다. 소비자들은 점점 더 많은 시간을 쇼핑에 소비하고 있습니다.

마찬가지로, 고객 감정 분석은 이제 브랜드의 표준 관행입니다. 브랜드는 올바른 전자 상거래 마케팅 솔루션을 사용하여 서면 고객 리뷰(때로는 한 단락 길이)를 감정 분석을 통해 측정 가능한 소비자 감정으로 변환할 수 있습니다.

감성분석이란?

감정 분석은 더 큰 오피니언 마이닝 프로세스에 속합니다. 오피니언 마이닝은 데이터 처리 및 데이터 분석 기술의 조합을 사용하여 자연어 처리 (NLP)를 수행합니다. NLP는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 을 사용하여 서면 언어를 음성 언어로 해석하는 데 도움 이 되는 컴퓨터 프로그램을 실행합니다 .

궁극적으로 오피니언 마이닝은 주어진 텍스트 풀에서 다양한 주제에 대한 다양한 의견을 식별합니다. 이러한 의견은 감정 분석을 사용하여 긍정적에서 부정적으로 점수 가 매겨 지며, 그 결과 소비자 데이터 보고서가 생성되어 보다 세분화된 수준에서 고객 감정을 신속하게 분석합니다. 이 프로세스를 고객 리뷰에 적용하면 비즈니스 와 관련된 여러 주제에 대한 태도와 분위기의 경향 을 쉽게 결정할 수 있습니다 .

감정 분석 및 고객 리뷰

방대한 양의 텍스트, 오피니언 마이닝 및 감정 분석에서 감정 추세를 추출하는 효율성은 고객 리뷰 를 대규모 로 분석할 수 있는 고유한 기회를 만듭니다.

편향된 질문을 대상으로 하여 응답에 영향을 미치는 경향이 있는 설문조사와 달리 리뷰는 고객 의견을 진정으로 반영하는 유기적 반응의 중앙 집중식 소스를 기업에 제공합니다. 공개 답장과 텍스트 상자는 쇼핑객이 자신의 말로 물건을 설명 할 수 있도록 하여 브랜드가 고려하지 않았을 수 있는 예상치 못한 문제를 제기할 수 있게 합니다.

예를 들어, 오피니언 마이닝을 사용하여 리뷰를 분석하는 뷰티 소매업체는 베스트 셀러 아이섀도가 향기 주제에 대해 부정적인 감정 경향이 있다는 것을 빠르게 알 수 있습니다. 그들은 또한 "너무 강한" 또는 "너무 달콤한" 냄새와 같은 특정 문제를 발견하기 위해 더 파고들 수 있습니다.

오피니언 마이닝 및 감정 분석에서 파생된 데이터 의 도움으로 소매업체는 매월 수천 개의 리뷰를 받더라도 고객이 제품 및 전반적인 쇼핑 경험에 대해 좋아하거나 싫어하는 것을 쉽게 찾을 수 있습니다 .

오피니언 마이닝 및 감정 분석 작동 방식

감성 분석과 고객 리뷰는 매우 자연스러운 쌍이므로 고객 리뷰에서 고객 감성을 쉽게 도출할 수 있습니다. 그리고 고객 감정의 영향은 고객 만족과 브랜드 성장의 강력한 지표이기 때문에 Yotpo의 데이터 과학 팀이 쇼핑객의 온라인 리뷰에서 소비자 동향을 조사하는 것은 시간 문제였습니다.

팀은 NLP를 사용하여 리뷰에서 주제를 추출했으며, 이는 머신 러닝 및 AI의 하위 범주인 딥 러닝 기술을 활용하여 표현된 의견에 대한 자체 감정 분석 모델을 훈련했습니다. 여기에서 그들이 패션 산업 내에서 발견 한 보다 구체적인 결과를 볼 수 있습니다 .

또한 데이터 과학 팀은 리뷰 데이터베이스에서만 100만 주제와 7500만 관련 의견 을 식별했습니다.

"의견"을 정의하는 것만으로도 몇 번의 반복이 필요했습니다.

Yotpo의 데이터 과학 팀은 또한 의견과 주제를 정확하게 식별하고 의미의 유사성을 기준으로 그룹화하는 능력에 대해 3천만 개 이상의 리뷰에서 기술을 교육했습니다 . 예를 들어, "shipping", "shipment" 및 "delivery"라는 단어는 단일 주제를 형성합니다. 이를 통해 주제당 더 많은 의견을 집계하고 통계적으로 의미 있는 샘플을 더 많이 수집할 수 있습니다.

그런 다음 팀은 감정 분석 프로세스를 사용하여 -100(가장 부정적)에서 +100(가장 긍정적)의 척도로 각 주제와 의견에 점수를 매겼습니다.

감정 분석은 동일한 리뷰 내에서 서로 다른 주제에 대해 상충되는 감정을 구별하도록 설계되었습니다. 예: "훌륭한 제품이지만 배송이 느립니다."

프로그래밍에 포함된 공들여 만든 규칙 덕분에 복잡하고 모순된 인간의 작문 스타일, 특히 풍자도 분류할 수 있습니다.

예를 들어, 이 문장이 부정적인 감정을 표현하고 있음을 알 수 있습니다.

그리고 이것은 긍정적인 어조입니다.

리뷰에서 주제와 감정 추출

데이터와 딥 러닝을 제외하고 팀의 인상적인 결과는 알고리즘이 고객 리뷰에서 추출한 감정의 추세를 식별할 수 있는 속도와 정확성(92%)이었습니다.

바쁜 사업주라면 누구나 알겠지만 고객 리뷰를 샅샅이 뒤지는 꿈을 꾸기 전에 해야 할 일이 약 백만 가지 있습니다. 이행, 인력, 제품 개발, 공급업체, 예산 책정 등에 대한 우려로 인해 시간을 찾는 것이 거의 불가능합니다.

데이터 과학 팀으로 가서 그들이 구축한 모델을 평가한 후 팀은 모델의 정확성을 평가해야 한다는 것을 깨달았습니다. 이를 위해 팀은 전문 서비스(수동 조정) 팀에 검토 그룹을 만들고 의견과 주제를 수동으로 추출하도록 요청했습니다.

그러나 데이터 과학 팀에서 전문 서비스 팀에 프로그래밍 스크립트를 제공했을 때 모든 리뷰에 대한 감정 분석을 실행하는 데 몇 시간 밖에 걸리지 않았습니다.

궁극적으로 욧포 데이터 사이언스 팀은 NLP와 오피니언 마이닝이 리뷰에서 작성된 텍스트를 분석하여 고객 감정을 정량화하는 긍정적인 영향을 확인했습니다. 이제 브랜드의 제품과 리뷰에 대한 고객의 감정이 전체적으로 브랜드의 감정에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

고객 감정이 브랜드 감정에 미치는 영향

고객이 제품 구매에 대한 결정을 내리기 위해 리뷰를 참조한다는 것은 비밀이 아닙니다. 핏, 품질, 크기, 배송 등에 대한 자세한 정보를 찾기 위해 리뷰를 필터링하든 리뷰를 통해 제품에 대해 더 많이 탐색하고 배울 수 있는 쇼핑객의 전환율은 거의 53% 더 높습니다 .

여기서 한 걸음 더 나아가 리뷰를 활용하여 브랜드 감정을 이해하는 데 동일한 개념을 적용할 수 있습니다. 고객 감정 분석을 통해 기업은 다음 전략을 통해 브랜드 감정을 개선할 수 있습니다.

• 사이트 리뷰 위젯을 통해 홈페이지에 있는 기존 리뷰의 긍정적인 감정을 보여주고 VUGC(시각적 사용자 생성 콘텐츠)를 사용 하여 신규 고객과 브랜드 간의 신뢰를 강화합니다.
• 별점에 관계없이 부정적인 감정 리뷰에 응답하면 고객의 경험에 관심을 갖고 있음을 보여 브랜드와 이전 고객 간의 정서적 유대를 향상시킵니다.
• 리뷰 에서 실행 가능한 인사이트를 추출 하고 고객 인사이트에서 찾은 변경 사항을 구현 하면 브랜드의 운영 및 비즈니스 성장을 보여주어 브랜드 감성을 높이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 브랜드는 핏과 사이즈에 관한 리뷰 인사이트를 분석하고 제품 설명을 향상시키거나 보다 심층적인 사이즈 차트를 제공할 수 있습니다.

감성은 브랜드가 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

고객 리뷰는 제품 카탈로그와 직접 연결됩니다. 여기에는 종종 고객 서비스에 대한 귀중한 피드백이 포함되며 브랜드를 직접 경험한 검증된 고객이 제공합니다. 다시 말해, 제품 및 비즈니스 전체에 대해 고객이 주도한 다양한 반응과 느낌을 찾을 수 있는 완벽한 장소입니다.

그러나 대규모 추세를 파악하기 위한 도구가 없으면 고객의 중요한 피드백을 놓치기 쉽습니다. 별점에 의존하는 것이 수많은 리뷰를 분석하는 빠른 솔루션처럼 보일 수 있지만 전체 그림을 제공하지는 않습니다.

리뷰는 흑백이 아닙니다. 별 5개 리뷰에는 배송 시간 개선에 대한 중요한 요청이 포함될 수 있으며 별 1개 리뷰에는 "부정적"으로 잘못 쓰여질 수 있지만 고객이 구매하도록 유도할 수 있는 유용한 세부 정보가 많이 포함될 수 있습니다.

고객의 경험이 완전히 긍정적이거나 완전히 부정적인 경우는 거의 없으므로 별표 평점을 통해 고객 만족도를 한 눈에 파악할 수 있지만 브랜드는 고객 감정 분석의 도움을 받아 더 깊이 파고들지 않을 수 있습니다.