AI를 활용한 감성 분석. 비즈니스 변화를 촉진하는 데 어떻게 도움이 됩니까? | 비즈니스 속의 AI #128

디지털 혁신 시대에 기업은 고객의 의견, 감정, 경험 등 고객에 대한 전례 없는 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 성공의 열쇠는 이러한 정보를 신속하게 분석하고 결론을 도출하는 능력입니다. 인공 지능과 자동화된 감정 분석이 도움이 됩니다. 덕분에 수천 개의 의견을 몇 분 안에 분석하여 고객이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 알아낼 수 있습니다. 실제로 어떻게 작동합니까? 기업에는 어떤 이점이 있나요? 조직에서 감정 분석을 구현하는 방법은 무엇입니까? 아래 기사에서 이러한 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

의견 마이닝이라고도 알려진 감정 분석은 대량의 텍스트를 자동으로 처리하여 긍정적인 감정, 부정적인 감정 또는 중립적인 감정을 표현하는지 확인하는 프로세스입니다. 이는 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있게 해주는 자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML), 즉 특정 감정을 나타내는 특정 단어와 표현을 인식하기 위해 레이블이 지정된 데이터세트에 대한 훈련 알고리즘을 사용합니다.

감정 분석의 주요 방법:

• 규칙 기반 접근 방식 – 미리 정의된 규칙과 사전을 기반으로 키워드에 적절한 감정을 할당합니다(예: "훌륭함" - 긍정적, "끔찍함" - 부정적). 속도는 빠르지만 정확도가 떨어집니다.
• 기계 학습 접근 방식 – 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 훈련 알고리즘을 기반으로 하므로 상황에 따라 감정을 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 더 발전되었으며 많은 훈련 데이터가 필요합니다.
• 하이브리드 접근 방식 – 두 접근 방식을 결합합니다.

소셜 미디어, 포럼, 설문조사를 통해 새 컬렉션에 대한 피드백을 수집하려는 의류 회사를 상상해 보세요. 이 작업을 수동으로 수행하려면 몇 주가 걸릴 것입니다. AI와 감정 분석을 사용하면 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 알고리즘은 각 의견에 -1부터 1까지 점수를 할당합니다. 여기서 -1은 매우 부정적, 0은 중립, 1은 매우 긍정적입니다. 이를 통해 회사는 고객이 좋아하는 제품과 개선이 필요한 제품을 빠르게 확인할 수 있습니다.

다음 개요는 AI를 사용한 감정 분석 프로세스를 보여줍니다.

1. 데이터 수집 . 첫 번째 단계에서는 다양한 소스로부터 고객 리뷰를 수집합니다.
2. 전처리 . 특수 문자, 이모티콘, HTML 태그 등을 제거하는 작업이 포함됩니다.
3. 토큰화 . 인공 지능이 텍스트 정보를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 텍스트를 개별 단어나 구문으로 분해하는 것입니다.
4. 언어 분석 . 품사 식별, 부정, 비교급, 최상급 인식 등
5. 감정 분류 . 긍정적, 중립적, 부정적 라벨을 지정하는 것과 관련된 중요한 순간입니다.
6. 결과 집계 . 이는 특정 의견 집합에 대한 전반적인 감정을 계산한 것입니다.

이렇게 준비된 데이터는 추가 분석과 비즈니스 결론 도출을 위한 훌륭한 출발점이 됩니다. 프로세스 자동화 덕분에 기업은 고객 정서를 지속적으로 모니터링하고 새로운 신호에 신속하게 대응할 수 있습니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

기업에 감정 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

온라인에서 브랜드에 대한 고객의 의견을 추적하는 것은 오늘날 비즈니스에 매우 중요합니다. 수백 개의 댓글과 게시물을 수동으로 분석하는 것은 너무 많은 작업입니다.

자동화된 감정 분석을 통해 브랜드 언급을 실시간으로 관찰하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 주요 용도는 다음과 같습니다.

• 고객 서비스 개선 – 부정적인 피드백을 신속하게 식별하고 대응합니다.
• 평판 보호 – 브랜드 정서에 대한 지속적인 모니터링은 평판 위기를 예방하는 데 도움이 됩니다.
• 시장 조사 – 추세 추적, 경쟁사 벤치마킹, 틈새 시장 발견. 연구에 따르면 구매 결정의 90%가 온라인 조사를 통해 이루어집니다.
• 제품 개발 – 사용자 피드백을 수집하고 분석하여 개선과 혁신을 추구합니다.

예? 레스토랑 체인은 트립어드바이저와 같은 플랫폼의 고객 리뷰를 분석하여 요리와 서비스의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 은행은 새로운 모바일 앱에 대한 감정을 추적하여 문제를 신속하게 해결하고 사용자 요구에 맞게 기능을 맞춤화할 수 있습니다. 천연 화장품 제조업체는 포럼과 Facebook 그룹의 토론을 모니터링하여 신제품에 대한 틈새시장을 찾을 수 있습니다.

Coca-Cola는 감정 분석을 사용하여 2018 FIFA 월드컵 기간 동안 소셜 미디어에서 브랜드에 대한 대화를 추적했습니다. 이를 통해 실시간으로 광고 메시지를 조정할 수 있었습니다.

T-Mobile은 감성분석을 통해 고객의 주요 문제점을 파악하고 개선을 실시한 결과, 불만사항이 73% 감소했습니다.

보시다시피 감정 분석을 위한 응용 프로그램은 사실상 무제한입니다. 핵심은 얻은 통찰력을 실행 가능한 최적화 전략으로 효과적으로 변환하는 것입니다.

AI로 얻은 감정 분석 결과를 어떻게 활용하나요?

감정 분석은 귀중한 통찰력을 제공하지만, 이를 특정 행동으로 변환할 때 실제 가치가 나타납니다.

• 사용자의 기분에 따라 챗봇의 톤을 자동으로 조정하는 등 고객 커뮤니케이션을 개인화합니다.
• 고객 세분화 및 더 나은 제안 매칭은 물론 특정 제품 사용자의 주요 문제점을 식별합니다.
• 메시지에 대한 감정적 반응을 기반으로 마케팅 캠페인을 최적화하고,
• 새로운 위기에 대한 신속한 대응과 즉각적인 개입을 통한 확대 방지,
• 온라인 리뷰에 표현된 고객 기대에 따라 제품과 서비스를 개선합니다.

감정 분석을 통해 고객이 핫라인 대기 시간이 길다고 불평하는 것으로 나타났다고 상상해 보세요. 일부 문의를 처리하기 위해 보이스봇을 구현하면 대기열을 크게 줄이고 발신자 만족도를 높일 수 있습니다. 사용자가 앱의 새로운 기능을 칭찬하는 것을 보이스봇 소프트웨어가 감지하면 제품 프로모션 캠페인에서 해당 통찰력을 활용할 가치가 있습니다.

실시간 감정 분석은 강력한 위기 관리 도구입니다. 첫 번째 부정적인 신호를 포착하면 위기가 확대되기 전에 신속하게 대응할 수 있습니다. 효과적인 의사소통과 정직함이 핵심입니다. 고객은 회사가 실수를 인정하고 이를 고치기 위한 계획을 보여줄 때 높이 평가합니다.

감정 분석에 AI를 사용하는 주요 이점은 속도와 규모입니다. 수동으로 우리는 최대 수백 개의 의견을 분석할 수 있습니다. 한편, AI 도구는 수십만 개의 언급을 몇 분 안에 처리하여 상황에 대한 최신 그림을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 지금 여기에서 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.

최고의 AI 감정 분석 도구

시중에는 감정 분석에 AI를 사용하는 많은 도구가 있습니다. 기능, 인터페이스, 가격이 다릅니다. 가장 인기 있는 것 중에는 Brand24, Hootsuite Insights 및 Komprehend가 있습니다.

브랜드24

Brand24(https://brand24.pl/)는 인터넷 모니터링 및 감정 분석을 위한 폴란드 도구입니다. 소셜 미디어, 웹사이트, 포럼, 블로그 등에서 언급된 내용을 수집합니다. 자동으로 감정에 긍정적, 중립적, 부정적 라벨을 붙입니다. 멘션 수와 도달 범위에 관한 보고서와 통계를 생성합니다.

Brand24는 14일 무료 평가판 기간을 제공하며 가격은 월 99 PLN부터 시작됩니다. 특히 전자상거래 및 서비스 분야의 중소기업에 적합합니다. 사용하기 쉽고 명확한 보고서가 눈에 띕니다.

출처 : 브랜드24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite 통찰력

Hootsuite Insights(https://www.hootsuite.com/products/insights)는 소셜 청취를 위한 강력한 도구입니다. 50개 언어로 1억 개 이상의 소스에서 데이터를 분석하여 정서, 추세 및 벤치마크에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 요청 시 데모를 이용할 수 있으며, 가격은 개인의 필요에 맞춰 조정됩니다. 중견 및 대기업에 적합하며 주요 소셜 미디어 플랫폼과 원활하게 통합됩니다.

출처: Hootsuite(https://www.hootsuite.com/products/insights)

이해하다

Komprehend(https://komprehend.io/sentiment-analytic)는 딥러닝 기반 감정 분석용 API입니다. 긍정적, 중립적, 부정적의 세 가지 감정 상태를 인식하며 폴란드어를 포함한 14개 언어를 지원합니다. 준비된 통합과 유연한 배포를 갖춘 안정적인 선택입니다. 무료 플랜은 한 달에 5000개의 쿼리를 제공하며, 대기업의 경우 추가 쿼리 가격은 각각 $0.0001입니다. Komprehend는 SemEval과 같은 경쟁에서 입증된 고품질 분석으로 잘 알려진 앱 및 챗봇의 백엔드 사용에 이상적입니다.

출처: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analytic)

올바른 도구를 선택하는 것은 회사의 개별 요구 사항과 예산에 따라 다릅니다. 다양한 옵션을 테스트하고 귀하의 비즈니스 특성에 가장 적합한 옵션을 선택하는 것이 좋습니다.

요약

디지털 시대에 감정 분석은 현대 비즈니스의 필수 도구가 되었습니다. 사용자가 생성하는 데이터의 양은 압도적이지만 인공지능이 도움을 줄 수 있습니다. 고급 알고리즘 덕분에 우리는 수백만 개의 의견을 즉시 분석하고 결론을 도출할 수 있습니다. 이는 고객 서비스, 마케팅 또는 R&D 부서에 귀중한 지식입니다.

비즈니스에서 감정 분석을 사용하면 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 처리를 자동화하여 시간과 자원을 절약하고,
• 고객 피드백을 지속적으로 모니터링하고 신호에 즉시 대응합니다.
• 더 나은 고객 세분화 및 맞춤형 서비스,
• 피드백을 기반으로 마케팅 캠페인을 최적화하고,
• 시장 동향을 빠르게 파악하고 변화를 예측하며,
• 위기에 더 잘 대처하고 브랜드 평판을 보호하며,
• 고객의 기대에 부응하기 위해 지속적으로 제품과 서비스를 개선합니다.

물론 감정 분석은 시작에 불과합니다. 핵심은 그것이 제공하는 통찰력을 효과적으로 사용하는 것입니다. 응답 속도와 고객 기대에 맞는 전략을 조정하는 것이 중요합니다. 고객의 피드백을 듣고 신속하게 대응할 수 있는 브랜드는 경쟁 우위를 확보합니다. AI는 이를 효율적이고 대규모로 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.

감정 분석의 미래는 매우 유망해 보입니다. AI 모델은 상황별 분석과 이미지, 사운드, 비디오와 같은 다중 모드 입력을 통합하여 정확도를 향상시킵니다. 고객 의견의 중요성과 고객 경험의 역할에 대한 인식도 높아질 것입니다. 이제 감정 분석을 위한 AI 도구에 투자하는 기업은 충성도 높은 고객, 확고한 시장 지위, 뛰어난 제품을 통해 내일의 이익을 얻을 수 있습니다. 이 기회를 낭비하지 말자.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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