감정 분석이란 무엇인가요?

감정 분석을 사용하는 방식

전통적으로 기업은 고객 의견을 측정하기 위해 설문지와 설문 조사를 사용했습니다. 예를 들어 업체 추천에 관한 고객 의향을 측정하기 위해, Net Promoter Score(NPS) 설문 조사로 필요한 정보를 집계하고 평가했습니다. 이 방식이 유용한 측면이 있긴 하지만 디지털 채널 전반에서 이뤄지는 구매 등의 고객 경험에 대한 심층 인사이트를 제공하기에는 역부족입니다.

하지만 감정 분석은 이 부족한 부분을 해결해줍니다.

감정 분석은 텍스트에서 고객의 의견과 감정을 모니터링하고 파악하고 추출할 때 각 댓글과 소셜 미디어의 좋아요, 아이디어, 불만, 문의 이면의 의미를 밝히는 데 도움이 됩니다. 또한 끊임없이 변화하는 고객 요구 사항에 대처할 때도 용이합니다.

수집된 데이터를 분석하면 각 고객의 반응을 요약한 정보를 얻고 제품 또는 비즈니스에 대한 대중적 인식을 형성하는 데 도움이 될 수 있는 기타 추가적인 피드백을 얻을 수 있습니다. 이 데이터가 긍정적이거나 중립적, 부정적 감정 스펙트럼에 위치하면 특정 주제에 대해 표시된 고객 의견을 통해 고객이 왜 그런 감정과 느낌을 가지게 되었는지 알 수 있습니다.

그런 다음 고객 의견은 직접("이 제품은 내가 사용한 것 중 최고이다!") 또는 비교("내 조직에는 제품 B보다 제품 A가 더 적합하다")로 분류됩니다. 해석은 쉬운데 자세히 살펴봐야 하는 의견도 있습니다. 이 점에 유의하세요. 예를 들어 암시적 분류("기업은 어떻게 이 제품을 개선해야 하는지 알고 있다.") 및 명시적 분류("A 기능은 간편하다."), 긍정적이지만 부정적인 단어를 포함하는 단어 시퀀스는 분석하기 어려울 수 있으므로 감정 모델을 수동으로 검토하거나 조정해야 할 수 있습니다.

다른 사람들이 어떻게 느끼는지에 대한 이러한 핵심 단어와 문구는 조직의 다음 행보를 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 먼저 감정 분석이 비즈니스에 어떠한 방식으로 이점을 주는지 이해할 필요가 있습니다.

감정 분석이 얼마나 유용한가요?

온라인에서 소셜 미디어를 통해 브랜드에 대한 평판을 한 눈에 볼 수 있는 반면, 감정 분석은 대중이 브랜드와 제품을 어떻게 인지하는지에 대한 즉각적인 정보를 제공합니다. Twitter의 많은 리트윗 횟수는 긍정적으로 보일 수 있지만 부정적인 댓글이 좋아요 수보다 압도적으로 많다면 이것은 긍정적이지 않은 상호 작용이라고 결론을 내릴 수 있습니다.

감정 분석을 통해 회사는 내부 데이터 원본에서 매우 유용한 고객 입력을 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 서비스 및 지원 담당자와 고객 간의 온라인 채팅 기록을 모니터링하면 조직에서 제품 품질, 안전, 보증 문제를 보다 신속하게 파악할 수 있습니다. 감정 분석의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 팀에서 여러 사업부 및 리서치 이니셔티브에 실행 가능한 인사이트를 적용할 수 있도록 특정 주제에 대한 감정을 판단해주는 중요한 역할을 합니다.
• 감정 추출 프로세스가 완전히 자동화되므로 팀은 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
• 팀이 정기적으로 예측을 최적화하고 문제 해결하고 새로 고침할 수 있는 적응형 학습을 활용할 수 있습니다.
• 실시간 분석 및 인사이트를 위해 대량의 비정형 데이터를 빠르게 처리합니다.

이러한 모든 이점을 통해 팀은 고객이 생각하는 바를 포착하고 이에 따라 대응하는 방법을 포괄적으로 파악할 수 있습니다. 이 인사이트를 바탕으로 고객 서비스 팀과 같은 내부 팀이 사용자 경험을 개선하도록 안내하거나 마케팅 팀과 고객을 상대하는 팀이 목표 판매량, 마케팅, 고객 지원을 통해 확보된 감정에 기반하여 고객 세그먼트를 만들 수 있도록 지원할 수 있습니다.

감정 분석 예시

가장 좋은 점은 감정 분석이 단일 팀에서만 사용하는 것이 아니라는 점입니다. 모든 팀이 이 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인에서 가격 책정 전략, 주문 이행 또는 고객 지원에 이르기까지 모든 것을 적절하게 계획할 수 있습니다. 제품, 브랜드, 비즈니스에 대해 고객이 어떻게 생각하는지 여러 팀에서 더 많이 알게 되면 자신의 지식을 사용하여 응답을 결정하고 비즈니스 운영을 최적화할 수 있습니다. 또한 비즈니스와 고객 모두의 목표를 재평가하고 해당 목표를 달성하기 위해 취해야 할 조치도 정의할 수 있습니다.

다음 예시는 팀에서 감정 분석을 사용하는 방법입니다.

• 소셜 미디어 및 브랜드 모니터링: 브랜드, 제품, 비즈니스에 관한 소셜 채널에서 이뤄지는 고객 상호 작용과 댓글을 실시간으로 분석하면 고객이 세 가지 모두를 어떻게 생각하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 회사는 이전 제품에 대한 감정 분석을 신제품 출시, 광고 캠페인, 비즈니스 뉴스 속보에 대한 척도로 사용할 수 있습니다.
• 고객 서비스: 고객 서비스 팀은 고객 문제를 긴급한 문제와 긴급하지 않은 문제로 자동 분류할 것입니다. 감정 분석은 채팅이나 이메일을 통해 언어와 문제의 심각도를 분석하여 또 다른 계층을 추가할 수 있으므로 특히 심하게 불만을 토로한 고객을 집중 조명하여 신속하게 중재할 수 있습니다.
• 고객 피드백: 소셜 미디어 모니터링을 통해 고객이 제품이나 브랜드를 얼마나 부정적으로 또는 긍정적으로 인식하는지 고객으로부터 직접 들을 수 있습니다. 소셜 미디어 프로필이나 팀과의 온라인 채팅 중에 혹은 기타 접점에서 공유되는 고객 피드백에 관한 키워드를 추적하면 제품이나 캠페인, 솔루션의 성공을 측정할 수 있습니다.
• 위기 예방: 미디어 게시를 모니터링하기 위한 감정 분석 도구는 사전 정의된 키워드 언급을 실시간으로 수집할 수 있습니다. 홍보 팀 또는 고객 성공 팀은 이 정보를 사용하여 부정적인 게시물에 대한 자체 응답을 알리고 소셜 미디어 위기가 속도를 내기 전에 단축하거나 피할 수도 있습니다.
• 시장 조사: 고객이 어떻게 느끼는지 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이유를 알아야 합니다. 마케팅, 영업 또는 직접적이고 개인화된 서비스 응답에 관계없이, 의도된 방식으로 고객이 응답하는 이유 또는 응답하지 않는 이유를 이해하는 것이 다음 조치를 계획하는 데 중요합니다.

인간의 복잡한 감정을 이해할 수 있는 도구는 고객층으로부터 필요한 피드백을 받는 데 매우 중요합니다. 과거에는 감정 분석을 위해 여러 기술에 관한 전문 지식이 필요했지만, 현재는 기술 지식이 거의 필요 없거나 전혀 없어도 여러 소프트웨어 도구를 사용해 감정 분석을 수행할 수 있습니다.

비즈니스에 적합한 감정 분석 도구 찾기

비즈니스에서는 통합된 지능형 감정 분석 도구를 갖춘 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 최우선 순위로 선택해야 합니다. 성공적인 옴니채널 고객 경험을 창출하려면 팀과 조직에 전체적인 실시간 고객 프로필을 생성하는 데 필요한 모든 기능을 갖춘 CDP가 필요합니다. 여기에는 고객 관계 관리 및 수집한 기타 데이터를 최적화하기 위한 새로운 인사이트를 제공할 수 있는 감정 분석 도구가 포함됩니다.

CDP가 NLP 모델을 사용해 고객의 의견과 감정을 정확하고 효율적으로 분석하는지 확인하세요. 공개적으로 제공되는 정보의 다양한 데이터로 학습된 이 모델은 고객 감정 점수를 생성하고 목표 개선을 위해 적용 가능한 비즈니스 영역을 식별할 수 있어야 합니다.