온라인 감정 분석 101: 알아야 할 모든 것

고객 피드백은 현대 비즈니스에서 매우 중요합니다. 신기술 덕분에 그 어느 때보다 효율적으로 수집하고 분석할 수 있습니다.

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그러한 유용한 도구 중 하나는 온라인 감정 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객이 제품, 서비스, 브랜드 및 비즈니스의 기타 측면에 대해 어떻게 느끼는지 결정할 수 있습니다.

그것이 무엇인지, 어떻게 작동하며 어떤 이점을 가져올 수 있는지 살펴보겠습니다.

온라인 감정 분석이란 무엇입니까?

오피니언 마이닝 또는 감정 AI라고도 하는 감정 분석을 사용하여 텍스트로 표현된 감정(감정)을 확인하고 이 정보를 대규모로 처리할 수 있습니다.

고객 설문 조사, 소셜 미디어 또는 온라인 리뷰와 같은 소스에서 수집한 데이터에 자연어 처리(NLP), 인공 지능 및 통계 분석을 적용합니다. 고객이 자신과 운영에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 귀중한 통찰력을 기업에 제공합니다. 이러한 통찰력은 비즈니스 결정을 알리는 데 사용됩니다.

감정 분석의 수준 및 유형

기업은 여러 수준에서 온라인 감정 분석을 수행할 수 있습니다. 인공 지능 리뷰( Artificial Intelligence Review )에 발표된 최근 기사의 저자는 다음과 같은 수준의 감정 분석을 구분했습니다.

• 문서 수준
• 문장 수준
• 구문 수준
• 화면 수준

이러한 각 수준에서 감정 점수는 텍스트의 관련 부분(전체 문서, 개별 문장 또는 구)에 할당됩니다. 그러나 측면 분석에서는 선택한 주제 또는 텍스트에서 다루는 '측면'에 할당됩니다.

이 점수는 텍스트의 극성(긍정적, 부정적, 중립적)에 초점을 맞출 수 있으며, 이는 다시 다소 세분화된 척도로 측정될 수 있습니다. 매우 긍정적, 긍정적, 중립적, 부정적, 매우 부정적을 포함하여 세 가지 범주를 5개로 확장할 수 있습니다.

또는 행복, 슬픔 또는 실망과 같은 특정 감정을 기반으로 할 수 있습니다. 선택하는 방법은 수집하려는 데이터에 따라 다릅니다.

고객 경험을 개선하기 위해 감정 분석을 수행하는 방법을 읽어보십시오.

예를 들어, 인터넷 전화 서비스 제공업체는 Trustpilot에 리뷰를 남긴 사용자가 서비스의 전반적인 품질을 어떻게 평가하는지 알고 싶어할 수 있습니다. 이 경우 '문서' 수준에서 극성에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 구체적으로 얼마나 많은 리뷰가 부정적인지, 얼마나 많은 리뷰가 긍정적인지 등입니다. 그러나 회사가 사용 편의성과 같은 서비스의 특정 측면에 대한 반응에 관심이 있다면 감정 주도적 측면 기반 분석이 더 적합 할 것입니다 (그래서 사람들은이 기능에 대해 분노합니까? 기쁜?).

온라인 감정 분석은 어떻게 작동합니까?

온라인 감정 분석 도구는 완전히 자동화되거나 사람이 지정한 규칙을 구현할 수 있습니다. 이 두 가지 기능을 결합한 하이브리드 방식도 가능합니다.

기존 솔루션을 사용할 가능성이 높기 때문에 기술적인 차이로 지루하지 않을 것입니다. 대신, 규칙 기반 감정 분석은 긍정적인 단어와 부정적인 단어의 사전에 의존한다는 점을 명심하십시오. 텍스트의 감정 점수를 계산하는 데 사용됩니다.

한편 자동화된 감정 분석은 기계 학습 알고리즘에 의존합니다. 단어와 순서에 따라 텍스트가 표현하는 감정을 결정합니다. 하이브리드 접근 방식은 이 두 가지 기능을 결합합니다. 규칙 기반 분석의 투명성과 자동화 도구의 방대한 처리 능력을 최대한 활용합니다.

온라인 감정 분석의 비즈니스 응용

감정 분석은 기업이 브랜드, 제품, 서비스 및 기타 비즈니스 측면에 대한 인식과 관련된 방대한 양의 비정형 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 일부 특정 구현에는 다음이 포함됩니다.

고객 피드백 분석

현대 기업은 고객 피드백의 중요성을 과소평가해서는 안 됩니다. 그것은 그들이 거대한 시장 경쟁에 직면하여 고객의 요구를 충족시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 브랜드 인지도에 강력한 영향을 미친다는 것은 말할 것도 없습니다.

피드백은 다양한 출처에서 올 수 있습니다. 여기에는 고객 프로그램, NPS 설문조사, 소셜 미디어 모니터링, 온라인 리뷰, 의견 포럼 등이 포함될 수 있습니다. 이 데이터에 액세스하고 이를 이해하는 것이 중요합니다. Bright Local에 따르면 대부분의 고객은 비즈니스 리뷰를 읽고 작성합니다. 그들은 또한 리뷰가 구매 결정에 영향을 미친다는 점에 주목합니다.

이러한 출처에서 얻을 수 있는 정보의 양은 방대합니다. 강력한 데이터 관리 플랫폼의 도움 없이 사람이 처리하는 것은 거의 불가능합니다. 온라인 감정 분석 도구는 작업에 도움이 됩니다. 이를 통해 고객이 귀하의 비즈니스에 대해 어떻게 느끼는지 모니터링할 수 있습니다. 또한 이러한 인식이 다양한 소비자 그룹에 따라 어떻게 달라지고 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지에 대해서도 설명합니다.

시장 조사

감정 분석은 고객 리뷰만을 위한 것이 아니라 시장 보고서 및 비즈니스 저널과 같은 자료에 적용할 수 있습니다. 새로운 트렌드에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 좋은 방법이며 중요한 것은 이를 사용하여 경쟁업체를 조사할 수 있다는 것입니다.

이전 예의 인터넷 전화 서비스 공급자로 돌아가 보겠습니다. 마케팅 팀은 클라우드 기반 전화 시스템을 조사하고 감정 분석을 적용하여 고객이 가장 중요하게 여기는 기능을 설정할 수 있습니다.

그것은 또한 그들의 리뷰를 보고 그들이 고심하는 것을 알아낼 수 있습니다. 이를 통해 팀은 이러한 영역에서 자신의 강점을 실제로 강조하여 경쟁업체로부터 실망한 고객을 유치할 수 있습니다.

미디어 모니터링 도구로 시장 조사를 수행하는 방법을 읽어보십시오.

브랜드 평판 관리

오피니언 포럼과 소셜 미디어에 게시된 소비자 리뷰는 비즈니스에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 앞서 언급한 Bright Local의 연구에 따르면 대부분의 고객은 별 3개 미만의 평가를 받은 비즈니스에는 참여하지 않을 것입니다.

따라서 고객이 온라인에서 귀하의 비즈니스에 대해 남기는 리뷰를 모니터링하면 확실히 효과가 있습니다! 온라인 감정 분석 도구를 사용하면 브랜드에 대한 인식을 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 긍정적이거나 부정적인 방식으로 가장 큰 영향을 미치는 소스를 식별할 수 있습니다.

물론 브랜드 평판 관리는 단순히 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 결과에 따라 행동해야 하므로 논의의 다음 요점으로 넘어갑니다.

위기 예방 및 지속적인 개선

고객의 감정을 주시하는 한 위기가 통제 불능 상태가 되기 전에 이를 감지할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 항상 주요 문제에 관한 것은 아닙니다. 사소한 문제를 식별하고 신속하게 해결하면 평판 손상으로부터 안전하게 보호할 수 있습니다.

아마도 우리의 인터넷 전화 서비스 제공업체는 많은 고객들이 최근에 자사의 클라우드 PBX 전화 시스템에 대해 부정적인 리뷰를 게시했다는 사실을 발견했을 것입니다. 온라인 감정 분석 도구 덕분에 이를 조기에 파악한 회사는 새로운 업데이트에 몇 가지 새로운 버그가 있음을 깨달을 수 있습니다. 이를 신속하게 파악하여 문제를 해결하고 문제가 발생한 사람들을 위한 전용 서비스 라인을 개설할 수도 있습니다. 응답에 대한 긍정적인 평가는 초기의 부정적인 피드백을 상쇄할 수 있습니다.

마지막으로 감정 분석은 마케팅 및 광고 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다. 과거 및 현재 캠페인에 대한 응답을 분석할 수 있습니다. 마케팅 팀이 원격으로 작업하는 동안 충분한 창의성을 발휘했는지 또는 만족스러운 결과를 제공하기 위해 더 많은 노력이 필요한지 확인할 수 있습니다.

감정 분석을 구현하는 방법?

감정 분석 도구는 다양한 온라인 공급업체에서 구할 수 있습니다. 또는 자체 소프트웨어를 구축할 수 있습니다. 두 가지 접근 방식 모두 선택하기 전에 고려해야 할 장단점이 있습니다.

기성품 도구를 찾는 것이 일반적으로 더 편리하고 경제적인 선택입니다. 다른 비즈니스 영역에서도 마찬가지입니다. Mediatoolkit과 같은 기성 솔루션은 상당한 시간과 비용을 절약하여 삶을 더 쉽게 만듭니다.

그러나 매우 구체적인 요구 사항이 있는 경우 처음부터 새로 구축하거나 고도로 사용자 정의할 수 있는 것을 구입하는 것이 장기적으로 더 낫다는 것을 알 수 있습니다.

진행중인 작업…

머신 러닝과 NLP 기술의 현 상태를 감안할 때 기존의 온라인 감정 분석 도구는 완벽하지 않습니다. 여전히 문제와 과제가 있습니다. 특히 인간 언어의 복잡성을 다루는 기계의 능력에 관해서는 더욱 그렇습니다.

그럼에도 불구하고 오늘날 사용 가능한 감정 분석 소프트웨어는 많은 귀중한 정보를 확실히 제공할 수 있습니다. 이를 마케팅 팀을 위한 편리한 데이터 목록으로 쉽게 변환하고 최선의 추측을 하기보다 목표 시장이 실제로 어떻게 느끼는지에 응답할 수 있습니다.

기술 진보가 계속되고 도구가 점점 더 효과적이라는 것을 기억하십시오. 지금 참여하는 것은 초기 혜택을 누리고 계속해서 개선됨에 따라 앞서 나갈 수 있음을 의미합니다. 아직 온라인 감정 분석을 시도하지 않았다면 이제 수행하여 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 확인하십시오!

Richard Conn은 통합 컨택 센터, 음성, 비디오, 채팅 기능 및 가상 사무실 전화 서비스를 포함한 기능을 갖춘 선도적인 커뮤니케이션 플랫폼인 8×8의 수요 창출 담당 선임 이사입니다. 그는 빠르게 변화하고 경쟁이 치열한 B2B 환경에서 주요 ROI 개선을 달성한 실적이 있는 분석 및 결과 중심의 디지털 마케팅 리더입니다. Richard는 Invoca 및 Yesware와 같은 다른 도메인에서도 글을 썼습니다. 그의 LinkedIn을 확인하십시오 .