모든 사업의 핵심 동력은 고객입니다. 고객이 귀사의 제품과 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 파악하는 것은 조직이 장기적으로 성장하는 데 매우 중요합니다. 감정 분석 도구를 활용하면 고객 피드백 데이터를 통해 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다.
감정 분석은 고객과 소비자를 이해하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이 분석 기법은 정제되지 않은 대량의 데이터에서 유용한 통찰력을 추출할 수 있게 해주며, 이는 다양한 응용 프로그램을 통해 가능합니다.
지금부터 오피니언 마이닝의 개념, 그 유형, 작동 방식, 도전 과제 및 실제 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
감정 분석이란 무엇인가?
감정 분석은 텍스트 분석 및 마이닝 과정을 통해 감정이나 정서를 식별하는 기술입니다. 때로는 오피니언 마이닝이라고도 불립니다. 기업들은 이 접근 방식을 사용하여 제품 및 서비스에 대한 고객의 의견을 분류하고 분석할 수 있습니다. 감정 결정 외에도, 이 분석은 텍스트의 극성, 주제 및 의견도 파악할 수 있습니다.
오피니언 마이닝은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 데이터 마이닝 기술을 활용하여 이메일, 고객 지원 채팅, 소셜 미디어 채널, 포럼 및 블로그 댓글과 같은 비정형 텍스트 데이터에서 개인적인 의견을 추출합니다. 알고리즘은 자동, 규칙 기반 또는 하이브리드 방법으로 감정을 분석하므로 수동 데이터 처리의 필요성을 줄여줍니다.
감정 분석 도구로서의 Grammarly
Grammarly는 단순한 문법 및 구두점 수정 도구가 아니라, 오피니언 마이닝 도구로도 활용될 수 있습니다. 이메일 작성 시 Grammarly 통합 기능을 사용해 보신 적이 있다면, 이메일 하단에 이모티콘이 표시되는 것을 보셨을 겁니다. 이 이모티콘은 해당 이메일 콘텐츠가 친근한지, 공식적인지 또는 비공식적인지 등을 나타냅니다.
이러한 이모티콘은 텍스트의 어조 또는 감정 분석 결과를 보여줍니다. Grammarly는 일련의 규칙과 기계 학습을 활용하여 작성된 글에서 어조나 감정에 영향을 미치는 신호를 찾아냅니다. 단어 선택, 대문자 사용, 구두점 및 구문을 분석하여 수신자가 메시지를 어떻게 받아들일지 예측합니다.
이메일뿐만 아니라, 사용자가 작성하는 모든 텍스트의 감정을 감지하고 글에 담긴 지배적인 감정을 알려줍니다. 이를 통해 타인과의 건강한 관계를 구축하는 데 도움이 되는 적절한 어조를 선택할 수 있습니다.
감정 분석의 중요성
실시간 감정 추적
새로운 고객을 유치하는 것은 기존 고객을 유지하는 것보다 더 많은 비용이 들지만, 기존 고객 역시 지속적인 관리가 필요합니다. 고객이 오늘 귀사의 브랜드에 대해 느끼는 감정은 내일 바뀔 수 있습니다. 오피니언 마이닝을 통해 고객의 감정을 실시간으로 파악하고 즉각적으로 대응할 수 있습니다.
더 나은 제품과 서비스
고객 감정 분석을 통해 고객의 반응과 피드백을 면밀히 검토할 수 있습니다. 이러한 데이터는 더 나은 제품을 개발하고 향상된 고객 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한 감정과 주요 주제를 신속하게 파악하여 팀의 생산성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
실행 가능한 데이터 확보
감정 분석을 통해 실행 가능한 귀중한 데이터를 얻을 수 있습니다. 오늘날 소셜 미디어는 사람들이 브랜드에 대해 지속적으로 이야기하고 태그를 지정하면서 데이터로 가득 차 있습니다. 이러한 감정 데이터를 분석한다는 것은 브랜드 이미지와 제품 성과에 대한 실질적인 정보를 얻는다는 의미입니다.
맞춤형 마케팅 캠페인
오피니언 마이닝을 활용하여 마케팅 캠페인의 효과를 평가할 수 있습니다. 분석 결과를 바탕으로 고객의 감정에 따라 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 기업이 마케팅 전략을 개선하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 특정 제품 구매에 관심이 있고 회사에 대해 긍정적인 인식을 가진 고객을 위한 특별 캠페인을 기획할 수 있습니다.
브랜드 이미지 모니터링
오늘날 비즈니스 환경은 경쟁이 매우 치열하여 브랜드 이미지를 유지하는 것이 쉽지 않습니다. 오피니언 마이닝을 통해 고객이 회사를 어떻게 인식하는지 정확하게 파악하고, 이에 따라 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
감정 분석의 유형
기업의 요구 사항에 따라 다양한 감정 표현을 포착하기 위해 여러 가지 오피니언 마이닝 모델을 적용할 수 있습니다.
세분화된 분석
이 모델은 극성 정밀도를 높이는 데 매우 유용합니다. 고객으로부터 받는 리뷰와 평가를 세밀하게 분석하는 데 도움을 줍니다. 기업은 이 분석을 통해 고객의 의견을 매우 긍정적, 긍정적, 부정적, 매우 부정적, 중립적 등 다양한 극성 범주로 세분화하여 관리할 수 있습니다.
측면 기반 분석
이 유형의 감정 분석은 고객 리뷰에 대한 심층적인 분석을 제공합니다. 고객이 언급하는 비즈니스 또는 제품의 특정 측면을 파악하는 데 초점을 맞춥니다.
예를 들어, 과일 주스 판매자로서 “상큼하지만 생분해성 빨대가 포함되어야 함”이라는 리뷰를 받았다고 가정해 봅시다. 이 분석을 통해 고객이 주스 맛에 대해서는 긍정적으로 평가하지만, 포장재에 대해서는 부정적인 의견을 가지고 있다는 것을 알 수 있습니다.
감정 감지 분석
기업은 이 모델을 활용하여 분노, 만족, 좌절, 두려움, 걱정, 행복, 공포와 같은 사용자의 피드백에 담긴 감정을 정확하게 감지할 수 있습니다. 이 시스템은 일반적으로 어휘 사전을 사용하지만, 일부 고급 분류기는 기계 학습 알고리즘을 함께 활용하기도 합니다.
그러나 감정을 정확하게 감지하기 위해서는 어휘 사전보다는 머신러닝을 사용하는 것이 더 효과적입니다. 단어 하나는 사용 맥락에 따라 긍정적이거나 부정적인 의미를 전달할 수 있기 때문입니다. 어휘 사전은 때때로 감정을 부정확하게 감지할 수 있지만, ML은 감정을 보다 정확하게 판단할 수 있습니다.
의도 분석
이 모델을 통해 소비자의 구매 의도를 정확하게 파악할 수 있습니다. 따라서 곧 구매할 의사가 없는 고객에게 불필요하게 시간과 노력을 낭비할 필요가 없습니다. 대신, 제품을 구매할 가능성이 높은 고객에게 집중할 수 있으며, 리타게팅 마케팅을 통해 그들의 관심을 유도할 수 있습니다.
감정 분석은 어떻게 작동하는가?
오피니언 마이닝은 일반적으로 문장을 스캔하고, 긍정, 중립 또는 부정 여부를 판단하는 알고리즘을 통해 작동합니다. 첨단 오피니언 마이닝 도구는 정적인 기존 알고리즘을 인공지능 및 머신러닝으로 대체하는 추세입니다. 이러한 이유로 업계에서는 오피니언 마이닝을 감정 AI라고도 부릅니다.
현재 감정 분석은 주로 다음 두 가지 작업 모델을 따릅니다.
#1. 머신러닝 기반 감정 분석
이름에서 알 수 있듯이 이 기술은 머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 다양한 훈련 데이터로부터 학습합니다. 따라서 모델의 정확도는 입력 데이터의 품질과 문장의 감정을 얼마나 정확하게 이해하는지에 따라 크게 좌우됩니다. 이 내용에 대한 자세한 정보는 “머신러닝을 사용하여 감정 분석을 생성하는 방법” 섹션에서 자세히 다루겠습니다.
#2. 규칙 기반 감정 분석
이는 전통적인 오피니언 마이닝 방식입니다. 알고리즘에는 문장의 감정을 식별하기 위한 미리 설정된 규칙이 포함되어 있습니다. 규칙 기반 시스템은 또한 단어 목록(어휘 사전), 토큰화, 구문 분석 및 형태소 분석을 통해 자연어 처리(NLP)를 수동으로 활용합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다.
어휘 사전 라이브러리
프로그래머는 알고리즘 내부에 긍정적인 단어와 부정적인 단어 목록을 만듭니다. 이 작업에 표준 어휘 사전을 활용할 수 있습니다. 긍정적인 단어와 부정적인 단어를 결정할 때 세심한 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 실수가 있으면 최종 결과에 오류가 발생할 수 있습니다.
텍스트 토큰화
기계는 인간의 언어를 이해할 수 없으므로 프로그래머는 텍스트를 가능한 한 작은 단위(예: 단어)로 분할해야 합니다. 따라서 텍스트를 문장으로 분할하는 문장 토큰화가 사용됩니다. 마찬가지로 단어 토큰화는 문장 내 단어들을 개별적으로 분할합니다.
불필요한 단어 제거
이 단계에서는 표제어 추출 및 불용어 제거가 중요한 역할을 합니다. 표제어 추출은 유사한 단어들을 하나의 그룹으로 묶는 과정을 의미합니다. 예를 들어, ‘am’, ‘is’, ‘are’, ‘been’, ‘were’ 등은 모두 ‘be’라는 동일한 표제어로 간주될 수 있습니다.
마찬가지로 불용어 제거는 ‘for’, ‘to’, ‘a’, ‘at’ 등과 같이 텍스트의 감정 측면에 큰 영향을 미치지 않는 과도한 단어들을 제거하는 과정입니다.
감정 단어의 컴퓨터 기반 계산
감정 분석 프로젝트는 대량의 텍스트 데이터를 처리해야 하므로 긍정적, 부정적, 중립적 단어를 효율적으로 계산하기 위해 컴퓨터 프로그램을 사용해야 합니다. 또한 이 과정에서 발생할 수 있는 인적 오류를 줄이는 데에도 도움이 됩니다.
감정 점수 계산
이제 오피니언 마이닝 작업은 비교적 간단해집니다. 프로그램은 텍스트에 점수를 부여해야 합니다. 점수는 백분율 형식으로 표시될 수 있습니다. 예를 들어, 0%는 부정적, 100%는 긍정적, 50%는 중립을 나타낼 수 있습니다.
또는 일부 프로그램은 -100 ~ +100 스케일을 사용합니다. 이 척도에서 0은 중립, -100은 부정적 감정, +100은 긍정적인 감정을 나타냅니다.
감정 분석의 실제 응용 사례
기업들은 지속적으로 정성적 데이터를 수집하며, 이 데이터는 효과적으로 분석되어야 합니다. 다음은 오피니언 마이닝의 주요 실생활 사용 사례입니다.
- 감정 분석은 고객 지원 대화를 분석하는 데 사용됩니다. 기업이 워크플로우를 간소화하고 고객 서비스 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 고객이 포럼과 온라인 커뮤니티에서 하는 이야기는 기업에 매우 중요합니다. 이 방법을 사용하여 해당 플랫폼에서의 전반적인 고객 인상을 파악할 수 있습니다.
- 소셜 미디어의 고객 리뷰는 사업의 성공 또는 실패를 좌우할 수 있습니다. 감정 분석은 청중이 회사에 대해 어떤 이야기를 하는지 식별하는 데 자주 사용됩니다.
- 오피니언 마이닝은 시장 동향을 파악하고 새로운 시장을 결정하며 경쟁사를 분석하는 데 활용될 수 있습니다. 따라서 기업들은 새로운 제품이나 브랜드를 출시하기 전에 시장 조사 목적으로 이 기술을 사용합니다.
- 제품 리뷰는 기업이 감정 분석을 활용하는 또 다른 영역입니다. 이를 통해 제품을 개선할 수 있는 부분을 파악할 수 있습니다.
- 새로 출시된 제품 또는 앱의 베타 버전에 대한 설문 조사에는 제품 개선에 활용할 수 있는 중요한 정보가 포함되어 있습니다. 오피니언 마이닝은 고객 설문 조사에서 중요한 데이터를 수집하는 데 매우 유용합니다.
머신러닝을 활용한 감정 분석 생성
텍스트 전처리
텍스트 전처리 과정에서 머신러닝 알고리즘은 인공지능 마이닝에 불필요한 단어를 제거하기 위해 불용어 제거 및 표제어 추출 기술을 활용할 수 있습니다.
원시 텍스트를 처리한 후, AI 프로그램은 벡터화 방법을 적용하여 감정 단어를 숫자로 변환합니다. 이 단어의 숫자 표현은 업계 용어로 ‘특성(feature)’이라고 합니다.
Bag-of-n-gram은 벡터화를 위한 일반적인 방법 중 하나입니다. 그러나 딥러닝 기술의 발전으로 인해 신경망 기반의 word2vec 알고리즘이 도입되었습니다.
AI 학습 및 예측
AI 트레이너는 감정 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트를 제공해야 합니다. 이 데이터에는 주로 여러 쌍의 특성이 포함되어 있습니다. 특성 쌍은 감정 단어와 해당 레이블(부정적, 중립적, 긍정적)의 숫자 표현을 의미합니다.
실제 텍스트의 예측
이제 프로그래머는 학습 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 ML 시스템에 새로운 텍스트를 입력합니다. 시스템은 보이지 않는 텍스트에 대한 태그 또는 클래스를 생성합니다.
때때로 AI 시스템은 로지스틱 회귀, 나이브 베이즈, 선형 회귀, 서포트 벡터 머신, 딥러닝과 같은 분류 알고리즘 모델을 활용할 수도 있습니다.
이제 감정 분석의 기본 개념을 이해했으므로, 주요 오피니언 마이닝 도구에 대해 알아볼 차례입니다.
MonkeyLearn
MonkeyLearn은 정제되지 않은 텍스트 데이터에서 감정을 빠르게 감지할 수 있는 감정 분석 소프트웨어입니다. 기업은 이 도구를 사용하여 부정적인 의견을 신속하게 파악하고 즉시 대응하여 긍정적인 인상을 줄 수 있습니다.
제품, 서비스 또는 브랜드에 대한 고객의 생각을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 긴급한 문의에 대한 응답 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 감정 분석 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
MonkeyLearn은 Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform 및 Service Cloud를 포함한 다양한 텍스트 분석 애플리케이션과의 통합을 지원합니다.
Awario
소셜 리스닝 추적이 가능한 신뢰할 수 있는 감정 분석 도구를 찾고 있다면 Awario가 좋은 선택이 될 수 있습니다. 브랜드에 대한 감정과 시간이 지남에 따른 변화를 측정하여 평판을 정확하게 파악할 수 있습니다.
이 도구를 사용하면 부정적인 소셜 미디어 댓글을 빠르게 찾아내어 우선순위에 따라 대응할 수 있습니다. 마케팅 캠페인 및 새롭게 출시된 제품에 대한 고객 반응을 파악하는 데에도 도움이 됩니다.
또한 기업은 이 플랫폼을 사용하여 경쟁사를 분석하고 그들의 강점과 약점을 파악할 수 있습니다. 분석 통계를 PDF 형식으로 내보내어 다른 사람들과 공유할 수도 있습니다.
Thematic
Thematic은 감정 분석에도 사용할 수 있는 피드백 분석 플랫폼입니다. 인공지능 기반의 오피니언 마이닝을 활용하여 고객에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 중앙 플랫폼에서 고객 피드백을 이해하고 대응의 우선순위를 정할 수 있습니다.
이 플랫폼은 설문 조사, 소셜 미디어, 고객 지원 채팅, 개방형 고객 응답 및 리뷰에서 피드백을 수집합니다. 그런 다음 AI를 사용하여 다양한 주제와 감정으로 분류합니다.
이를 통해 고객에게 무엇이 중요한지 정확하게 파악할 수 있습니다. 이 플랫폼은 고객 사이의 트렌드 주제를 원활하게 파악할 수 있도록 설계되었으므로 별도의 교육이나 수동 코딩이 필요하지 않습니다.
마지막으로
고객 감정과 구매 의도는 밀접하게 연결되어 있습니다. 기업은 잠재 고객 및 기존 고객에 대한 긍정적 또는 부정적 인상을 파악하여 더욱 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 감정 분석은 소셜 미디어 관리 및 회사 브랜딩에도 중요한 역할을 합니다.
이제 오피니언 마이닝의 중요성과 작동 방식을 이해했으므로, 최고의 감정 분석 도구를 활용하여 비즈니스에 적용할 수 있습니다. 머신러닝 기술을 활용하여 맞춤형 감정 분석 솔루션을 개발할 수도 있습니다.
관심이 있으시다면, 이 고객 피드백 도구 목록을 확인하여 제품을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.