데이터 분석의 핵심: 텍스트 분석 및 마이닝의 중요성
현대 사회에서 성공적인 비즈니스를 운영하기 위해서는 텍스트 분석을 통해 고객 및 다양한 이해 관계자로부터 중요한 정보를 추출하는 것이 필수적입니다. 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터가 존재하지만, 이를 제대로 분석하여 유의미한 통찰력을 얻지 못한다면 아무런 가치가 없습니다.
이러한 상황에서 텍스트 분석 및 마이닝 도구가 중요한 역할을 합니다. 텍스트 분석 소프트웨어는 원시 텍스트 데이터에서 패턴과 트렌드를 발견하고 통계적 분석 결과를 제공하여 의사 결정에 필요한 기초 자료를 제공합니다.
텍스트 분석 도구를 자세히 살펴보기 전에, 먼저 텍스트 분석 기술과 그 다양한 활용 사례에 대해 알아보도록 하겠습니다.
텍스트 분석 및 마이닝이란 무엇인가?
텍스트 분석은 원시 텍스트 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻는 과정을 의미합니다. 이는 고객의 의견과 피드백에서 감정을 파악하고 가치 있는 정보를 추출하여 정보에 기반한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.
텍스트 분석은 텍스트 추출, 식별, 분류, 구문 분석, 엔터티 관계 모델링, 그리고 클러스터링과 같은 다양한 작업을 포괄하는 용어입니다. 데이터 분석과 데이터 마이닝은 서로 다른 연구 분야에서 발전했지만, 현재는 다양한 통계적 접근 방식을 사용하여 데이터를 수집하고 분석하는 것을 의미하며, 서로 대체 가능한 용어로 사용되고 있습니다.
텍스트 분석은 자유 형식의 텍스트에서 감정을 파악하여 고객 피드백에 대한 정성적인 통찰력을 제공하는 반면, 텍스트 마이닝은 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 활용하여 구조화된 데이터에서 정보를 수집하는 데 중점을 둡니다.
텍스트 분석 및 마이닝 소프트웨어의 실제 활용 사례
텍스트 분석 도구는 다음과 같은 다양한 상황에서 효과적으로 활용될 수 있습니다.
1. 대용량 문서의 신속한 분석
텍스트 분석 도구는 이메일, 채팅, 소셜 미디어 피드, 메시지 및 리뷰와 같은 다양한 소스에서 생성되는 비정형 데이터를 분석하는 데 활용됩니다. 수동으로 분석하려면 엄청난 시간이 소요되는 대용량 문서를 텍스트 분석 소프트웨어를 사용하면 훨씬 빠른 시간 내에 처리할 수 있습니다.
2. 실시간 고객 리뷰 모니터링
온라인 상에 나타나는 고객 의견과 리뷰는 매우 다양하며, 텍스트 분석 소프트웨어는 이러한 피드백을 실시간으로 모니터링하고 부정적인 리뷰나 게시글에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
3. 직원 피드백 분석 및 이해
기업은 텍스트 마이닝 도구를 활용하여 직원들의 피드백을 분석하고 고충을 이해함으로써 조직 전략을 개선하고 긍정적인 업무 환경을 조성할 수 있습니다.
다음은 현재 시장에서 주목받는 텍스트 분석 도구 목록입니다.
주요 텍스트 분석 도구 소개
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend는 문서에서 가치 있는 정보를 추출하는 데 특화된 텍스트 분석 도구입니다. 기계 학습 기술을 기반으로 텍스트에서 의미 있는 정보와 관계를 찾아냅니다.
주요 기능으로는 언어 감지, 키워드 추출, 감정 분석, 주제 모델링 및 구문 분석 등이 있습니다. 이 도구는 문서, 제품 리뷰, 고객 지원 티켓, 이메일 및 소셜 미디어 게시글과 같은 다양한 유형의 텍스트 데이터를 분석하는 데 사용될 수 있습니다.
Amazon Comprehend는 문서 처리 워크플로를 간소화하고 개인 식별 정보를 강력하게 보호하여 안전한 데이터 분석 환경을 제공합니다. 또한 사용이 매우 간편하여 이전 경험이 없는 사용자도 빠르게 익힐 수 있으며, 다양한 AWS 서비스와 원활하게 통합됩니다.
Thematic
고객 중심적인 기업에게 고객 피드백 및 지원 데이터 분석은 매우 중요합니다. Thematic은 고객 피드백을 연결하고 이해하기 위한 협업 플랫폼을 제공하는 텍스트 분석 소프트웨어입니다.
Thematic은 실시간에 가까운 피드백 분석을 통해 가치 있는 통찰력을 제공하며, 텍스트 처리 AI를 사용하여 빠르게 성장하는 기업이 고객 피드백 데이터에서 반복되는 주제와 트렌드를 파악할 수 있도록 지원합니다.
Thematic은 최첨단 감정 분석 기술을 사용하여 비정형 고객 피드백을 가치 있는 통찰력으로 변환합니다. 이외에도 데이터가 지표에 미치는 영향을 분석하고 시각적인 인포그래픽 형태의 분석 보고서를 제공합니다.
SurveyMonkey, Discourse, Zendesk, Trustpilot 및 Medallia와 같은 인기 있는 고객 설문 조사 및 지원 애플리케이션과의 원클릭 통합을 지원하여 온라인 리뷰, 지원 채팅 및 설문 조사에서 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다.
Google Cloud NLP
Google Cloud NLP는 Google Cloud Storage와 호환되는 서비스를 찾는 기업에 적합한 텍스트 분석 플랫폼입니다. Google Workspace 앱과의 통합도 지원합니다.
이 도구는 Google의 기계 학습 기술을 활용하여 원시 텍스트에서 통찰력을 추출하며, 콘텐츠 분류, 감정 분석, 엔터티 추출 및 구문 분석과 같은 다양한 기능을 제공합니다.
엔터티 분석을 통해 채팅, 이메일 및 소셜 미디어 게시글과 같은 문서에서 특정 필드를 찾고 레이블을 지정할 수 있으며, 감정 분석을 통해 고객의 의견을 더욱 정확하게 이해할 수 있습니다. 또한 텍스트 분석 및 저장과 같은 기능도 제공하며, 사용자 정의 엔터티 추출 기능을 통해 문서 내에서 특정 도메인에 특화된 엔터티를 찾을 수도 있습니다.
Chattermill
Chattermill은 인공 지능을 활용하여 회사의 성장과 고객 충성도를 높이는 데 도움을 주는 텍스트 분석 도구입니다. 다양한 피드백 및 고객 상호 작용 소스에서 데이터를 하나의 협업 플랫폼으로 수집합니다.
Chattermill은 Trustpilot, Typeform, Google Play, App Store, SurveyMonkey, Slack, Ask Nicely, Survey Gizmo, Reviews.io, Zendesk 등 다양한 앱과의 통합을 지원합니다.
Chattermill은 테마 및 감성 분석 AI를 사용하여 제품 및 브랜드에 대한 고객의 감정을 분석하고 반복되는 주제의 근본 원인을 파악합니다. 또한 분석 결과를 바탕으로 수익을 증대시키고 고객 유지율을 높이는 방법을 효과적으로 식별하고 예측할 수 있습니다.
이 도구는 영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 러시아어, 아랍어 및 북경어를 포함한 다양한 언어의 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.
Voyant Tools는 인문학 연구 분야에서 주로 사용되지만 웹사이트 텍스트 분석 도구로도 활용할 수 있습니다. 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 다양한 분석 작업을 수행합니다.
Voyant Tools의 기능을 활용하여 웹사이트 분석 데이터를 시각적으로 표현할 수 있지만, 심층적인 텍스트 분석에는 적합하지 않습니다.
MonkeyLearn
기존 도구와 쉽게 통합할 수 있는 사용자 정의 가능한 SaaS 텍스트 분석 소프트웨어를 찾고 있다면 MonkeyLearn이 좋은 선택입니다. MonkeyLearn은 정량적 콘텐츠 분석에 특화된 플랫폼입니다.
텍스트 문서, 온라인 리뷰, 설문 조사 응답, 고객 피드백 및 소셜 미디어 대화를 포함한 다양한 유형의 비정형 텍스트 데이터를 분석할 수 있는 강력한 텍스트 마이닝 소프트웨어입니다.
MonkeyLearn은 정교한 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 정확한 텍스트 분석 결과를 제공합니다. Google Sheets, Microsoft Excel, Zendesk, Google Forms, Airtable, HelpScout 및 Zapier와 같은 다양한 앱과의 통합을 지원합니다.
또한 감정 분석, 키워드 추출, NPS 피드백 분석 및 이메일 응답 분류와 같은 유용한 기능을 제공합니다.
Keatext
다양한 소스의 비정형 데이터를 분석하기 위한 고객 경험 분석 도구를 찾고 있다면 Keatext가 좋은 대안이 될 수 있습니다. 특히 비영리 단체나 대학 소속 사용자에게는 무료 버전을 제공합니다.
소셜 미디어 대화, 이메일 또는 설문 조사와 같이 분석이 필요한 데이터가 있다면 Keatext는 클라우드 기반 텍스트 분석 소프트웨어를 통해 기계 학습 및 인공 지능 기술을 활용하여 효과적인 분석을 수행합니다.
Keatext는 데이터를 수동으로 분석하는 번거로움을 없애고 고객 경험을 향상시키기 위해 집중해야 할 부분을 명확하게 제시합니다. 또한 여러 언어로 피드백을 수집하고 데이터를 다양한 방식으로 시각화할 수 있도록 지원합니다.
WordStat
대량의 비정형 정보를 정확하게 처리할 수 있는 텍스트 분석 소프트웨어를 찾고 있다면, WordStat을 고려해 볼 수 있습니다. WordStat은 사용하기 쉬운 인터페이스와 유연한 분석 기능을 제공합니다.
WordStat은 분당 2,500만 단어를 처리할 수 있으며 주제를 추출하고 패턴을 식별하는 데 특화되어 있습니다. 문서 마이닝을 통해 주제와 트렌드를 신속하게 파악하고 정량적 콘텐츠 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
또한 WordStat을 사용하여 개방형 응답을 분석하고 비즈니스 인텔리전스 데이터를 생성하며, 뉴스 보도를 조사하고 사기를 탐지할 수 있습니다. 다양한 도구와 호환되어 다른 분석 소프트웨어와 함께 사용할 때 뛰어난 유연성을 제공합니다.
RapidMiner
데이터가 숫자만을 의미한다고 생각한다면, RapidMiner를 통해 텍스트 데이터에서도 가치 있는 정보를 얻을 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. RapidMiner는 모델 배포 및 작업을 수행할 수 있는 고급 텍스트 마이닝 도구이며, 인공 지능을 사용하여 텍스트 분석 및 마이닝 작업을 수행하고 비즈니스에 도움이 되는 통찰력을 제공합니다.
질적 및 텍스트 콘텐츠에서 얻을 수 있는 정보는 제품 개발, 마케팅 및 위험 관리 등 다양한 분야에서 기업 성장을 위한 발판을 제공합니다.
온라인 리뷰, 특허 출원, 연구 저널, 소셜 미디어, 콜센터 기록 및 청구서와 같은 다양한 원시 텍스트 데이터 소스를 분석할 수 있습니다. RapidMiner는 제품과 서비스에 대한 고객의 의견을 파악하여 기업이 조직적 목표를 달성하고 성공적인 비즈니스를 운영할 수 있도록 지원합니다.
결론
텍스트 분석 도구는 이메일, 소셜 미디어 플랫폼, 온라인 리뷰 및 대용량 온라인 문서와 같은 다양한 소스에서 텍스트 데이터를 분석하는 데 매우 유용합니다. 기업은 이러한 도구를 사용하여 대중의 감정과 브랜드 또는 제품에 대한 인식을 정확하게 파악할 수 있습니다.
텍스트 마이닝 소프트웨어를 통해 얻은 통찰력은 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필수적이며, 따라서 점점 더 많은 기업들이 이러한 도구에 관심을 가지고 있습니다.
키워드 추출, 감정 분석, 엔터티 추출 등 다양한 텍스트 분석 작업을 위한 다양한 도구를 시장에서 찾아볼 수 있습니다.
이 글에서는 텍스트 분석 및 마이닝 소프트웨어 시장에서 주목받는 주요 도구들을 소개했습니다. 요구 사항에 따라 적합한 도구를 선택하여 활용할 수 있습니다.
자체적인 텍스트 분석 소프트웨어를 개발하고 싶다면 로우 코드 또는 노 코드 플랫폼을 활용해 볼 수 있습니다.