Last updated on 2월 21st, 2021 at 11:14 오후
고객의 말에 귀 기울였을 뿐입니다. 만두는 식사가 아니라 맥주 안주라고
여기 ‘고객의 언어’들을 모으고 분석하여 강력한 인사이트를 도출해 매출을 껑충 뛰게 한 이야기가 있습니다. 흔히 분석이라고 하면 수치와 그래프를 쉽게 떠올리지만, 이는 ‘텍스트’를 분석한 것이지요.
국내 대기업 C그룹은 최근 3년 동안 한국인의 만두 소비와 관련하여 각종 SNS의 글 약 42억만 건을 조사하였습니다. 그 결과 ‘만두와 맥주 안주’를 키워드로 언급한 글이 3만 5천 건 -> 4만 9천 건 -> 7만 3천 건으로 크게 늘었지요. 맥주 안주로 만두 수요가 많이 증가한 것입니다. C그룹은 ‘맥주 안주 마케팅’을 통해 만두의 매출을 늘렸고, 만두 시장에서 압도적인 1등으로 자리매김하였습니다. 조리하기 쉽고 간편할 뿐만 아니라 만두의 육즙이 맥주와 잘 어울린다는 고객들의 평으로 인기가 많았습니다.
이처럼 소비자들의 의견을 하나하나 듣고 모은다면, 더욱 효과적으로 제품과 서비스를 제공할 수 있지 않을까요? 수치적인 데이터뿐만 아니라 실제로 고객들의 목소리인 정성적 데이터들을 잘 수렴한다면, 더욱 섬세하게 고객의 니즈를 만족시킬 수 있을 것입니다. 이러한 방식을 해결해주는 방법이 있으니, 바로 ‘텍스트 마이닝’입니다.
참고: ‘홈술족’ 위한 간편 맥주 안주로 ‘만두’ 인기
[텍스트 마이닝, 고객의 생각을 읽다]
텍스트 마이닝은 말 그대로 글(텍스트)을 캐낸다(마이닝은 ‘mining’으로 ‘(광산을)채굴하다’라는 뜻)는 의미입니다. 단어의 출현 빈도, 단어 간 관계성 등을 파악하여 유의미한 정보를 추출하는 것입니다. 이는 ‘자연어 처리 기술’을 기반으로 하고 있습니다.
‘자연어’가 무엇일까? 간단히 말하면 C언어나 JAVA와 같은 컴퓨터 프로그래밍을 인위적으로 만들어진 언어와 달리, 우리가 일상생활에서 사용하는 말, 언어입니다. 이런 자연어 처리 기술을 바탕으로 사람들이 작성한 텍스트를 컴퓨터가 분석하여 중요한 단어나 문장들을 추출할 수 있습니다. 이를 잘 활용하면 매력적인 뉴스 기사의 헤드라인 작성, 제품에 대한 고객 반응 분석, 우리 브랜드에 대한 고객 생각 등을 알아낼 수 있습니다.
관련 글 보기 : 자연어 처리(NLP)가 한국어에서 특히 어려운 4가지 이유
[아직 ‘한국어 분석’은 한계가 있다, 하지만…]
예를 하나 들어볼까요? ‘한국어’라는 단어를 분석해 보면 ‘한국어는’, ‘한국어의’, ‘한국어를’ 등의 표현들은 모두 ‘한국어’라는 핵심 단어를 가지고 있습니다. 하지만 기계적으로 이 표현들을 각각 다르게 인식할 수도 있죠. 이러한 점 때문에 한국어로 된 텍스트를 쪼개는 과정이 영어보다 더 많이 필요하지요. 그러나 앞서 C그룹의 텍스트 마이닝을 통한 매출 증대 예시에서 보았듯이, 지금의 기술로도 충분히 유의미한 인사이트를 도출해낼 수 있습니다.
흔히 ‘데이터 분석’이라고 하면 ‘숫자’를 어떻게 표현할까를 고민하는 경우가 많습니다. 하지만 ‘텍스트’에서 뽑아내는 데이터 역시 숫자 못지않게 강력한 인사이트를 도출하는 데 도움을 줍니다. 양적 데이터와 질적 데이터를 모두 분석할 줄 안다면 비즈니스에서 더 강력한 제품/서비스를 만들어낼 수 있을 것입니다. 특히, 텍스트 마이닝이라는 유니크한 기술을 익힌다면, 누구보다 차별화된 개인 커리어를 갖출 수 있겠죠?
