고객 감성 분석이란 무엇인가? 용도와 응용

기업들은 그들의 브랜드에 대한 구매자의 인식을 측정하기 위해 고객 감성을 사용합니다. 잘 수행된다면, 다음과 같은 질문들에 대한 답을 제공할 수 있습니다:

• 고객들이 귀사의 브랜드, 제품 또는 서비스에 대해 어떻게 느끼고 있나요?
• 소셜 미디어에서 귀사에 대해 무엇이라고 말하나요?
• 그들은 귀사의 고객 지원 서비스에 만족하나요?

감성 분석은 목표 고객을 완전히 이해하고 비즈니스의 모든 측면을 구매자 중심으로 개인화하는데 활용될 수 있습니다.

결국 개인화가 성공의 핵심입니다.

맥킨지에 따르면, 이를 제대로 실행하는 브랜드들은 그렇지 않은 기업들보다 최대 40% 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다. 이는 훌륭한 제품을 만드는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것을 보여줍니다.

사용자의 감성도 고려해야 합니다.

고객 감성 분석은 사용자에 대한 더 깊은 이해와 개인화를 달성하여 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 감정 분석이란 무엇인가요?

고객 감정 분석은 특정 제품, 서비스 또는 기업에 대한 소비자의 의견, 감정, 태도를 감지하고 이해하는 과정입니다.

구매자의 마음을 들여다보고 사용자가 브랜드와 상호작용할 때 (전후) 어떤 생각과 감정을 가지는지 파악할 수 있게 해주는데, 이는 매우 중요합니다:

• 구매자의 39%는 개인화된 경험을 제공하지 않는 브랜드에서 구매하지 않습니다
• 100명 중 86명의 고객은 뛰어난 소비자 경험을 제공하는 기업에 더 많은 비용을 지불할 의향이 있습니다

사용자 감정 분석이라고도 알려진 이것은 일반적으로 설문조사, 소셜 미디어 게시물, 피드백, 리뷰에서 가치 있는 고객 인사이트를 발견하기 위해 수행됩니다.

웹 검색과 보도자료도 추가로 활용할 수 있습니다.

획득한 정보는 전반적인 고객 감정을 추적하고 사용자 만족도 수준을 측정하는 데 도움이 되어, 기능을 개선하고 마케팅 메시지를 최적화할 수 있게 합니다.

그렇다면 어떻게 작동하나요?

고객 감정 분석은 NLP(자연어 처리)와 같은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 감정을 긍정적, 부정적 또는 중립적과 같은 다양한 극성으로 분류합니다.

NLP는 컴퓨터 과학과 언어학을 결합하여 인간의 언어를 분석하고 해석하는 인공지능의 한 분야입니다. 비교적 짧은 시간에 많은 양의 고객 데이터를 처리할 수 있습니다.

일반적으로 간단한 감정 분석 과정은 다음 단계를 포함합니다:

1. 다양한 출처에서 텍스트 데이터 수집
2. 불필요한 정보(단어, 특수 문자) 제거
3. 텍스트를 단일 단어나 구문으로 토큰화
4. 관련 속성(구문, 어휘) 추출
5. 속성을 다른 감정 카테고리로 그룹화

알고리즘은 극성과 강도(감정의 강도)를 기반으로 속성에 고객 감정 점수를 할당하여 표현된 톤과 감정을 결정합니다.

감정 분석의 4가지 주요 유형

감정 분석 알고리즘은 자연어 처리를 사용하여 감정과 고객 만족도를 파악합니다.

고객 리뷰, 피드백, 댓글 형태의 풍부한 데이터가 있어 이제 텍스트(와 구매자)의 감정을 더 쉽게 파악할 수 있게 되었습니다.

그럼 이제 델브 에이아이(delve ai)의 가장 인기 있는 4가지 감정 분석 방법을 살펴보겠습니다.

I. 세부 분석

세부 감정 분석은 긍정 또는 부정을 넘어섭니다. 한 단계 더 나아가 감정을 매우 긍정적, 긍정적, 중립적, 부정적, 매우 부정적의 다섯 가지 극성으로 나눕니다.

텍스트 분석을 통해 각 리뷰에 1(매우 부정적)에서 10(매우 긍정적)까지의 고객 감정 점수를 할당할 수 있습니다.

이 접근 방식은 미묘한 세부 사항을 밝히고 더 포괄적인 관점을 제공하여 제품과 서비스의 개선 영역을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

II. 감정 감지

감정적 연결은 일부 브랜드에 정말 효과적입니다. 실제로 구매자의 71%가 브랜드에 대한 감정적 애착을 기반으로 브랜드를 추천합니다.

감정 감지 모델은 행복, 분노, 슬픔과 같은 긍정적 및 부정적 감정을 해독하는 데 도움이 됩니다.

주로 기계 학습 및/또는 어휘집을 사용하여 수행됩니다. 어휘집은 특정 주제와 관련된 단어나 구문으로, 감정에 따라 용어를 분류하기 쉽게 만듭니다.

하지만 사람들이 자신을 표현하는 방식을 고려하면 어휘집 사용이 어려워집니다.

예를 들어, 사용자가 "당신의 제품이 대박이에요"라고 말하면 어디에 배치해야 할지 모를 수 있습니다. 하지만 인공지능과 기계학습 기술을 결합하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

III. 측면 기반 분석

측면 기반 분석은 세부 감정 분석과 비슷합니다. 유일한 차이점은 사람들이 이야기하는 특정 주제와 대상에 초점을 맞춘다는 것입니다.

기업들은 주로 제품이나 서비스의 다양한 기능에 대한 감정을 매핑하여 소비자 리뷰 데이터를 분석하는 데 사용합니다.

다음은 예시입니다.

스마트폰 리뷰에서 브랜드는 카메라 품질, 인터페이스, 디자인에 대한 감정을 분석할 수 있습니다. 사용자가 "디자인은 그저 그렇고, 카메라 품질은 정말 나쁩니다"라고 말한다고 가정해보세요.

이 피드백을 감정 분석 소프트웨어에 넣으면 "그저 그렇고"와 "정말 나쁩니다"를 부정적인 고객 감정으로 분류할 것입니다.

IV. 의도 분석

고객 의도는 구매자가 구매 결정을 하도록 이끄는 생각입니다.

의도 분석은 잠재 고객이 귀사의 브랜드와 제품을 지지할 의향이 있는지 알려줍니다. 구매자가 원하는 것과 그들의 행동 뒤에 있는 목적을 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다.

즉, 웹사이트를 처음 방문할 때 무엇을 하고 싶어하는지? 또는 왜 고객 서비스 팀에 지속적으로 연락하는지?

따라서 구매 의도를 보일 때 즉시 연락할 수 있습니다. 이는 상당한 시간과 자원을 절약하여 진정한 고객을 추구할 수 있게 해줍니다.

감성 분석이 귀사의 비즈니스에 왜 중요한가요?

고객층을 늘리고 매출의 긍정적인 성장을 보고 싶은 기업들은 감성 분석을 활용해야 합니다.

당연하지 않나요?

귀사의 브랜드와 제품에 대한 구매자의 감성을 아는 것은 고객과의 상호작용을 원활하게 할 뿐만 아니라 고객 만족도와 충성도도 높여줍니다.

이를 염두에 두고, 고객 감성 분석의 많은 이점들을 자세히 살펴보겠습니다.

#1 고객 경험 개인화

구매자의 선호도와 요구사항을 중심으로 할 때, 고객의 기대를 충족시키고 결과적으로 고객 경험을 개선하게 됩니다.

이는 당연한 일입니다.

감성 분석을 통해 감정을 효과적으로 측정할 수 있습니다. 정성적 데이터에 정량적 점수를 부여함으로써 유용한 인사이트를 얻는 것이 수월해집니다.

개인화가 쉽지 않다는 것을 알고 있습니다.

구매자들이 구매하기 전에 겪는 수많은 감정들 외에도 여러 가지 요소들을 고려해야 합니다.

동시에 문제를 파악하고 해결하여 일을 단순화해야 합니다.

감성 분석을 통해 얻은 인사이트는 귀하의 업무를 수월하게 만들고 고객의 니즈와 페인 포인트에 대해 많은 것을 알려주어, 개인화를 조금 덜 어렵게 만듭니다.

#2 고객 이탈률 감소

이탈률은 한 달이나 일 년과 같은 주어진 기간 동안 잃은 고객의 비율을 의미합니다. 연간 보고서에서는 좋지 않게 보일 수 있지만, 이는 모든 비즈니스의 정상적인 부분입니다.

하지만 이를 무시하고 수치가 높아지도록 방치해서는 안 됩니다.

고객 감성 분석은 이 비율을 낮추고 고객 생애 가치를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 감성 점수를 통해 구매자들이 느끼는 감정의 유형과 그 강도를 파악할 수 있습니다.

그들이 행복한가요, 좌절했나요, 흥분했나요, 아니면 불만족스러운가요? 그리고 만약 그렇다면, 어느 정도인가요?

불만사항의 우선순위를 정하고, 도움을 제공하고, 문제를 해결할 수 있습니다. 적시에 감성에 대응하면 고객 유지율과 브랜드 지지도를 높일 수 있습니다.

#3 브랜드 평판 관리

고객들은 귀사의 비즈니스가 훌륭한 브랜드 개성을 가지고 있을 때 좋아합니다. 관심을 끌거나 큰 팬층을 구축하기 위해 Old Spice처럼 특이할 필요는 없습니다.

귀하의 브랜드가 일관되고 신뢰할 수 있다면 그것으로 충분합니다.

긍정적인 감성은 브랜드 자산을 높이고 사용자 참여(고객 피드백, 리뷰, 거래)를 장려합니다. 반면에 부정적인 감정은 기업의 최악의 악몽으로 이어질 수 있습니다.

불만족한 고객의 한 마디 댓글이 귀사의 평판을 심각하게 손상시킬 수 있다는 것을 기억하세요.

감성 분석을 통한 브랜드 모니터링을 통해 온라인과 오프라인에서 브랜드 평판을 관리할 수 있습니다. 소셜 미디어 트래커를 사용하여 브랜드 관련 언급과 댓글을 캡처할 수 있습니다.

일부 감성 분석 도구를 사용하면 리뷰 사이트, 포럼 및 온라인 커뮤니티를 분석할 수 있습니다.

#4 시간 경과에 따른 사용자 감성 추적

인간의 감정은 변덕스럽습니다. 한 순간에는 무언가를 좋아하다가 다음 순간에는 싫어할 수 있습니다.

고객의 의견과 감성도 마찬가지입니다.

이들은 계속 변화하며 영원히 같지 않을 것입니다. 따라서 귀사의 브랜드 가치와 메시지가 누구도 한 번도 불쾌하게 하지 않도록 하는 계획을 세우는 것만으로는 충분하지 않습니다.

시간이 지남에 따라 조정해야 합니다.

고객 감성 분석은 소비자 행동의 변화를 추적하는 데 매우 가치 있을 수 있습니다. 고객 반응을 주시하고 비즈니스 전략을 조정할 수 있습니다.

AI 지원 트래커는 실시간으로 감성을 모니터링하여 마케팅 캠페인과 제품을 그에 맞게 커스터마이즈할 수 있게 해줍니다.

고객 감정을 측정하기 위한 데이터를 수집하는 방법

설문조사, NPS 평가, 소셜 미디어 모니터링 도구, 리뷰, 지원 채팅 및 보이스 오브 더 커스터머 프로그램을 통해 데이터를 수집할 수 있습니다.

이러한 정성적 접근 방식은 제품, 마케팅 및 고객 서비스를 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정에 도움이 될 것입니다.

1. 설문조사

소비자 설문조사는 감정 분석을 위한 정확한 고객 데이터를 수집하는 가장 좋은 방법입니다.

고객 여정의 각 단계에서 사용자 감정을 설명하도록 설계된 질문으로 설문조사를 만드십시오. 이메일, 소셜 미디어를 통해 잠재 고객에게 배포하거나 웹사이트에 직접 호스팅할 수 있습니다.

더 효율적인 작업을 위해 SurveyMonkey, Zoho 또는 Google Forms와 같은 온라인 설문조사 도구를 사용할 수 있습니다.

2. NPS 평가

NPS는 Net Promoter Score의 약자입니다. 이는 고객이 귀사의 제품이나 서비스를 다른 사람에게 추천할 가능성을 측정하는 마케팅 지표입니다.

브랜드는 보통 이런 질문을 합니다: "0에서 10까지의 척도에서 [제품, 서비스 또는 회사]를 친구나 가족에게 추천할 가능성이 얼마나 됩니까?"

NPS 평가는 불만족 고객, 무관심한 고객, 그리고 다른 사람에게 기꺼이 추천할 매우 열정적인 구매자를 구분하는 데 도움이 됩니다.

3. 소셜 미디어 모니터링

요즘은 브랜드와 관련된 소셜 미디어 감정을 추적하는 것이 필수가 되었습니다.

고객 감정과 어조를 분석하기 위해 사람들의 반응(좋아요와 싫어요), 댓글, 공유, 재공유 및 브랜드 언급을 처리해야 합니다.

Audiense와 Meltwater 같은 소셜 미디어 청취 도구를 사용하면 다양한 소셜 미디어 플랫폼의 반응을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

4. 앱 내 및 웹사이트 리뷰

아래와 같은 제품 및 웹사이트 리뷰는 제품이나 서비스와 관련된 일반적인 질문과 특정 질문에 대한 고객 데이터와 인사이트를 수집하는 빠른 방법을 제공합니다.

G2, Capterra, Amazon 또는 Tripadvisor와 같은 사이트에서 제품 리뷰를 수집할 수 있습니다.

또한 사용자가 앱이나 웹사이트 내에서 피드백을 남기도록 장려하십시오. 이를 통해 웹 스크래핑 도구로 필요한 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다.

5. 고객 지원

채팅 로그, 지원 티켓, 이메일 및 스크립트와 같은 고객 지원 상호작용은 매우 가치 있는 정보 소스입니다.

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두 고객 지원 소프트웨어의 도움을 받아 표현하는 감정에 따라 사람들을 그룹화할 수 있습니다.

6. 보이스 오브 더 커스터머 데이터

프로그램은 설문조사, 리뷰 및 피드백 양식에서 정보를 수집하여 고객 충성도를 측정하고 개선 방향을 얻습니다.

Monkeylearn과 Userpilot 같은 고객 감정 분석 도구는 텍스트 기반 데이터를 이해하기 위해 NLP와 다른 머신 러닝 알고리즘 세트를 사용합니다.

고객 피드백을 분석하면 제품이나 브랜드와 관련된 감정을 사용 가능한 형식으로 식별하고 그룹화하는 데 도움이 됩니다.

고객 감정 분석의 활용 사례

여러분은 다양한 감정 분석 모델의 유형, 이점 및 고객 데이터를 수집할 수 있는 출처에 대해 읽어보셨습니다.

이제 실제 세계에서의 적용 사례를 배워볼 시간입니다. 일반적으로 고객 감정 분석은 기업이 다음과 같은 일을 하는 데 도움을 줍니다:

• 더 나은 제품과 서비스 구축
• 마케팅과 커뮤니케이션 향상
• 고객 서비스 개선

다음은 감정 분석 기술로부터 생성된 인사이트가 이러한 각 영역에서 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 자세한 설명입니다.

#1 더 나은 제품과 서비스 구축

모든 제품과 서비스는 단순한 아이디어로부터 시작됩니다.

예를 들어, 스티브 잡스는 사람들이 컴퓨터를 바라보는 방식을 바꾸기 위해 Apple을 설립했습니다.

컴퓨터가 개인용으로 사용하기에는 너무 크고 무거웠던 시대에, 그는 가정에서 사용할 수 있을 만큼 작은 컴퓨터를 만들고 싶어했습니다. 잡스는 자신의 아이디어가 상업적 성공으로 이어질 것임을 알았습니다.

같은 맥락에서 Airbnb에 대해서도 말할 수 있습니다.

두 브랜드 모두 구매자들이 원하는 것을 제공했습니다. 사용자의 필요와 감정을 파악함으로써, 그들은 자신들의 사업의 성공을 보장했습니다.

감정 분석은 구상에서 상업화에 이르기까지 제품 개발의 모든 단계에서 활용될 수 있습니다. 제품 피드백, 평가, 리뷰, 댓글을 분석하여 다음과 같은 것들을 할 수 있습니다:

• 산업 트렌드를 예측하고 틈새 시장 발견
• 공통적인 문제를 분석하여 제품 업데이트 우선순위 지정
• 가격 변경 및 제품 출시 촉진
• 반복되는 버그 수정을 위해 개발팀에 알림
• 개선 영역 발견, 제품 성능 평가, 채택률 향상

#2 마케팅과 커뮤니케이션 향상

완벽한 제품을 설계하고 구매자들이 찾아오기를 기다릴 수는 없습니다. 초개인화된 마케팅 캠페인과 메시지로 그들에게 다가가야 합니다.

하지만 그들이 누구인지, 어떤 감정을 가지고 있는지, 또는 그들이 당신에게 반응할지 어떻게 알 수 있을까요?

철저한 시장 조사를 통해 첫 번째 질문에 답할 수 있습니다. 또한, 고객 만족도 조사는 목표 고객층에 대한 전반적인 개요를 제공합니다.

하지만 마케팅과 결합된 고객 감정 분석을 통해 마케팅 캠페인에 대한 반응의 감정을 자세히 조사할 수 있습니다.

더 나아가, 다음과 같은 것들을 할 수 있습니다:

• 다양한 감정을 기반으로 고객 세분화
• 감정 분석을 활용하여 직접적인 캠페인 안내
• 특정 사용자 감정에 맞는 콘텐츠 제작
• 긍정적인 반응을 이끌어내는 영역이나 주제에 집중
• 다양한 마케팅 채널(이메일, 소셜 미디어, 오가닉, 유료 등)에 맞는 톤, 스타일, 언어 맞춤화

이를 통해 모든 플랫폼에서 긍정적인 고객 경험을 만들고 잠재 고객을 마케팅 퍼널로 이동시킬 수 있습니다. 자사 구매자뿐만 아니라 경쟁사의 구매자도 살펴볼 필요가 있습니다.

그들의 약점과 강점은 정보에 기반한 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

#3 고객 서비스 개선

좋은 고객 서비스 경험이 재구매 가능성을 82% 증가시킨다는 것을 알고 계셨나요?

긍정적인 고객 경험을 제공하는 브랜드에 구매자가 항상 끌린다는 점에서 이는 이치에 맞습니다. 제품에 결함이 있더라도, 시기적절한 서비스로 문제를 해결할 수 있습니다.

이는 이탈률을 방지하고 수익성을 높이고 싶다면 필수적입니다.

그런 의미에서, 감정 분석은 고객 지원팀에게 다음과 같은 방식으로 도움을 줄 수 있습니다:

• 지원 직원과 소통할 때 사람들이 불쾌하게 느끼는 톤과 언어 파악
• 분석 인사이트를 통한 팀 교육 최적화
• 반복적인 작업 자동화 및 긴 응답 시간 단축
• 고객 지원 티켓을 더 빠르게 해결하여 적체 감소
• 고객이 불만을 느낄 때 팀원들에게 알림
• 성과 향상, 스트레스 감소 및 직원 유지율 향상

고객 지원은 가장 어려운 직무 중 하나입니다. 인내심을 잃지 않고 매일 수백만 명의 고객의 이야기를 들어야 합니다.

할 수 있는 일이 많지 않습니다.

그럼에도 불구하고, 감정 분석은 고객 문의에 더 효율적으로 응답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 일반적인 문제와 감정을 파악하고 이를 더 잘 다루도록 훈련할 수 있습니다.

또한, 소셜 미디어를 다루도록 특별히 훈련된 고객 서비스 팀을 활용하여 온라인 대화를 모니터링할 수 있습니다.

마무리

고객 감성 분석에는 장단점이 있습니다. 대량의 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있지만, 비꼬는 말과 같은 복잡한 언어를 다루는 데는 어려움을 겪을 수 있습니다.

"그렇게 나쁘지 않네요"와 같은 간단한 문장도 문맥에 따라 긍정적이거나 부정적일 수 있기 때문에 해석하기 어려울 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 감성 분석 도구는 소비자 표현의 미묘한 차이를 포착하는 데 강력한 도구가 될 수 있습니다. 생성된 인사이트를 적극적으로 활용하여 비즈니스 목표를 더욱 발전시킬 수 있습니다.