블랭크코퍼레이션 고객 감정분석: 해시스크래퍼와의 협업

블랭크코퍼레이션의 해시스크래퍼와의 협업을 통해 고객 감정분석을 성공적으로 수행한 사례입니다. 데이터 기반 소비자의 진정한 속마음을 파악하여 리뷰점수 향상에 성공했습니다.

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블랭크코퍼레이션 고객 감정분석: 해시스크래퍼와의 협업

(실제 프로젝트를 기반으로 하여 재구성하였습니다)

"몇 달이나 걸릴 수집 작업을 1주일 만에 끝냈어요"

블랭크코퍼레이션은 20여 개 브랜드와 수백개의 제품을 판매하고 있습니다.

많은 제품과 브랜드를 보유한 만큼 판매량은 많았지만, 생각보다 리뷰점수가 낮아 큰 고민에 빠져있었습니다.

마케팅회의를 통해서 "쇼핑몰의 후기를 전부 모아 분석하면 리뷰점수가 낮은 이유를 알 수 있지 않을까?”라고 생각을 하여 리뷰를 수집하기로 했습니다.

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쿠팡, 위메프, 11번가 같은 오픈 마켓 뿐만 아니라 자체 브랜드몰에서도 제품을 팔기 때문에 고객 후기를 한 곳에 모으기가 너무 힘들었습니다.

알바생에게 시켜보니 1,000개의 후기를 복사-붙여넣기 하는 데 꼬박 이틀이나 걸리더라구요.

그리고 단순반복작업이라서 집중도가 떨어져 실수도 잦았어요.

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그래서 ‘자동으로 수집해주는 곳이 없을까?’라는 생각에 검색을 하게 되었고 크롤링 기술을 사용하면 데이터 수집을 쉽고 빠르게 할 수 있다는 걸 알게 되었어요.

해시스크래퍼는 다른 업체와 다르게 특별한 차별점이 있습니다.

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  1. 수백대의 서버를 사용하여 크롤링을 아주 빠르게 할 수 있는 장점

  2. 대시보드에서 데이터수집 과정을 직접 확인 할 수 있어서 편리함

  3. 수집 된 만큼만 비용을 지불하는 투명한 가격정책

덕분에 저희 마케팅팀은 쉽고 빠르게 저희 제품의 리뷰를 수집하여 프로젝트를 마칠 수 있었습니다.

"데이터를 기반으로 소비자의 진짜 속마음을 확인했어요"

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단순히 많이 언급된 단어를 강조하는 워드클라우드, 단어의 긍/부정만으로 분석하는 기술로는 저희가 원하는 목표를 이룰 수가 없었습니다.

왜냐하면 하나의 단어가 2가지 의미를 가진 경우가 많기 때문이죠.

예를 들어 승용차에 대해서 표현할 때 "무겁다"라는 단어는 아래와 같이 2가지 뜻을 가지고 있습니다.

  1. "안정적이다"

  2. "연비가 좋지 못하다"

따라서 단어가 아닌 문장을 분석하여 사람의 감성을 파악하는 기술이 꼭 필요했습니다.

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해시스크래퍼는 맞춤법이 틀리기 쉬운 리뷰의 특성에 맞게 맞춤법검사기능을 먼저 처리해서 데이터분석의 정확도를 획기적으로 높일 수 있었구요. 그 결과 저희 제품이 어떤 점이 부족하고 어떤 점이 장점인지 데이터기반으로 정확하게 파악할 수 있었습니다.

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제품의 가격, 디자인, 편의성 등 우리가 알고싶은 여러 지표를 다각도로 분석해줘서 앞으로 제품의 어떤 부분을 개선해야 할지를 알수 있었어요.

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그 결과 팀장님과 대표님께 설득력 있는 보고서를 전달할 수 있었습니다.

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