감정 분석 및 AI: 2025년에 알아야 할 모든 것

거의 모든 것이 공유되고 바이럴이 될 수 있는 시대에, 어떤 사업체도 좌절한 고객의 게시물의 주제로 휘말리고 싶어하지 않습니다. 특히 비슷한 불만의 연쇄 반응을 일으키는 게시물이라면 더욱 그렇습니다. 나쁜 홍보도 홍보이긴 하지만, 분명히 당신의 사업에 원하는 종류는 아닙니다.

그래서 당신의 지속적인 검토가 필요합니다. 고객의 소리(VoC) 분석은 매우 중요합니다. 이를 통해 PR팀이 처리하고 싶지 않은 일로 확대되기 전에 고객의 불만에 신속하게 대응할 수 있습니다.

실제 매장에서는 고객의 좌절을 쉽게 알아차릴 수 있습니다. 얼굴에서 볼 수 있고 목소리에서 들을 수 있습니다. 하지만 서면 리뷰, 설문 조사 응답 또는 소셜 미디어 게시물의 경우, 특히 긍정적, 부정적 또는 중립적 이라는 레이블을 넘어서고 싶다면 상황이 더 복잡해집니다.

언어로 표현되는 인간의 감정은 이러한 광범위한 범주보다 훨씬 더 미묘합니다. 비즈니스에서 제품과 서비스에 대한 수백 개 또는 수천 개의 고객 피드백 항목을 분석하는 것은 금방 압도적일 수 있습니다.

AI 기반 감정 분석이 진정으로 유용한 이유는 바로 여기에 있습니다. 피드백을 분류하는 데 그치지 않고 분노, 냉소, 자신감 또는 좌절과 같은 정확한 감정을 식별합니다. 이러한 심층적인 통찰력을 통해 고객의 의견을 보다 정확하게 이해하여 진정으로 중요한 방식으로 제품과 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 감정 분석에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 감정 분석의 작동 방식, 기업에서의 감정 분석 활용 방법, 널리 쓰이는 감정 감지 방법의 비교 등 다양한 내용을 다룹니다.

여러분의 사업이 수많은 고객 피드백을 어떻게 이해하고 싶은지, 혹은 여러분의 시장을 더 잘 이해하고 싶은지, 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요!

감정 분석: 정의 및 주요 응용 프로그램

감정 분석은 의견 마이닝이라고도 하며, 머신 러닝, 인공 지능(AI), 자연어 처리(NLP)를 사용하여 텍스트 데이터에서 감정, 의견, 주관적인 태도를 식별하는 프로세스입니다.

왜 중요한가요?

감정 분석은 다음과 같이 여러 면에서 비즈니스에 도움이 되는 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.

1. 소셜 미디어 모니터링을 통해 시장 인식의 전반적인 그림 파악

소셜 미디어 모니터링을 위한 감정 분석 사용 또는 사회적 리스닝 g – 단순히 사람들이 트윗과 게시물에서 귀하의 회사에 대해 말하는 내용을 확인하는 것 이상의 기능을 제공합니다.

또한 사람들이 트렌드 주제, 인기 있는 제품 또는 업계 전체 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 데 사용할 수도 있습니다. 더 나은 점은 고객이 경쟁사에 대해 어떻게 생각하는지 엿볼 수 있다는 것입니다. 그들이 부족한 부분에서 개입할 수 있습니다. 잠재적인 기회를 파악하고 청중이 원하는 것을 정확히 제공하세요.

2. 고객 경험 및 서비스 개선

감정 분석을 통해 고객 상호작용에서 문제점을 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 지원 채팅과 대화를 스캔하면 고객이 어디에서 좌절하는지 파악하고 해당 피드백을 사용하여 문제를 해결하고 고객에게 더 나은 전반적인 경험을 제공할 수 있습니다.

3. 시장 조사 및 브랜드 모니터링 수행

고객 리뷰, 설문 조사, 소셜 미디어 게시물을 평가하여 제품, 경쟁사의 제공 사항 및 기능, 또는 사람들이 최신 광고 캠페인에 대해 어떻게 생각하는지 알아볼 수 있습니다. 이러한 통찰력을 제품 및 마케팅 팀과 공유하여 제공 사항을 개선하는 데 도움을 받으세요.

간단히 말해서, 감정 분석은 기업이 고객이 실제로 무엇을 생각하는지 이해함으로써 더 현명하고 사람 중심의 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

처럼 다니엘 폴만 , Forbes Council 회원이자 CEO 마인드브리즈 , 말했다:

"사람들이 느끼거나 말하는 것이 아닌 현재의 최종 이익에만 집중하는 회사는 고객과 직원이 좋아하는 오래 지속 가능한 브랜드를 만드는 데 어려움을 겪을 가능성이 높습니다. 감정 분석은 대부분의 회사가 마케팅 노력, 고객 지원, 직원 유지, 제품 개발 등에서 눈에 띄는 차이를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다."

감정 분석 분석: 언어를 이해하는 방법

NLP는 텍스트를 분석할 때 다음을 사용합니다. 다양한 기술 다음과 같은 언어를 분석하고 이해하다:

• 어간 추출 및 원형화: 단어를 어근 형태로 축소합니다(예: "running"이 "run"으로 바뀝니다).
• 토큰화: 텍스트를 개별 단어나 구문(토큰)으로 나누는 것입니다.
• 품사 태깅: 각 단어에 문법적 역할(예: 명사, 동사, 형용사)을 라벨로 표시합니다.
• 명명된 개체 인식(NER): 이름, 장소, 날짜 또는 브랜드와 같은 특정 개체를 식별하고 태그를 지정합니다.

감정 분석은 각 용어가 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 분류되는 간단한 규칙 기반 시스템에서 시작되었습니다. 오늘날에는 인간 언어의 복잡성과 미묘함을 이해할 수 있는 고급 언어 모델을 사용하는 방식으로 발전했습니다. 이를 분석해 보겠습니다.

감정 분석의 접근 방식

1. 규칙 기반 시스템

규칙 기반 감정 분석 미리 정의된 규칙에 의존하고 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하는 전통적인 인간 중심 방법입니다.

작동 원리:

• 각 단어에는 긍정적 점수나 부정적 점수가 부여됩니다.

• 댓글에서 긍정적인 단어가 부정적인 단어보다 많으면 해당 감정은 긍정적으로 표시되고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

• 점수가 같으면 해당 감정은 중립 으로 표시됩니다.

  
  

예시:

• 긍정적인 감정: "서비스가 빠르고 음식이 맛있었습니다!"

• 부정적인 감정: "직원들이 무례했어요. 너무 실망했어요."

• 중립적 감정: "매장은 괜찮았어요. 특별한 게 없었어요."

  
  

이 접근 방식은 설정하고 이해하기 쉽지만 맥락과 뉘앙스에 어려움을 겪습니다. 예를 들어:

• "기다리는 시간이 얼마나 굉장했는지 믿을 수 없어. 두 시간이나 걸렸어!"라는 문장은 전체적인 감정이 냉소적이고 부정적임에도 불구하고, 굉장 하다는 등의 단어 때문에 긍정적으로 잘못 표현될 수 있습니다.

• "나쁘지는 않지만 더 좋을 수 있었어"라는 말은 만족과 실망을 모두 표현하기 때문에 신호가 혼합되어 시스템을 혼란스럽게 할 수 있습니다.

  
  

규칙 기반 시스템의 한계:

• 냉소적인 표현, 관용어, 속어를 인식하지 못합니다.

• 단어가 문장에서 어떻게 사용되는지 이해하지 못한 채 개별적으로 평가됩니다.

  
  

이러한 한계에도 불구하고 규칙 기반 감정 분석은 앞으로 살펴볼 더욱 진보된 접근 방식의 토대를 마련해 주었습니다.

2. 머신러닝 기술

머신 러닝은 컴퓨터가 텍스트 뒤에 숨은 톤이나 감정을 이해하도록 가르쳐 감정 분석 프로세스를 크게 개선했습니다. 긍정적이든 부정적이든 중립적이든 말입니다. 고정된 규칙(예: 실망 이라는 단어가 항상 부정적이라고 가정)에 의존하는 규칙 기반 시스템과 달리 머신 러닝은 패턴 인식을 사용하여 맥락에 따라 전반적인 감정을 추론합니다 . 이를 통해 훨씬 더 정확해집니다.

작동 원리:

머신 러닝 모델은 이미 감정으로 레이블이 지정된 텍스트의 예로 채워진 대규모 데이터 세트에서 학습됩니다. 이러한 모델은 패턴, 맥락, 심지어 단어의 의미가 사용 방법에 따라 어떻게 바뀌는지도 인식합니다.

예시:

"오, 좋다, 또 지연이네. 오늘 내가 정확히 필요로 했던 게 이거다!"

• 규칙 기반 시스템에서는 '훌륭함'이라는 단어 때문에 이것을 긍정적 으로 분류할 수 있습니다.

• 머신러닝 시스템은 풍자를 이해하고 이를 부정적 으로 분류합니다.

  
  

"제품은 괜찮지만 가격 대비 더 기대했어요."

• 규칙 기반 시스템에서는 "괜찮다"는 단어 때문에 중립 으로 분류할 수 있습니다.
• 머신 러닝 모델은 "더 많은 것을 기대했다"는 표현이 암시하는 실망감을 포착하고 이를 약간 부정적으로 분류합니다.

3. 대규모 언어 모델(LLM)

변압기 —ChatGPT(Chat Generative Pre-Trained Transformer) 및 기타 LLM의 기반이 되는 신경망 아키텍처 — 사용 자기 주의 메커니즘 문장에서 단어의 위치와 관계없이 단어 간의 관계를 분석합니다. 이 기능을 통해 LLM은 주변 텍스트와 어떻게 관련이 있는지 이해하여 단어를 맥락화할 수 있으며, 이를 통해 더 정확한 언어 이해로 이어집니다.

게다가 ChatGPT-4와 Claude와 같은 도구는 방대한 양의 텍스트로 사전 학습되어 있고 감정 분석과 같은 특정 작업에 맞춰 미세하게 조정할 수 있기 때문에 강력합니다.

작동 원리:

LLM은 자기 주의 메커니즘을 통해 문장의 단어 간의 관계를 이해할 수 있습니다. 그들은 다음을 할 수 있습니다.

• 언어의 미묘한 뉘앙스를 파악합니다. LLM은 기존 시스템에서는 종종 간과되는 냉소적인 말투, 복잡한 감정, 미묘한 감정의 변화를 감지할 수 있습니다.
• 긴 문장 처리: LLM은 긴 텍스트의 의미를 추적하여 복잡한 진술의 정확한 해석을 보장합니다.
• 문맥별 의미 인식: 그들은 단어의 의미가 문맥에 따라 바뀔 수 있다는 것을 이해합니다(예: "날씨가 시원해" 의 "cool "과 "이 앱은 너무 멋져!"의 "cool" ).

예:

"새로운 제품이 싫은 건 아니지만, 그렇게 좋지도 않았어요."

• 규칙 기반 시스템에서는 이를 중립 으로 잘못 분류할 수 있습니다.
• ChatGPT-4와 같은 LLM은 엇갈린 감정을 포착하고 표현된 약간의 불만을 식별할 수 있습니다.

더욱 좋은 점은 이러한 모델을 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 두 가지 핵심 방법 :

1. 미세 조정: 고객 피드백이나 업계별 언어와 같은 자체 데이터로 모델을 훈련합니다.
2. 프롬프트: 명확하고 구체적인 것을 사용하세요 프롬프트 추가적인 교육 없이 모델을 안내합니다.

전문 용어에 길을 잃었다고 생각하십니까? 걱정하지 마세요! 여기에 기사 LLM을 사용하는 감정 감지 도구를 안내해 드리겠습니다.

우리가 언급한 프레임워크는 사용하는 분석 접근 방식 유형별로 그룹화되어 있지만, 기능을 비교하는 방법을 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 이를 통해 비즈니스에 가장 적합한 프레임워크를 선택하는 데 도움이 됩니다. 빠르고 쉽게 비교하려면 이 기사를 확인하세요.

감정 분석 결과를 위한 시각화 기술

처리할 데이터가 많고 가장 복잡한 텍스트도 처리할 수 있는 강력한 도구가 있다고 가정해 보겠습니다. 안타깝게도 수집한 통찰력을 쉽게 해석할 수 없다면 큰 도움이 되지 않습니다. 감정 분석 결과를 이해하려면 간단하고 효과적인 몇 가지를 확인하세요. 시각화하는 방법 그들을:

1. 단어 클라우드

워드 클라우드를 사용하면 데이터 세트에서 가장 자주 사용되는 용어를 쉽게 찾을 수 있습니다. 단어가 클수록 더 자주 나타납니다 . 이는 고객 피드백에서 지배적인 주제를 빠르게 식별하는 데 적합합니다. 예를 들어, "배달"과 "느림"이 자주 함께 나타나면 개선할 부분이 명확합니다.

2. 히트 맵

히트 맵은 색상 그라디언트를 사용하여 카테고리 간 또는 시간 경과에 따른 감정의 강도를 보여줍니다. 이는 추세를 파악하거나 인구 통계를 비교하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 히트 맵은 한 도시의 고객이 지속적으로 긍정적인 경험을 하는 반면 다른 도시는 보다 중립적이거나 부정적인 감정을 보인다는 것을 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 가장 필요한 곳에 노력을 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 분포 차트: 막대형 및 원형

막대형 차트를 사용하여 제품이나 서비스와 같은 다양한 범주에 대한 감정을 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 막대형 차트는 어떤 제품이 가장 긍정적인 피드백을 받고 있는지, 어떤 제품이 더 개선되어야 하는지 보여줄 수 있습니다. 반면에, 파이형 차트는 전반적인 감정 비율(예: 피드백의 몇 퍼센트가 긍정적, 부정적 또는 중립적인지)을 보여주는 데 완벽합니다.

4. 선 그래프

선 그래프는 시간에 따른 감정 추세를 시각화하는 좋은 방법입니다. 최근 마케팅 캠페인의 성과를 보고 싶으신가요? 선 그래프는 캠페인이 시작된 이후 고객 감정이 개선되었는지 감소되었는지 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 빠르게 파악하는 데 도움이 됩니다.

감성 분석 도구 통합: 빠른 가이드

1. 목표를 알아보세요: 정확히 무엇을 측정하고 싶으신가요?

감정 분석을 사용하는 명확한 이유부터 시작하세요. 소셜 미디어에서 브랜드 평판을 모니터링하기 위한 것인가요? 최신 광고 캠페인에 대한 피드백을 분석하기 위한 것인가요? 무엇을 측정하고 싶은지 알게 되면 데이터를 수집할 곳을 정확히 알게 되는데, 이것이 다음 단계입니다.

2. 데이터 파헤치기: 정보는 어디서 얻을 수 있나요?

필요한 데이터를 수집하세요. 새로운 제품을 출시한다고 가정해 보겠습니다. 목표는 Amazon이나 전자상거래 사이트와 같은 플랫폼에서 고객 리뷰를 모니터링하여 고객이 제품을 좋아하는지, 아니면 무엇을 변경하거나 개선해야 하는지 파악하는 것입니다.

3. 올바른 도구를 선택하세요: 어떤 도구가 귀하의 비즈니스에 가장 적합할까요?

다양한 감정 분석 도구가 있기 때문에, 귀하의 필요와 예산에 맞는 도구를 선택하세요.

• 간단하고 무료 도구: 소규모 프로젝트에는 TextBlob 또는 VADER를 사용하세요. 기본적인 감정 감지에 좋습니다.
• AI 기반 도구: 더욱 진보된 통찰력이 필요하신가요? ChatGPT 또는 Hugging Face 모델을 사용하여 풍자나 혼합된 감정과 같은 미묘한 감정을 감지하세요.
• 사용자 친화적인 올인원 도구: 기술에 능숙하지 않거나 사내 전문가가 부족한 경우 다음과 같은 솔루션이 있습니다. 몽키런 또는 브랜드24 완벽합니다. 코딩이 필요 없이 직관적인 대시보드와 이해하기 쉬운 통찰력을 제공합니다. 네, 맞게 읽으셨습니다. 이러한 도구 대부분은 코딩이 필요하지 않습니다. 걱정된다면요. 여기서 중요한 것은 비즈니스 요구 사항과 재무 요구 사항에 맞는 도구를 아는 것입니다. 기능에 대한 자세한 비교를 원하시면 이 기사 도움이 될 수 있습니다.

4. 데이터 분석: 대다수의 사람들은 무엇을 말할까?

선호하는 감정 분석 도구로 데이터 세트를 실행하고 결과에서 패턴을 찾아보세요. 전반적인 감정은 긍정적, 부정적 또는 중립적입니까? 부정적인 피드백에 반복되는 주제가 있습니까(예: 배달 시간에 대한 불만)? 고객이 가장 칭찬하는 것은 무엇입니까?

예를 들어, 감정 분석에 따르면 최신 제품에 대한 고객 리뷰의 80%가 긍정적이지만 20%는 배송 지연에 대한 좌절감을 언급합니다. 이는 로켓 과학이 아닙니다. 사람들은 귀하의 제품을 좋아하지만 배송 프로세스를 개선하는 데 집중해야 합니다.

5. 행동하세요. 다음은 무엇입니까?

말하기는 쉽지만 실천하기는 어렵다는 것을 알고 있지만, 감정 분석은 수집한 통찰력으로 끝나지 않습니다. 고객이 무엇을 느끼는지 이해하면 조치를 취하세요! 느린 배송, 열악한 고객 서비스 또는 제품 결함과 같은 일반적인 불만을 해결하세요. 긍정적인 의견을 활용하여 마케팅 캠페인에서 고객이 좋아하는 것을 강조하여 더 많은 구매자를 유치할 수도 있습니다. 게다가 감정 통찰력을 사용하여 광고 캠페인을 조정하거나 제품 제공을 개선할 수 있습니다.

TL;DR: 고객을 이해하세요. 재고를 최적화하세요. 사업을 성장시키세요.

오늘날의 경쟁적인 시장에서 고객 감정을 이해하는 것이 앞서 나가는 열쇠입니다. 시장 동향을 추적하고 사람들이 귀하의 제품이나 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 아는 것은 성장하고 개선하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 감정 분석을 통해 새로운 통찰력을 발견하고 비즈니스를 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 방법을 확인할 수 있습니다.

하지만 이러한 통찰력을 넘어서 적절한 재고 관리 도구가 필요합니다. 고객 통찰력을 최신 재고 솔루션과 결합하면 수요를 예측하고, 재고 부족을 방지하고, 제품 제공을 최적화할 수 있습니다.

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