Classification of V.O.C in The Door-to-Door Delivery Service Using Machine Learning Techniques

기계학습을 이용한 택배 고객의 소리 분류

국내 택배시장 규모는 매출 3조원 이상, 물량 13 억 상자 이상을 처리하고 있다. 2000년 6천억원에서 불과 10년 사이에 500% 이상 확대되었다. 그에 반해 소비자들의 불만 역시 증가하였다. 따라서 현재의 수작업 VOC 분류 방식으로는 적정한 대응에 한계가 있을 수 밖에 없다. 이 논문에서는 효율적인 택배불만 처리를 위해서 불만의 종류와 정도를 기계학습을 이용하여 자동분류 하는 과정 및 결과를 기술한다. 약 93,000건의 VOC(voice of customer)를 대상으로 학습 데이터를 구축하고 여러 자질 선택 기법을 비교하였으며, 기존의 다양한 문서 자동 분류 방법들을 적용해 보았다. 실험결과 지지벡터기계가 가장 좋은 성능을 보였고, 각각의 F-measure 값은 불만의 정도는 83.1%, 불만의 종류는 75.9% 로 측정되었다.