• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.23-33
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• 2023

소비자 리뷰분석은 제품 개발, 고객 만족, 경쟁 우위 및 효과적인 마케팅을 위해 중요하다. 무선이어폰 사용 증가는 생활 방식의 성장과 함께 2026년까지 457억 달러에 이를 것으로 예상된다. 따라서 시장의 성장과 중요성을 고려하여, 애플과 삼성의 무선이어폰에 대한 소비자 리뷰를 분석하였다. 본 연구에서는 쿠팡에서 판매되고 있는 애플, 삼성의 무선이어폰 리뷰 11,320건을 수집하여 텍스트마이닝의 빈도, 감성, LDA 토픽 모델 분석을 통해 소비자의 구매의도를 분석하고 소비자 만족도를 분석에 대한 결과를 도출하였다. 토픽 모델링 결과 16개 토픽이 도출되어, 음질, 연결, 쇼핑몰 서비스, 구매의도, 배터리, 배송, 가격 등으로 분류되었다. 브랜드 비교 결과 삼성은 선물 목적으로 구매를 많이 하였고, 가격에 긍정 감정이 높았고, 애플은 배터리, 음질, 연결, 서비스, 배송에 대한 긍정 감정이 높은 결과로 나타났다. 본 연구의 결과는 제조업, 소매업, 마케터 및 소비자를 포함한 고객 만족도, 품질 및 시장 동향에 대한 개선과 통찰력을 얻을 수 있는 연구 결과로 관련 산업의 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.157-181
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• 2022

항공산업의 경쟁이 치열해짐에 따라 효과적인 항공사 서비스 품질 측정은 주요 과제 중 하나가 되었다. 특히 빅데이터 어낼리틱스가 새로운 연구 패러다임으로 각광받게 됨에 따라 소비자가 직접 작성한 온라인 리뷰 분석을 통한 항공사 서비스 품질 측정 연구들이 새롭게 시도되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 리뷰 제목을 분석에 활용하지 않았다는 점, 학습 데이터 셋 구축을 위한 레이블링(labeling)에 있어 사람의 개입이 많이 요구되는 지도 학습(supervised learning)에 의존한다는 점, 서비스 품질 차원 분류에 있어 항공사 특성을 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 제목과 본문을 포함한 온라인 리뷰 전체를 자가학습(self-training)과 감성 분석을 활용해 AIRQUAL 서비스 품질 차원으로 분류함으로써 객관적이고 정교한 서비스 품질측정을 시도하였으며 이를 기반으로 서비스 품질 차원이 서비스 만족도에 미치는 영향을 파악하였다. 분석 결과 온라인 리뷰로부터 AIRQUAL의 다섯 가지 서비스 품질 차원을 효과적으로 추출할 수 있었으며 각 서비스 품질 차원은 모두 서비스 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 나아가 리뷰 제목이 서비스 만족도에 미치는 영향 또한 유의한 것으로 파악되었다. 본 연구는 항공산업의 특성을 반영한 서비스 품질 차원 측정 및 이의 효과에 대한 분석이라는 측면에서 학문 및 실무적 의의가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.141-158
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• 2017

최근 고객들은 다양한 IT 채널을 이용해 의견을 자유롭게 표현할 수 있게 되었다. 이에 따라 기업은 고객들의 의견 중 특히 부정적인 의견을 효율적으로 관리하기 위해 큰 노력을 기울이고 있다. 기존의 연구들은 주로 고객의 불만 제기 횟수나 상담시간 등의 양적 데이터를 이용하여 고객 이탈 방지에 관해 연구하였으나, 고객이 실제로 언급한 불만 내용을 분석한 연구는 한정적이다. 따라서 본 연구는 고객 불만 데이터를 중심으로 고객 이탈에 영향을 주는 요인들을 알아보기 위해 이탈-항의 이론(Exit-voice theory)을 바탕으로 보안업체의 고객센터로 접수된 46,235명 고객의 268,364건의 상담내용을 양적인 측면뿐이 아니라 질적인 측면에서도 실증 분석하였다. 감성 분석 방법을 활용하여 상담내용의 감성값을 도출하고, 도출된 감성 사전을 이용해 고객의 만족 여부를 명시적으로 알기 어려운 상담내용의 고객 만족도를 예측하였다. 마지막으로 이 감성 값이 고객의 이탈에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과 고객이 만족 여부를 명확히 응답하지 않은 경우에도 감성 분석을 이용해 계산된 각 감성값이 고객 이탈에 서로 다른 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 향후 본 연구에서 제시한 감성 분석을 통한 만족도 예측방법으로 고객의 숨은 의도를 효과적으로 파악하여 고객 불만 관리에 실무적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.237-251
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• 2020

Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.595-607
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• 2021

Purpose: This study introduces a systematic framework to evaluate service satisfaction of cosmetic brands through online review analysis utilizing Text-Mining technique. Methods: The framework assumes that the service satisfaction is evaluated by positive comments from online reviews. That is, the service satisfaction of a cosmetic brand is evaluated higher as more positive opinions are commented in the online reviews. This study focuses on two approaches. First, it collects online review comments from the top 50 global cosmetic brands and evaluates customer service satisfaction for each cosmetic brands by applying Sentimental Analysis and Latent Dirichlet Allocation. Second, it analyzes the determinants that induce or influence service satisfaction and suggests the guidelines for cosmetic brands with low satisfaction to improve their service satisfaction. Results: For the satisfaction evaluation, online review data were extracted from the top 50 global cosmetic brands in the world based on 2018 sales announced by Brand Finance in the UK. As a result of the satisfaction analysis, it was found that overall there were more positive opinions than negative opinions and the averages for polarity, subjectivity, positive ratio, and negative ratio were calculated as 0.50, 0.76, 0.57, and 0.19, respectively. Polarity, subjectivity and positive ratio showed the opposite pattern to negative ratio, and although there was a slight difference in fluctuation range and ranking between them, the patterns are almost same. Conclusion: The usefulness of the proposed framework was verified through case study. Although some studies have suggested a method to analyze online reviews, they didn't deal with the satisfaction evaluation among competitors and cause analysis. This study is different from previous studies in that it evaluates service satisfaction from a relative point of view among cosmetic brands and analyze determinants.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.787-797
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• 2023

공공기관에서 서비스 로봇, 특히 안내로봇의 사용이 보편화 되며 다양한 곳에서 사람들을 만나고 있다. 그러나 4년이 넘는 시간 동안 사용자가 안내로봇을 만나왔지만, 아직까지 사용자와 안내로봇의 상호작용에 대한 탐구가 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 안내로봇에 대한 사용자 경험을 탐구하고자, 가장 오랜 기간 동안 사용자를 만난 안내로봇인 '큐아이'를 연구 대상으로 선정하여 서비스를 시작한 시점부터 작성된 모든 리뷰를 수집하였다, TF-IDF로 주요 키워드를 확인하고 토픽 모델링을 통해 사용자 경험 요인을 도출하였으며 감성 분석을 통해 사용자 경험 저해 요인을 살펴보았다. 분석 결과, 안내로봇의 기능, 외형, 상호작용 방식, 그리고 안내로봇의 문화해설사 역할과 도우미 역할이 핵심 사용자 경험 요인으로 나타났다. 부정적 리뷰를 통해 확인한 저해 요인은 이를 개선할 수 있도록 인터랙션 설계와 멀티모달 인터페이스를 활용한 서비스 디자인, 문화해설사로서의 콘텐츠 개발 등 향후 방향성을 제안하였다. 이 연구는 안내로봇의 사용자 경험을 분석하고 개선방안을 제시한 것에 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.139-148
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• 2024

팬데믹 이후 온라인 교육 플랫폼에 대한 수요가 급증하면서 소비자들이 의사 결정을 위해 온라인 리뷰에 더욱 의존하게 되었습니다. 본 연구는 중국 온라인 고객 리뷰가 온라인 교육에서 소비자 구매 행동에 미치는 영향을 조사합니다. 신뢰, 리뷰 감정, 리뷰의 양과 시의성을 분석하여 이러한 요인들이 소비자 결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하고자 합니다. 회귀 모델을 사용한 결과, 부정적인 리뷰, 시기적절한 피드백, 많은 양의 리뷰가 소비자 구매 결정에 긍정적인 영향을 미치며, 코스 가격은 반비례 관계를 나타냅니다. 또한, 인지적 신뢰와 감정적 신뢰는 리뷰와 구매행동 간의 관계를 매개하며, 소비자 결정 성향에 역 U자형 효과를 나타냅니다. 이러한 통찰은 온라인 교육 제공자에게 온라인 리뷰를 관리하고 활용하여 소비자 신뢰를 증진시키고 판매 성과를 향상시킬 필요성을 강조하는 유용한 시사점을 제공합니다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권2호
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• pp.7-18
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• 2016

The first D2C-era web-real variety show in Korea was broadcast via tvN of CJ E&M. The web-real variety program 'SinSeoYuGi' accumulated 54 million views, along with 50 million views at the Chinese portal site QQ. This study carries out an analysis using text mining that extracts portal site blogs, twitter page views and associative terms. In addition, this study derives viewers' response by extracting key words with opinion mining techniques that divide positive words, neutral words and negative words through customer sentiment analysis. It is found that the success factors of the web-real variety were reduced in appearance fees and production cost, harmony between actual cast members and scenario characters, mobile TV programing, and pre-roll advertising. It is expected that web-real variety broadcasting will increase in value as web contents in the future, and be established as a new genre with the job of 'technical marketer' growing as well.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.58-62
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• 2008

인터넷 상에서 상품을 구입할 때 고려하는 부분 중의 하나가 상품평이다. 하지만 이러한 상품평들을 개인이 일일이 확인 하는데에는 상당한 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 줄이기 위해서 본 논문에서는 인터넷 상의 상품평에 대한 의견을 긍정, 부정, 일반으로 나누는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 CRFs 기계학습모델을 기반으로 하며, 연결어미, 형태소 유니그램, 슬라이딩 윈도우 기법의 형태소 바이그램을 자질로 사용한다. 실험을 위해서 가격비교 사이트의 모니터 카테고리에서 561개의 상품평을 수집하였다. 이 중 465개의 상품평을 학습 문서로 사용하였고 96개의 상품평을 실험 문서로 사용하였다. 제안 시스템은 실험결과 79% 정도의 정확도를 보였다. 추가 실험으로 제안 시스템이 사람들과 얼마나 비슷한 성능을 보이는지 알아보기 위해서 카파 테스트를 실시하였다. 카파 테스트를 실시한 결과, 사람간의 카파 계수는 0.6415였으며, 제안 시스템과 사람 간의 카파 계수는 평균 0.5976이였다. 결론적으로 제안 시스템이 사람보다는 떨어지지만 유사한 정도의 성능을 보임을 알 수 있었다.