고객 감정 분석: 예시, 정의 및 전략!

감정 분석이란?

감성 분석은 텍스트의 느낌이나 태도를 식별하고 정량화하는 프로세스입니다. 소셜 미디어의 등장으로 최근 몇 년 동안 그 중요성이 커지고 있습니다. 회사나 제품에 대한 고객의 감정을 이해하고 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 사용됩니다.

감정 분석은 후보자나 정책에 대한 여론을 측정하는 정치적 목적으로도 사용할 수 있습니다.

고객 감정 분석 - 의미

감성 분석은 수많은 고객 리뷰와 의견, 그들이 전달하는 감성을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝 도구입니다. 감성 점수는 사람들이 제품에 대해 어떻게 느끼는지 알려줍니다.

고객의 감정 점수는 기업이 제품에 대한 부정적인 댓글을 감지하고 적절한 조치를 통해 해당 감정에 대응하는 데 도움이 됩니다.

텍스트 감정 분석

텍스트 감성을 수동으로 분석할 수도 있지만, 이는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 프로세스입니다.

머신 러닝 알고리즘을 사용하여 자동으로 감성 분석을 수행할 수도 있습니다. 이러한 알고리즘은 긍정, 부정, 중립 텍스트가 포함된 대규모 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 그런 다음 알고리즘은 학습 데이터를 기반으로 각 텍스트에 감성 점수를 할당합니다.

이 점수는 텍스트의 전반적인 분위기를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 감정 분석은 고객 리뷰를 분석하여 고객이 무엇을 원하는지 파악하는 데에도 사용됩니다.

감성 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?

이는 기업이 보다 정확한 고객 정보를 파악할 수 있다는 점에서 중요합니다.

이를 통해 기업은 고객이 자사 제품과 서비스에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객이 실제로 원하는 것이 무엇인지, 제품에 대해 어떻게 생각하는지, 개선이 필요한 부분이 있는지 파악할 수 있습니다.

감정 분석은 챗봇이나 모바일 앱과 같은 고객 서비스 애플리케이션에서 사용할 수 있으며, 예를 들어 Digit 플랫폼은 감정 분석을 통해 사용자가 가장 중요하게 생각하는 것이 무엇인지 파악하고 이 정보를 비즈니스에 피드백합니다.

머신러닝을 이용한 감정 분석

머신러닝은 지도 학습 또는 비지도 학습을 통해 감성 분석에 적용할 수 있습니다. 머신 러닝을 기반으로 한 감성 분석은 대규모 데이터 세트를 사용하여 패턴을 식별하고 새로운 텍스트를 예측할 수 있는 알고리즘을 학습시키는 딥 러닝을 통해 성공적으로 구현되었습니다. 

감성 분석은 마케팅, 시장 조사, 비즈니스 인텔리전스 등 여러 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야입니다. 머신러닝을 기반으로 한 감성 분류 모델은 뉴스 분류, 스팸 탐지 등 다양한 활동에 널리 활용되고 있습니다. 중생은 이 세상에 많은 발전을 가져왔지만 그것만으로는 충분하지 않습니다!

고객 감정 분석 - 예시

다음은 감성 분석이 성공적으로 사용된 몇 가지 예입니다:

문장 극성 감지

문장 극성 감지 - 감성 분석 예시 - Sentiwordnet 문장 극성은 긍정, 부정, 중립 등 문장의 성격을 의미하며, 감성 분석을 통해 확인할 수 있습니다.

센티워드넷

센티워드넷은 센티스트렝스 감성 점수 및 품사 태그로 주석이 달린 영어 단어의 의미 네트워크를 포함하는 오피니언 마이닝 및 감성 분석을 위한 어휘 리소스입니다. 센티워드넷은 온라인 영화 데이터베이스에서 영화 리뷰의 극성(긍정, 중립, 부정)을 분류하는 데 사용되었습니다.

감정 분석의 점수 및 분류

머신러닝 알고리즘에 텍스트를 입력하면 해당 텍스트가 얼마나 긍정적인지 알려주는 0~1 사이의 점수를 반환합니다.

또한 감성 분석은 두 가지 분류를 제공합니다: 긍정 감성어와 부정 감성어입니다. 이는 긍정적 또는 부정적 텍스트로 식별하도록 알고리즘을 학습시키는 데이터 세트 학습을 위해 미리 정의된 카테고리입니다.

감성 분석은 세 가지 유형으로 더 세분화할 수 있습니다: 감성 점수, 감성 분류, 그리고

3가지 일반적인 감정 분석 유형

감정 점수

이것은 가장 간단한 형태의 감성 분석으로, 텍스트에 0~1 사이의 점수를 부여하여 전체적으로 얼마나 긍정적인지 부정적인지를 알려줍니다.

감정 분류

알고리즘은 학습 데이터 세트에 따라 텍스트 내의 각 문장을 미리 정의된 카테고리(긍정, 중립, 부정) 중 하나에 할당합니다. 일반적으로 이 접근 방식은 텍스트 내의 각 문장에 감정을 할당하기 때문에 감성 점수보다 더 정확합니다.

감정 식별

감성어 식별은 문장의 어느 부분이 긍정 또는 부정인지 식별하고 그에 따라 라벨을 지정합니다. 문장의 언어 구조를 연구하고 명사, 동사, 부사 등과 같은 문법적 부분을 식별하는 NLP 기술을 통해 감성을 식별합니다. 감성어 식별은 고객 피드백이 포함된 텍스트에서 고객이 원하는 것이 무엇인지 파악하는 데 사용할 수 있습니다.

NLP 감정 분석

NLP 감성 분석 - 감성 분류기 NLP를 사용한 감성 분석은 자연어 처리 기술을 사용하여 텍스트 내의 감성을 식별하기 때문에 가장 정확한 형태의 감성 분석입니다. 이 알고리즘은 문장 구조를 세분화하고 각 문장에서 동사, 명사, 형용사, 부사를 식별한 다음 이를 분석하여 품사를 결정합니다.

감성은 주제에 대해 긍정적이거나 부정적인 의미를 전달하는 문장의 언어적 특성을 연구하여 식별합니다. SentiStrength API는 텍스트에 대한 감성 지수 계산 방법의 예시를 제공합니다. 이는 두 가지 머신 러닝 알고리즘의 조합을 기반으로 구축되었습니다: 나이브 베이즈와 서포트 벡터 머신(SVM)입니다.

예: 오늘은 정말 완벽한 하루였어요 감성 점수 = 0.8 감성 분류 = 긍정 감성 감성 식별 = 이 문장은 긍정적입니다. 감성은 문장의 언어 구조를 연구하고 명사, 동사, 부사 등과 같은 문법적 부분을 식별하는 NLP 기술을 통해 식별됩니다.

비즈니스를 위한 전략

감성 분석이 효과적으로 작동하려면 기업이 제품과 서비스에 대해 사람들이 실제로 어떻게 느끼는지에 대한 충분한 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 

기존 리뷰에 대한 학습 알고리즘은 고객 피드백에서 발견되는 특정 키워드 또는 브랜드와 관련된 감정을 감지하는 데 도움이 됩니다. 감성 분석은 비즈니스의 소셜 미디어 채널을 모니터링하여 사람들이 비즈니스에 대해 어떤 말을 하는지 파악하는 데 사용할 수 있습니다.

몇 가지 우수한 감정 분석기

다음은 가장 인기 있는 감성 분석기 및 고객 감성 분석기 몇 가지입니다.

감정 본부 감정 분석 도구

Sentiment HQ는 60초 이내에 모든 텍스트의 감성 분석을 제공하는 웹 애플리케이션입니다. 감성 점수는 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 알려주며, 감성 등급은 칭찬, 비판, 중립 등 어떤 유형의 표현인지 식별합니다. Sentiment HQ의 API를 사용하면 애플리케이션과 웹사이트에 감성 분석을 구현할 수 있습니다.

멘션맵 소셜 미디어 모니터링 & 분석

멘션맵은 페이스북, 트위터, 링크드인, 인스타그램, 구글+, 유튜브 등의 소셜 미디어 게시물을 모니터링하고 실시간 비즈니스 분석을 제공하여 기업이 감성 분석을 위한 데이터 시각화 도구를 사용하여 고객 서비스와 관련하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 또한 멘션맵은 감성 분석 및 감성 분류에 대한 시각화된 보고서를 제공하므로 브랜드에 대한 고객의 반응을 모니터링할 수 있습니다.

바이텍스트 감정 분석 API

Bitext는 AI 알고리즘을 사용해 모든 언어의 텍스트에 담긴 감정을 분석하는 웹 애플리케이션입니다. 감성 점수는 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 알려주며, 감성 등급은 칭찬, 비판, 중립 등 어떤 유형의 표현인지 식별합니다. Bitext의 API를 사용하면 애플리케이션과 웹사이트에 감성 분석을 구현할 수 있습니다.

IBM 왓슨 애널리틱스 감정 분석 도구

IBM 왓슨 애널리틱스는 분류기를 사용해 '긍정', '부정', '중립' 등 미리 정의된 카테고리를 기반으로 감정을 감지하는 감정 분석 기능을 제공합니다. IBM의 감정 점수는 텍스트가 얼마나 긍정적인지 부정적인지 추정치를 제공합니다. 감성 분석 도구는 키워드뿐만 아니라 문장의 구조도 살펴서 감성 점수를 산출하므로 더욱 정확합니다.

최종 생각

이 글을 읽어주셔서 감사합니다. 도움이 되셨기를 바랍니다. 감성 분석은 데이터 과학의 흥미로운 새로운 분야로, 많은 기업들이 제품과 서비스에 대한 고객의 의견을 파악하기 위해 API를 사용하고 있습니다. 감성 분석기는 텍스트에 긍정적인 의미가 있는지 부정적인 의미가 있는지 알려줄 뿐만 아니라 만족, 기쁨, 슬픔 등과 같은 사전 정의된 카테고리로 문구를 분류할 수도 있습니다. 

감성 분석을 통해 기업은 소셜 미디어 채널에서 소비자 피드백을 받아 그에 따라 비즈니스 전략을 개선할 수 있습니다.

감성 분석에서 수집한 정보는 온라인에서 사람들이 자사 브랜드에 대해 어떻게 생각하는지 알고자 하는 기업에게 매우 중요합니다. 이를 통해 더 나은 제품 품질/서비스 제공을 위한 변화를 구현할 수 있습니다.