9 리뷰데이터 분석 추천 툴 & 데이터 필터링 방법

토픽 모델링으로 전체 리뷰의 주제를 분류한 후, 리뷰가 급증하는 일자의 리뷰를 따로 추출하여 분류된 주제와 감성분석 결과를 바탕으로 인사이트를 얻고자 한다. 앱이나 게임을 가장 효과적으로 개선하려면 사용자가 앱 리뷰에 많이 언급한 주제와 문제를 확인해 보세요. 리뷰 분석에 관한 도움말은 Android 개발자 사이트에서 확인할 수 있습니다. 고객 여정 추적은 사용자가 목표를 달성하기까지의 경로를 시각적으로 매핑하는 방법입니다. 이를 통해 사용자가 어떤 단계에서 이탈하는지, 어떤 경로를 선호하는지 파악할 수 있습니다. 크리마는 온라인 쇼핑몰과 소비자를 연결할 수 있는 리뷰 수집 및 관리, 개인화 마케팅, 사이즈 추천 솔루션을 제공합니다.

=> 효율적인 문제 해결을 진행하기 위해서는 엑셀 함수의 다양한 기능을 이용한 확장, 응용, 적용의 과정이 필요하다.

이러한 기술을 활용하면 사용자가 일일이 식단 정보를 https://the100bestfleets.com/ 기록해야 하는 번거로움을 덜어줄 수 있어 편의성 측면에서 긍정적인 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다. LDA 토픽 모델링은 문서 데이터를 사용자가 지정한 토픽 개수만큼 토픽을 생성하고, 각 토픽별로 어떤 키워드가, 어떤 비율로 구성되는지 정보를 제공합니다. 즉, 토픽의 구체적인 주제는 사용자가 직접 키워드를 통해 파악해야 합니다.

리뷰 데이터를 콘텐츠로 재구성하면 리뷰 → 신뢰 → 전환의 자연스러운 흐름을 만들 수 있습니다. 토큰화 후 토큰이 2글자인 경우 불용어에 해당되지 않는 토큰만 분석에 활용합니다. 토큰이 1글자인 경우에는 1글자 키워드 리스트에 포함되는 토큰만 분석에 활용합니다. 마지막 괄호 안의 숫자에 따라 페이지가 달라져서, 요 규칙을 활용해서 페이지를 넘겨 클릭하도록 명령어를 설정했습니다. Google에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 요약을 생성하고 가장 관련성 있는 리뷰만 포함되도록 필터를 적용합니다.

본 프로젝트에서는 건강관리 앱 리뷰 텍스트마이닝을 통해 고객의 니즈를 분석하고, 이를 바탕으로 건강관리 앱의 디자인 전략을 제안합니다. 국내 구글 플레이 스토어에서 건강관리 앱 424개에서 리뷰 54만 건을 수집하였으며, LDA 토픽 모델링을 통해 심층적으로 고객의 니즈를 분석하였습니다. 여기까지는 ChatGPT의 웹 대화창에서 리뷰를 하나씩 혹은 몇 개씩 분석했지만 입력창에 한 번에 입력할 수 있는 데이터의 길이에는 제한이 있고 수동으로 나눠 한 번씩 진행하는 것도 한계가 있다. 가능하다면 ChatGPT API와 파이썬을 활용해 대량의 데이터를 한 번에 처리하도록 해보자.

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• 이를 통해 사용자가 어떤 단계에서 이탈하는지, 어떤 경로를 선호하는지 파악할 수 있습니다.
• 후기를 체계적으로 분석하려면 적절한 도구와 활용법을 아는 것이 중요합니다.
• 오늘날, 사용자 리뷰는 제품의 성패를 좌우할 수 있으며, 어떤 제품은 리뷰 덕분에 높은 랭킹에 달성하기도 합니다.
• 리뷰는 다양한 형식으로 존재하며 각 유형은 사용성 테스트에서 다른 용도로 쓰입니다.

라벨링 데이터의 특정이 이루어졌다면 해당 라벨링 데이터가 가리키는 원본 데이터를 확인해서 불만 사항이 적용된 제품과 가장 유사한 이미지를 얻을 수 있다. 제품의 불만 속성을 정의하기 위해 해당 제품의 댓글을 낮은 평점순으로 정렬한 뒤 상위 50개 항목으로 실험을 진행하였다. 크롤링을 통해 얻은 50개 댓글 데이터에 전처리를 거쳐 나온 요구사항을 K-fashion 라벨링 데이터 가이드라인에 따른 속성에 맞추어 집계했다. 브랜드 마케터, 광고대행사 모두 이러한 크롤링과 AI 툴을 통해 업무를 효율화하고 인사이트를 얻을 수 있어요.아래는 크롤링한 리뷰 데이터를 AI로 분석한 예시 이미지입니다. 코호트 분석은 특정 시점에 동일한 행동을 보인 사용자 그룹을 추적하여, 시간에 따른 변화를 관찰하는 데 유용합니다. 이를 통해 사용자 유지율, 전환율 등을 분석하고, 개선점을 찾을 수 있습니다.

하지만 우리나라는 많은 데이터를 가지고 있음에도 불구하고 이를 잘 활용하지 못하여 효과를 보지 못하고 있어 여러 산업에서 다양한 시도가 필요하다. 그중에 패션 산업에서는 소비자의 단순 변심에 의해 교환, 환불 문제가 가장 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서비스 제공자에게 더 나은 피드백이 필요하며 소비자의 요구사항이 반영된 사용자 리뷰와 함께 불만 사항이 개선된 이미지를 보여줌으로써 해결하고자 한다. 본 논문에서는 소비자의 요구사항을 파악하기 위해 온라인 쇼핑몰 사이트에서 사용자 리뷰 분석을 진행하고 K-fashion 데이터의 속성을 활용하여 제품에 대한 속성을 정의한다. 리뷰의 신뢰성을 판단하기 위해 다양한 도구와 방법을 활용할 수 있습니다.

‘색상’ 속성은 하위 속성 중 하나로 해당 제품의 ‘색상‘의 속성인 ‘화이트’ 에 대한 불만이 가장 많은 것을 확인할 수 있다. 추출 부분은 쇼핑몰 사이트를 크롤링하여 얻은 데이터로 제품과 제품에 대한 불만을 추출하여 K-fashion 데이터 라벨링 가이드라인에 따른 속성으로 정의하는 부분이다. 크롤러는 제품 페이지에서 제품 상세 데이터와 댓글 데이터들을 모은다.

사용자 리뷰는 빅 데이터 분석으로 전체적인 사용자의 견해를 데이터화 하여 표현할 수 있다. 대표적인 분석 방법 중 하나로 사용자 리뷰에서 제품의 속성들을 평가할 수 있는 오피니언 마이닝이 있으며 각 제품의 여러 속성에 대한 평가를 긍정 혹은 부정으로 구분하여 표현할 수 있다. 이러한 분석 기법으로 리뷰에 나타난 사용자의 긍정적인 또는 부정적인 감정과 제품에 대한 불만 사항 등을 추출하여 정리할 수 있다6.