데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 3편

안녕하세요

공부하는 웅이입니다

 

 

고객의 경험을 파악하기 위한 데이터 크롤링, 소셜 리스닝이 어떻게 이뤄지고 있고, 앞으로 어떤 식으로 나아가야 하는지에 대해서 이어서 포스팅해보도록 하겠습니다. 3편입니다. 

참고영상

https://www.youtube.com/watch?v=W6vb4VoOT9c&ab_channel=%EB%84%88%EB%95%8C%EB%8A%94%EB%A7%90%EC%9D%B4%EC%95%BC%21

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사이크그래픽스

사람들의 태도, 의도, 어떤 생각을 하는지 분석

 

출처 : https://www.atriainnovation.com/en/machine-learning-in-industry/

소셜 리스닝

기존의 데모그래픽스의 단점을 보완하기 위해서 하는 방법

크롤링을 하여, 불필요한 데이터를 제거하고,

수백만개의 데이터 속에서 desire와 unmet needs 를 찾아내야함

레이블링 자체가 너무 힘든 작업

 

설문 조사랑 다른 점은 많은 데이터를 다루는 것

 

 

인공지능

인공지능에게 데이터를 맡겨서, 적합하게 학습을 시켜서, (지도학습 방법), 구분을 시킨다(CLustering)

 

각각의 Cluster의 어떤 특징이 있는지 체크해야 합니다 = Topic Modeling

 

하나의 클러스터 안에 수많은 데이터가 있습니다

 

인공지능이 있는 이유는 사람이 반복적이고 힘들게 하는 일들을 자동화하기 위하여 AI가 존재합니다

 

어떻게 하는지만 잘 알려주면(지도를 잘해주면) 예측률, 분석력이 좋아집니다.

 

토틱 모델링을 하고난 후에는 컨텍스트를 정리합니다.

 

Customer Context Map을 만듭니다.

 

각각의 컨텍스트에서 고객이 얼마나 Pain을 느끼는지, 감성분석을 실시하도록 합니다. 이를 수치화하여 계산합니다.

 

예를들어, BTS의 어떤 컨텐츠에서는 어떤 니즈가 존재하며, 그 니즈를 얼마나 중요하게, Painful하게 느끼는지를 인공지능으로 계산합니다.

 

 

AI 분석 이전의 고객 분석

가설을 세우고, 설문조사를 실시하는 방법등을 실시하였습니다.

포커스 그룹을 형성하여, 여러 가지 가설을 설정하고, 설문조사를 통해 검증을 수행합니다.

 

하지만 인공지능은 그 가설을 설정하는것이 아니라, 데이터에서보이는 가설을 만들고, 우리가 어떤 가설에 집중해야하는지를 찾는, 계산해내는 것입니다.

 

어떤 것이 중요한지 어떻게 알수 있을까?

단어의 언급 빈도수등을 통해 알 수 있습니다.

 

 

 

MIS 전공

경영학과 정보 통신학이 같이 연관되어 있는 학과, 대표적인 대학 한양대 

 

 

Travel Recomend System

여행자들이 어떤 것들을 추천받고 싶어하는지

전략적인 관점에서 백엔드에 있는 시스템이 어떻게 디자인되어야 하는지

어떤 요소들, 어떤 팩터들이 추천에 있어 중요한 요소가 되는지등을 연구 

 

 

 

 

정리

소셜 리스닝(Social Media Listening)

온라인에 남겨진 데이터를 분석해서 의미를 찾음

데이터 수집(Data Crawling) -> 토픽 모델링(Topio Modeling) -> 감성 분석(Sentiment Analysis)

 

1. 목표 대상자(targeting) 가 모여 있는 사이트에 있는 글을 수집하고 분류

2. 분류 작업을 통해 각각의 클러스터를 나누고 그 특징이 무엇인지 발견

3. 토픽에 따라 컨텍스트를 정리하여 Customer Context Map을 제작

4. 이후 각각의 Context(상황)에서 불편함과 Desire , Needs 등 필요한 내용을 인공지능이 작업

 

인공지능 학습 방법에 따라 결과가 달라지기때문에, 연구자는 지도를 해야하며 => Machine Learning

 

MIS(Management Information System) 

경영정보시스템으로서, 기업의 목표를 달성하기 위해서 기업 경영에 ICT 기술을 활용하는 것에 관한 모든 이슈를 다루는 분야입니다.