Databricks AI 기능을 활용한 소매업에서의 고객 피드백 분석의 힘을 해제하다

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오늘날의 변화무쌍한 소매 환경에서 고객 감정에 연결되어 있음이 어느 때보다 중요합니다. 소비자들이 수많은 플랫폼에서 자신의 경험을 공유함에 따라, 소매업체들은 제품, 서비스, 그리고 전반적인 고객 만족도를 향상시키는데 중요한 열쇠를 가진 피드백에 침몰하고 있습니다. 그러나 이런 비구조화된 데이터의 대량을 정리하는 것은 마치 건초 더미에서 바늘을 찾는 것 같을 수 있습니다.

여기서 Databricks AI 기능이 사용됩니다. 이 첨단 솔루션은 소매업체에게 원시 고객 피드백을 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 도구를 제공합니다. 고급 언어 모델과 SQL 기반 함수의 힘을 활용하여 Databricks는 리뷰 분석, 댓글 분류, 더 스마트한 비즈니스 결정을 이끄는 트렌드 발견 과정을 간소화합니다.

고객 감성 분석이란 무엇인가요?

고객 감성 분석은 기업이 고객을 이해하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 강력한 기법의 핵심은 고급 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트 기반 피드백을 긍정적, 부정적, 또는 중립적인 감정으로 해석하고 분류합니다.

전통적인 키워드 기반 방법과 달리, 감성 분석은 인간의 언어의 복잡성을 더 깊게 파고들어갑니다. 이는 맥락을 파악하고, 비꼬는 말을 감지하며, 미묘한 감정 신호를 식별하여 고객 의견에 대한 더 정확하고 세밀한 이해를 제공합니다. 이는 기업들에게 표면적인 통찰력을 넘어서 고객 상호작용을 주도하는 감정을 진정으로 이해하는 통찰력을 제공하며, 이는 더 나은 의사결정을 가능하게 하고 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

어떻게 작동하나요?

• 데이터 수집: 블로그 댓글, 소셜 미디어 게시물, 고객 리뷰, 지원 티켓 등 다양한 출처에서 텍스트 데이터를 수집합니다.
• 텍스트 처리: 불필요한 정보를 제거하고 텍스트 형식을 표준화하는 등 분석을 위한 데이터를 정리하고 준비하는 과정입니다.
• 감정 분류: AI 알고리즘을 사용하여 처리된 텍스트를 감정 카테고리로 분류합니다.
• 분석 및 시각화: 대시보드나 보고서를 통해 결과를 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 제시합니다.

이것이 어떤 도움을 주나요?

• 제품 개발: 고객이 제품에 대해 좋아하거나 싫어하는 것을 이해함으로써, 소매업자는 맛 프로필, 포장, 가격 등의 제품 개발에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
• 마케팅 전략: 고객 감성 분석은 올바른 타겟 오디언스를 찾아내고 판매를 촉진하기 위해 가장 효과적인 마케팅 채널과 메시지를 식별하는 데 도움을 줍니다.
• 고객 만족도: 소매업자들이 고객의 우려와 선호를 해결함으로써, 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 이는 강력한 브랜드 평판을 구축하고 반복적인 비즈니스를 유도하는 데 있어 중요합니다.
• 경쟁 우위: 복잡한 시장에서 고객 감성 분석은 소매업자들이 자신의 제품이 경쟁 상품과 어떻게 차별화되는지 이해하는 데 도움을 주어 경쟁 우위를 얻게 해줍니다.

Databricks를 이용한 감정 분석의 효율화

Databricks는 원활한 데이터 수집, 정제, 저장, 분석을 위한 통합 플랫폼을 제공하여, 소셜 미디어 피드나 고객 리뷰의 감정 분석과 같은 작업에 이상적입니다. Databricks에서 감성 분석을 구현하는 여러 가지 접근 방법이 있지만, 이 글에서는 Databricks SQL AI 함수를 활용하여 프로세스를 간소화하고 신속하게 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

소매업에서의 AI 기능의 힘

데이터 파이프라인에 AI 기능을 통합함으로써, 소매업체들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 복잡한 설정과 전문 기술이 필요하지 않습니다
• 다양한 도구의 필요성을 제거하십시오
• 제품 개발 주기를 가속화합니다

이런 효율적인 접근 방식은 소매 팀이 가장 중요한 것에 집중할 수 있게 해줍니다: 고객의 필요를 이해하고 그에 대응하는 것.

피드백 데이터 준비 및 수집 (브론즈):

데이터 분석가 역할로서, Databricks AI 기능을 사용하여 피드백 수집 과정을 시뮬레이션하고 합성 데이터를 생성합니다. 우리는 ai_query 함수를 사용하여 Meta Llama 3.1 405B Instruct 를 쿼리하고 소셜 미디어 (Facebook, X) 및 모바일 통신 (전화 및 문자 메시지)에 대한 데이터를 생성합니다. 이 합성 데이터는 브론즈 계층에 저장되어 분석 및 통찰력 제공에 사용됩니다. 이 접근법의 장점은 고품질 및 일관된 데이터, 확장성, 그리고 비용 효율성을 포함합니다. 다음 단계에는 데이터 처리 및 변환, 분석 및 인사이트 개발, 이해당사자 피드백에 기반한 솔루션 개선이 포함됩니다.

우리는 Databricks의 힘을 활용하여 Twitter와 Facebook과 같은 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 고객 피드백을 분석하고, 전화 통화 내용을 분석합니다. 텍스트 분석 및 자연어 처리와 같은 기법을 활용하여, 트윗과 Facebook 게시물의 감정 분석을 포함한 데이터에서 가치 있는 통찰력을 추출합니다. 우리는 특정 제품이나 서비스에 대한 고객의 피드백 감정을 분석하여, 비즈니스 결정에 영향을 미치는 추세와 패턴을 파악합니다. 실제 시나리오에서는, 소셜 미디어 API, 고객 피드백 양식, 콜 센터 녹음 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하여 Databricks의 브론즈 계층에 넣고, 분석에 적합한 형식으로 처리하고 변환합니다. 텍스트 분석 및 머신러닝 기법을 적용하여 숨겨진 통찰력을 발견하고 이해관계자에게 실행 가능한 권고사항을 제공함으로써, 그들이 데이터 기반의 결정을 내리고 고객 만족도를 향상시킬 수 있게 합니다.

Databricks AI 함수 적용 데이터 표준화 (실버):

우리가 다양한 채널 (Facebook, Twitter, 문자, 전화 통화 내용)을 통해 초기 피드백 데이터를 얻은 후에는 AI 기능을 더 사용하여 데이터 정제를 수행해야 합니다.

고객 피드백을 정리하고 표준화하기 위해, 우리는 여러 AI 기능을 적용합니다:

• ai_translate: 비영어 텍스트를 영어로 변환합니다.
• ai_fix_grammar: NLP 정확도를 높이기 위해 문법과 오타를 수정합니다.
• ai_analyze_sentiment: 텍스트를 긍정적, 부정적, 중립적, 또는 혼합으로 분류합니다.
• ai_classify: 피드백을 주제별로 분류합니다, 예를 들어, "제품 품질" 대 "가격 문제."

우리는 다양한 채널로부터 초기 피드백 데이터를 수집한 후, Facebook, Twitter, 문자 메시지, 전화 통화 내용 등을 포함하여, 다음 단계는 고급 AI 기능을 사용하여 데이터 클렌징을 수행하는 것임을 인식하고 있습니다. 데이터가 표준화되어 분석을 위해 준비되어 있도록, 우리는 ai_translate 함수를 사용하여 모든 비영어 텍스트를 영어로 변환하고, ai_fix_grammar 함수를 사용하여 원본 데이터의 문법 오류를 수정합니다. 이 단계는 우리의 분석이 정확하고 편향되지 않게 하는 데 중요합니다. 다음으로, 우리는 ai_analyze_sentiment 함수를 사용하여 피드백 텍스트의 감정을 판단하고, 이를 긍정적, 부정적, 중립적, 또는 혼합으로 분류합니다. 또한, 우리는 ai_classify 함수를 적용하여 피드백을 특정 카테고리로 더욱 분류하게 함으로써 데이터의 트렌드와 패턴을 식별할 수 있게 합니다. 이러한 AI 기반 함수를 활용함으로써, 우리는 데이터를 세밀하게 정제하고 고객 피드백에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있으며, 이는 결국 우리의 추천을 안내하고 비즈니스 결정을 촉진합니다. 이 AI 기능들을 적용함으로써, 우리의 데이터가 일관되고 정확하며 분석에 적합한 형식인지를 보장할 수 있습니다.

예시 입력:
"이 커피는 너무 비싸지만 맛있어!!"

처리 후:

• ai_fix_grammar → "이 커피는 너무 비싸지만 맛이 좋아요!"
• ai_analyze_sentiment → "혼합"
• ai_classify → "가격, 맛"

이를 통해 고객 감성과 선호도에 대한 통찰력을 얻고, 개선할 영역을 식별하고, 고객의 우려를 해결하기 위한 대상 전략을 개발할 준비를 합니다. 전반적으로, 이 접근법은 비구조화된 피드백 데이터를 실질적인 통찰력으로 변환하는 데 도움이 되어, 커피 제품을 판매하는 소매점에서의 비즈니스 성장과 고객 만족도를 촉진합니다.

소비 준비 상태 (골드):

이제 우리는 은색 테이블에 깨끗하고 표준화된 데이터를 가지고 있는 단계에 도달했고, 다음 작업은 이를 분석에 사용할 수 있게 만드는 것입니다. 이는 다양한 출처에서 데이터를 결합하고, 비즈니스 규칙을 적용하고, 분석에 적합한 형식으로 변환하는 과정을 포함합니다. 우리는 비즈니스 규칙이 데이터 준비의 중요한 부분임을 인식하며, 이는 데이터가 정확하고 일관되며 분석에 관련된 것임을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이를 달성하기 위해, 우리는 열 이름을 더 설명적이고 이해하기 쉽게 바꾸는 것과 같은 다양한 비즈니스 규칙을 적용합니다. 또한 분석에 필요하지 않은 불필요한 데이터를 제거하고, 데이터 내의 누락된 값이나 이상치를 처리하며, 데이터가 특정 기준을 충족하는지 확인하기 위해 데이터 유효성 검사 규칙을 적용합니다. 예를 들어, 고객 피드백 분석에서는 고객 ID 또는 피드백 날짜가 누락된 모든 피드백 레코드를 제거하는 비즈니스 규칙을 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리의 분석이 완전하고 정확한 데이터에 기반하게 되어, 잠재적인 편향이나 오류를 피할 수 있습니다. 이러한 비즈니스 규칙을 적용함으로써, 우리는 데이터를 더욱 정제하고 분석에 적합하게 만들 수 있으며, 이는 결국 우리가 더 깊은 통찰력을 얻고 더욱 정보에 기반한 추천을 할 수 있게 합니다.

우리는 주제 모델링을 고객 피드백 데이터에 적용하여 비즈니스 결정에 정보를 제공할 수 있는 기본 패턴과 추세를 발견하는 데 흥분하고 있습니다. 우리는 결합된 텍스트 데이터를 분석하고 데이터에 존재하는 기본 테마와 주제를 식별하기 위해 주제 모델링에 대한 인기 있는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 (LDA) 를 사용할 것입니다. 이를 위해, 우리는 결합된 텍스트 데이터를 입력으로 받아 데이터에 존재하는 주제나 테마의 집합을 출력하는 사용자 정의 함수(UDF)를 만들 것입니다. 이 UDF는 LDA 알고리즘을 사용하여 주제를 식별하고 분석에 적합한 형식으로 반환합니다.

우리가 데이터에 주제 모델링을 적용한 후에는, 고객 피드백 분석에서 얻은 통찰력을 담은 두 개의 골드 테이블을 만들 것입니다. 이 테이블은 비즈니스 결정을 내리고 행동을 촉진하는 데 사용될 것입니다. 우리는 우리의 분석이 비즈니스 결정을 촉진하고 고객 만족도를 향상시키는데 도움이 될 가치있는 통찰력을 제공할 것이라는 확신을 가지고 있으며, 이는 결국 매출 증가와 성장으로 이어질 것입니다.

하지만 우리는 여기서 멈추지 않습니다. 우리는 또한 Databricks AI/BI Lakeview 마법을 우리의 골드 테이블에 적용하여 그들을 더 유용하고 통찰력 있는 것으로 만들 것입니다. 이는 분석 결과를 보여주는 시각화를 생성하거나 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터에서 추가 패턴이나 추세를 식별하는 것을 포함합니다. 이렇게 하면, 우리는 이해관계자에게 더 많은 실질적인 통찰력을 제공하고, 회사에 실제 영향을 미칠 비즈니스 결정을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 개선이 필요한 영역을 식별하든, 고객 참여를 최적화하든, 제품 개발에 정보를 제공하든, 우리의 분석은 비즈니스 성공을 추진하는 데 필요한 통찰력을 제공할 것입니다.

결론

우리는 고객 피드백 분석에서 통찰력을 얻었습니다. 우리의 분석은 고객들이 특히 커피 제품에 제공된 맛을 좋아했으며, 많은 응답자들이 그 풍부하고 부드러운 맛을 칭찬했다는 것을 보여줍니다. Databricks AI 기능을 활용함으로써, 소매업체들은 여러 소스에서 고객 피드백 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있으며, 고객의 감정과 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 우리는 이러한 통찰력이 제품 개발, 마케팅 전략, 고객 지원 활동에 어떻게 활용될 수 있는지 직접 보았습니다. 결국 이는 비즈니스 성장과 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다. 우리의 감성 분석은 두 가지 주요 통찰력을 밝혔습니다: (1) 고객들은 커피의 맛을 사랑하고, (2) 가격 인식은 판매에 대한 장벽입니다. 이를 바탕으로, 소매업체는 인식된 가치를 향상시키고 반복 구매를 유도하기 위해 프로모션 할인이나 번들 전략을 실험할 수 있습니다.

비즈니스에서 AI 기반 감성 분석을 구현하고 싶으신가요? 오늘 Databricks AI 기능을 시도해보고 고객 피드백에서 실질적인 통찰력을 찾아보세요.