무신사의 VoC 대시보드 제작기 Part2

이 게시물은 무신사의 고객 목소리(VoC) 자동 분류 시스템 구축 경험을 다룹니다.

카테고리 자동 분류의 필요성과 접근법

• 키워드 기반 검색엔진을 활용한 초기 자동 분류 시도
• 통계적 분석으로 핵심 키워드 선정 및 가중치 부여
• 복합 문장과 중의적 표현 처리의 어려움으로 머신러닝 도입 결정

AWS Comprehend를 활용한 머신러닝 적용

• 텍스트 정제 및 맞춤법 교정으로 데이터 품질 향상
• 92%의 정확도로 카테고리 분류 성능 대폭 개선
• 제품경험분석팀이 직접 활용 가능한 자동 분류 파이프라인 구축

VoC 리포팅 페이지 개발 및 운영

• Elasticsearch와 Kibana를 통한 데이터 적재 및 시각화
• API, S3, 구글 시트 방식을 통한 분류 데이터 관리 방안 검토
• 내부 임직원 누구나 이용 가능한 VoC 대시보드 완성