고객의 목소리를 한 눈에 볼 수 있도록: 무신사의 VoC 대시보드 제작기 Part2. by 검색플랫폼팀
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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
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