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AI 기술과 리뷰 데이터가 만나면 생기는 일

안녕하세요. 리뷰 마케팅 솔루션 브이리뷰의 마케터 조쉬 입니다.

Chat GPT가 불러온 생성형 AI 돌풍! 모두 피부로 느끼고 계신가요? 수 많은 응용법과 사례들이 쏟아지고 있어 보기만 해도 신기하고 재밌지만, 한편으로는 시대에 뒤처지는 게 아닐 지에 대한 불안감이 생기기도 합니다.

그래서 오늘은 저희가 전문적으로 취급하는 ‘리뷰 데이터’와 ‘AI 기술’이 결합되면 리뷰 마케팅 실무에 어떤 변화를 가져올 수 있을 지 알기 쉽게 정리해봤습니다. 🙂 크게 3가지 측면에서 장점이 있지만 공통적으로 가장 큰 특징은 우리 브랜드와 고객의 소중한 시간을 아껴줄 있다는 점이 되겠습니다!

1. 고객의 시간을 아껴주는 ‘주제별 리뷰 키워드 필터링’

상품 1개에 등록된 수천개의 리뷰 중에서, 고객에게 꼭 필요한 유형의 리뷰만 선별해서 볼 수 있다면 어떨까요? 기존의 리뷰 탭에서는 ‘동영상/사진 리뷰 모아보기’, ‘기존 구매 고객 사이즈 조회’와 같이 기본적인 필터링 기능만을 활용할 수 있었습니다. 하지만 AI 리뷰 분석기능을 활용하면 우리 브랜드에 방문한 고객의 개별 니즈에 따라, 텍스트 리뷰를 주제별로 분류하여 볼 수 있게 됩니다. 이러한 노출 방식의 개선은, 소비자들의 구매 탐색시간과 시행착오를 효과적으로 줄여줄 수 있어 고객경험 뿐만 아니라 판매 실적 자체에도 긍정적인 변화를 가져다 줍니다.

보통 이커머스에서는 장바구니 기능을 사용한 소비자의 절반 이상이 구매를 주저하고 있다고 판단합니다. 이때 구매 결정에 도움을 주는 최적의 리뷰를 노출하면 짧은 시간 안에 더 많은 구매 전환을 만들어낼 수 있습니다.

주제별 리뷰 필터링 기능을 통해 고객의 시간을 아껴준 GS샵 사례

2. 브랜드의 시간을 아껴주는 ‘리뷰 긍부정 키워드 찾기’

“고객은 우리 브랜드와 제품에 대해 어떻게 평가했을까?”

마케터, 상품 기획자, 브랜드 매니저 등 이커머스 브랜드 성장을 고민하시는 분들은 이 궁금증을 해소하기 위해 상품에 등록된 리뷰를 가장 정확한 피드백 데이터로 활용하곤 합니다. 하지만 리뷰에 포함된 텍스트들을 직접 분석하여 의미 있는 VOC를 수집하는 것은 굉장히 많은 리소스를 요구하는 작업입니다. 또한 어떤 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 평가하는 것 또한 사람이 직접 하다보면 기준이 흐려지는 문제가 생기는데요.

이 문제 또한 AI를 통해 해결할 수 있습니다. 카테고리별로 긍부정 키워드에 대한 기준을 AI에게 학습시킨 후, 확보된 데이터에 적용시키면 각 상품의 대표 긍부정 키워드를 찾아냅니다. 이를 고객의 피드백 데이터로서 활용한다면, 브랜드 성장과정에서 겪어야할 시행착오의 수를 효과적으로 줄일 수 있습니다.

1,000개가 넘어가는 텍스트 리뷰도 AI 기술을 활용하면 빠르게 분석할 수 있습니다.

3. 브랜드와 고객의 관계까지 개선해주는 ‘부정 리뷰 알림’

마지막으로 리뷰 긍부정 키워드 찾기 기술을 응용하면, 고객이 특정 상품 및 서비스에 대해 불만을 제기하는 리뷰를 작성했을 시 CS 담당자가 이를 쉽게 확인하고 대처할 수 있게 됩니다.

불만이 담긴 리뷰 예시
디퓨저 향기랑 구성은 너무 좋은데 펌프에 문제가 있는 것 같아요.
누를 때마다 스트레스네요… 다른 통에 옮겨서 쓰기엔 좋습니다.

위와 같이 긍정적인 평가와 더불어 불량 이슈를 함께 언급하는 리뷰의 경우 담당자가 꼼꼼하게 체크하지 않으면 한 눈에 이슈를 발견하기 어렵습니다. 이때 긍부정 키워드를 기반으로 고객의 평가를 점수로 보여주면, 기준 점수 이하의 리뷰에 대해 CS 담당자가 더욱 빠르게 대응하여 불만 고객을 케어하고 관계 개선을 이끌어낼 수 있습니다.

고객의 불만사항을 빠르게 캐치할 수 있는 긍부정 점수 도출 기술

정말 매력적인 AI 리뷰 데이터 분석, 시작하기 위해서는?

이렇게, AI 기술과 리뷰 데이터가 만나면, 고객과 브랜드의 불편과 시행착오를 줄여주고 마케팅 성과에 있어서도 긍정적인 영향을 기대할 수 있습니다.

하지만 이러한 변화가 적용되기 위해서는 꼭 필요한 조건이 있습니다. 바로 양적, 질적으로 훌륭한 리뷰 데이터가 많이 확보되어야 한다는 것입니다. AI 기술이 제대로 적용되기 위해서는 결국 학습의 기반이 되는 데이터가 있어야 하기 때문인데요. 이를 실현하기 위해 알아야 할 ‘좋은 리뷰의 기준’과 ‘리뷰 수집율을 높이는 방법’은 이전에 발행한 콘텐츠에서 확인하실 수 있습니다. 🙂

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‍1. 쇼핑몰 리뷰가 구매 전환율에 정말 도움이 되나요?
2. 동영상 / 사진 리뷰를 많이 수집하는 방법이 있나요? 

마치며

오늘은 AI 리뷰 분석 기능을 통해 우리 브랜드와 고객의 시간을 효과적으로 절약하고, 실제 비즈니스 성과로 만드는 방법에 대해 알아봤습니다. AI, 데이터 기술 발전과 적용을 통해 점점 더 브랜드와 고객에게 친화적인 이커머스 환경이 만들어질 수 있다는 점을 확인할 수 있었는데요. 그 중에서도 실제 소비자들의 피드백 데이터인 ‘리뷰’를 가지고도 정말 다양한 성과를 만들 수 있다는 것을 다시 한 번 느꼈습니다!