피드백 프로그램을 위한 7가지 텍스트 분석의 이점

고객은 사람이며, 사람은 열정을 가진 존재입니다. 따라서 최근의고객 서비스경험에 대해 이야기하든, 좋아하는 제품이나 싫어하는 제품에 대해 이야기하든, 개방형 설문 문항과 리뷰를 통해 고객은 단순한 점수나 평점 이상의 것을 표현하며 브랜드와 그 제품에 대한 열정(혹은 무관심)을 드러낼 수 있습니다. 그리고 그러한고객 피드백은—직접적이든 간접적이든—고객 경험 CX)을 실질적으로 개선하는 데 꼭 필요한 요소입니다.

다행히도 디지털 시대에는 기업에게 비밀로 유지할 수 있는 것이 거의 없습니다. 고객이 제품 및 서비스에 대해 쇼핑하거나 문의할 때 다양한 형태로 고객 신호를 제공합니다. 그리고 피드백을 수집하고 이 데이터를 윤리적으로 활용한다면 소비자들은 이를 환영할 것입니다.

피드백 데이터를 수집할 때 특히 주의해야 할 영역 중 하나는 텍스트 분석입니다. 텍스트 분석을 잘 수행하면 조직의 타겟 고객에 대한 이해도가 크게 향상되어 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

텍스트 분석의 이점

텍스트 분석은 의사 결정 개선과 함께 처리 속도 향상, 빅데이터 통합, 일관성 향상, 비용 절감과 같은 이점을 제공합니다. 이것이 바로 전 세계 텍스트 분석 시장이 빠르게 성장하고 있는 이유입니다. 2026년에는 2020년 54억 6,000만 달러에서 148억 4, 000만 달러의 시장 가치가 있을 것으로 예상됩니다. 이는 같은 기간 동안 17.35%의 연평균 성장률(CAGR)을 의미합니다.

텍스트 분석의 이점을 활용하고 조직을 한 단계 더 발전시키는 방법을 알아보세요.

#1. 더 적은 인사이트 더 깊은 인사이트 얻으세요

고객 설문조사는 피드백을 받을 수 있는 훌륭한 방법입니다. 하지만 때로는 단조롭고 지루하여 설문조사에 대한 피로감을 유발할 수 있습니다. 그 결과 고객은 향후 설문조사에 참여할 동기가 떨어질 수 있습니다. 데이터에 따르면 응답자의 9%만이 긴 설문조사를 완료하는 것으로 나타났습니다.

하지만 설문조사가 짧을수록 응답률이 높아집니다. 더 적은 수의 질문으로 최소한 동일한 수준의 인사이트를 얻으려면 기업은 "또 무엇을 알아야 하나요?"와 같은 개방형 질문을 더 많이 던져야 합니다. - 텍스트 기반 응답을 생성하는 개방형 질문을 더 많이 던져야 합니다.

#2. 근본 원인 파악하기

피드백 점수와 평점은 피드백의 바로미터를 제공하지만, 일반적으로 점수만으로는 피드백의 '이유'를 알 수 없습니다. 후속 평점 질문은 '왜'에 대한 이해를 깊게 할 수 있지만 일반적으로 텍스트 기반 피드백만큼은 아닙니다. 고객의 개방형 댓글은 문제의 근본 원인을 파악하는 데 필요한 세부 정보를 제공하므로 팀에서 개선할 방법과 위치를 알 수 있습니다.

#3. 시의적절한 인사이트 확보

인사이트 지체 없이 얻을 수 있도록 기본 텍스트 분석 기능을 제공하는고객 경험 관리 CEM)소프트웨어 플랫폼을 선택하십시오. 기본 텍스트 분석 기능이 없는 시스템의 경우 문제의 근본 원인을 파악하기까지 기다려야 합니다. 피드백을 수집하는 시스템이 데이터를 텍스트 분석 시스템으로 전송해야 하고, 해당 시스템은 데이터를 분석하는 데 시간이 걸린 후 결과를 다시 보내기 때문입니다. 이러한 추가적인 시간 소실은 인사이트 개선 조치를 지연시킬 뿐만 아니라, 불만족스러운 고객을 더 많이 양산할 수도 있습니다.

#4. 새로운 트렌드 파악

대부분의 피드백 프로그램과 리뷰 사이트에는 고객에게 묻는 특정 질문이 있습니다. 시간 경과에 따른 고객 만족도(CSAT) 를 파악하기 위해 이러한 질문은 거의 변경되지 않으며 점수와 평점으로 제한됩니다. 응답은 질문 주제에 대한 의견의 추세를 보여줄 수는 있지만, 질문에서 다루지 않는 새롭고 떠오르는 트렌드를 보여줄 수는 없습니다.

텍스트 피드백은 이러한 공백을 메워줍니다. 예를 들어 호텔 체크아웃 시간을 묻는 질문이 있는데 고객이 청구서의 정확성에 대해 불만을 제기하려는 경우와 같이 고객이 피드백을 제공할 수 있는 질문이 표시되지 않는 경우에도 개방형 질문을 통해 고객은 텍스트 형식으로만 피드백을 제공할 수 있습니다.

텍스트 분석을 사용하면 새로운 문제를 발견하고 문제가 확대되기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

#5. 고객의 요구 사항 이해

텍스트 분석은 고객 피드백에서 키워드, 주제,감정분석을 통해 고객의 요구를 파악하는 데 도움을 줍니다. 또한, 수집된 고객 피드백을 통해 트렌드와 인사이트 도출할 수 있습니다. 이러한 실행 가능한 풍부한 인사이트 바탕으로 귀사의 강점과 약점을 명확히 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 호텔을 관리하는데 여러 고객이 룸 서비스 부족에 대해 불만을 제기하는 경우 이 지식을 활용하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 그러나 고객이 직원이나 편안한 침대에 대해 자주 칭찬하는 경우에는 이러한 부분에 계속 집중할 수 있습니다.

전반적으로 텍스트 기반 피드백을 분석하면 기업은 소비자의 욕구, 필요, 기대를 파악하여 제품이나 서비스를 성공적으로 조정함으로써 선호도가 충족될 때 고객 충성도와 유지율을 높일 수 있습니다.

#6. 데이터 기반 의사 결정

텍스트 분석의 주요 이점 중 하나는 데이터 기반의 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 개방형 설문조사 질문과 평가에서 얻은 비정형 데이터는 다른 방법으로는 알 수 없는 고객의 요구사항과 선호도를 파악할 수 있습니다.

텍스트 분석은 소비자 피드백에서 주요 주제와 정서를 발견하고 시간 경과에 따른 변화를 추적합니다. 예를 들어, 새로운 제품을 출시하거나 고객 피드백에 따라 기존 제품이나 서비스를 수정한 후 고객 정서를 측정할 수 있습니다.

이 데이터는 제품 개발 및 고객 서비스 전략 결정의 지침이 됩니다. 소비자 행복과 충성도에 미치는 영향에 따라 개선의 우선순위를 정하고 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

#7. 고객 및 직원 경험 개선

뛰어난 제품 품질뿐만 아니라, 브랜드가 성장하기 위해서는 탁월한 고객직원 경험 CX)과직원 경험 EX)을 제공해야 합니다. 소비자 피드백을 분석하고 제품 기능, 고객 서비스, 웹사이트 디자인,사용자 경험(UX)을 개선함으로써고객 여정의문제점을 해결할 수 있습니다.

텍스트 분석은 직원 경험 제시합니다.노력도 점수,참여도,만족도,감정 분석등 직원 관련 데이터를 분석하면 빈번하게 발생하는 문제를 파악하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 개선할 수 있는 분야로는 교육 및 역량 개발, 직장 문화,신입 사원 온보딩 등이 있습니다.

CX와 EX를 개선하면 고객 만족도, 충성도, 직원 참여도 및 유지율을 높이는 선순환 고리가 만들어집니다. 수익과 확장으로 이어질 수 있습니다.

연구 결과에 따르면, 고객 및 직원 경험 중점을 두는 기업은 매출 성장과 수익성 측면에서 타 기업보다 직원 경험 나타났습니다. 따라서 텍스트 분석은 고객 및 직원 만족도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

텍스트 분석의 잠재적 과제

모든 유형의 기술과 마찬가지로 텍스트 분석에도 발생할 수 있는 장애물이 있습니다. 따라서 텍스트 분석의 이점을 최대한 활용하려면 텍스트 분석의 잠재적인 문제를 이해하고 완화해야 합니다.

다음은 텍스트 분석에서 직면할 수 있는 몇 가지 문제와 이를 해결하는 방법입니다.

#1. 데이터 품질

텍스트 분석 데이터가 효과를 발휘하려면 정확하고 품질이 우수해야 합니다. 데이터 품질이 낮으면 오해의 소지가 있는 인사이트 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 데이터 품질을 저하시키는 요인으로는 데이터 중복, 누락된 데이터, 일관성 없는 서식, 그리고 인적 오류 등이 있습니다.

데이터 품질을 개선하려면 데이터 정리를 수행합니다. 이 프로세스에는 불필요하거나 중복된 데이터를 제거하고, 서식 오류를 수정하고, 누락된 데이터를 추가하는 작업이 포함됩니다. 데이터 정리는 데이터 품질을 향상시키고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 보장할 수 있습니다.

자동화된 데이터 처리와 수동 데이터 처리를 결합하면 데이터 품질이 향상됩니다. 수동 데이터 처리를 통해 분석가는 데이터를 분석하고 정확성을 검증할 수 있는 반면, 자동화된 데이터 처리는 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리합니다. 데이터 품질 문제를 해결해 나감에 따라 텍스트 분석 인사이트 의사결정 인사이트 향상될 것입니다.

#2. 기존 시스템과의 통합

텍스트 분석이 최적의 결과를 얻으려면 기존 시스템과 잘 연동되어야 합니다. 하지만 텍스트 분석 통합은 쉽지 않을 수 있습니다. 고객 피드백, 소셜 미디어, 지원 티켓 데이터 등이 필요합니다. 하지만 이러한 데이터는 일반적으로 여러 플랫폼, 형식, 장소에 흩어져 있기 때문에 최고의 CEM 소프트웨어 플랫폼 없이는 검토하기 어렵습니다.

따라서 통합 과정에서 IT, 데이터 과학, 고객 서비스 팀은 반드시 협업해야 합니다. 여기에는 데이터 소스를 식별하고, 데이터를 추출, 표준화하여 CX에 사용되는 소프트웨어 플랫폼에 공급하는 작업이 수반됩니다.

통합을 수행하는 동안 데이터도 보호해야 합니다. 민감한 데이터를 보호하기 위해 암호화 및 액세스 제한을 통해 이를 달성할 수 있습니다.

이러한 장애물에도 불구하고 고객의 행동과 선호도에 대한 완전한 관점을 확보하고 데이터 기반 선택을 하려면 텍스트 분석을 적절히 통합해야 합니다.

#3. 표준화 부족

텍스트 분석이 어려움을 겪을 수 있는 또 다른 영역은 균일성입니다. 구조화되지 않은 텍스트 데이터는 분석과 이해가 어렵기 때문입니다. 또한 언어, 문법, 철자가 표준화되어 있지 않아 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.

따라서 텍스트 분석은 전문 용어와 전문 지식으로 인해 여러 비즈니스와 도메인에 적용하기 어려울 수 있습니다.

#4. 분석의 복잡성

아시다시피 텍스트 분석은 비정형 데이터를 분석할 수 있는 기술적 역량이 필요한 복잡한 과학입니다. 또한 분석을 위해 데이터를 정리, 구성, 변환하는 데는 많은 시간과 리소스가 필요합니다. 따라서 비정형 텍스트 데이터 분석에는 정교한 소프트웨어와 알고리즘이 필요합니다.

텍스트 분석은 일반적으로 자연어 처리(NLP) 방법을 사용하는데, 이는 복잡하고 계산 집약적일 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 관용구, 풍자, 아이러니를 이해하기가 어렵습니다.

분석의 복잡성에는 기술력, 소프트웨어 도구, 리소스가 필요합니다. 많은 회사에서 NLP와 비정형 데이터에 대한 지식을 갖춘 데이터 분석가를 고용하거나 교육해야 할 수도 있습니다. NLP와 강력한 알고리즘이 내장된 텍스트 분석 플랫폼은 기술 전문가가 아닌 사용자도 쉽게 분석할 수 있습니다.

텍스트 분석으로 피드백 프로그램 강화하기

텍스트 분석이 피드백 프로그램을 개선하는 인사이트 제공한다는 점은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 이를 효과적으로 활용하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 따라서 처음부터 직접 시작하거나 수작업으로 진행할 필요 없이, 텍스트 분석의 가치를 제대로 이끌어낼 준비가 된 소프트웨어 제공업체와 협력하는 것이 좋습니다.

다양한 산업 분야의 주요 브랜드들이 텍스트 분석 기술을 활용해 방대한 양의 텍스트 데이터를 효과적으로 검토하고 인사이트 피드백을 수집하며, 데이터를 분석하고 인사이트 실행 가능한 인사이트 도출할 수 있도록 지원하는 전문성을 갖춘 소프트웨어 공급업체를 찾아보세요 인사이트 선택한 플랫폼을 통해 방대한 양의 피드백 데이터를 신속하고 원활하게 평가하고, 패턴과 트렌드를 파악하며, 고객 경험 개선할 수 있어야 합니다.

Medallia 의 텍스트 분석을 통해 기대할 수 있는 사항은 다음과 같습니다:

• 비정형 데이터를 평가하는 정교한 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 기술 
• 실시간 피드백 데이터 분석을 통해 조직이 새로운 과제를 해결할 수 있도록 지원
• 조직 전체에서 쉽게 시각화하고 이해 관계자와 공유할 수 있는 사용자 지정 대시보드 및 보고서
• 고객 관계 관리(CRM) 및 기타 시스템과의 통합을 통해 워크플로에 영향을 주지 않고 절차를 개선할 수 있습니다.

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