텍스트 마이닝 예시를 통해 사용자가 생성한 소셜 미디어 콘텐츠 활용하기

전 세계 인구의 60% 이상인 약 50억 명의 사용자를 보유한 소셜 미디어 플랫폼은 기업이 고객 만족도 향상, 마케팅 전략 개선, 전반적인 비즈니스 성장 가속화에 활용할 수 있는 방대한 데이터 소스가 되었습니다. 그러나 이러한 규모의 데이터를 수동으로 처리하는 데는 엄청난 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 소셜 미디어 데이터를 활용하는 가장 좋은 방법 중 하나는 프로세스를 간소화하는 텍스트 마이닝 프로그램을 구현하는 것입니다.

텍스트 데이터 마이닝이라고도 하는 텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP), 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 모델, 데이터 마이닝 기술을 사용하여 비정형 텍스트 데이터에서 적절한 정성적 정보를 추출하는 데이터 과학의 고급 분야입니다. 텍스트 분석은 대규모 데이터 세트에서 패턴 식별에 중점을 두어 보다 정량적인 결과를 생성함으로써 한 단계 더 나아갑니다.

소셜 미디어 데이터와 관련하여 텍스트 마이닝 알고리즘(더 나아가 텍스트 분석)을 통해 기업은 소셜 미디어 플랫폼의 댓글, 게시물, 고객 리뷰 및 기타 텍스트에서 언어 데이터를 추출, 분석 및 해석하고 이러한 데이터 소스를 활용하여 제품, 서비스 및 프로세스를 개선할 수 있습니다.

텍스트 마이닝 도구를 전략적으로 사용하면 원시 데이터를 실제 비즈니스 인텔리전스로 변환하여 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

텍스트 마이닝 방법론의 잠재력을 최대한 활용하려면 텍스트 마이닝 워크플로우를 이해하는 것이 중요합니다. 텍스트 마이닝 프로세스에 대한 설명과 함께 각 단계와 전체 결과에 대한 중요성을 중점적으로 살펴보겠습니다.

1단계. 정보 검색

텍스트 마이닝 워크플로의 첫 번째 단계는 정보 검색으로, 이를 위해 데이터 과학자는 다양한 소스(예: 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 고객 설문 조사, 온라인 후기, 이메일 및/또는 내부 데이터베이스)에서 관련 텍스트 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 수집 프로세스는 분석의 특정 목표에 맞게 조정되어야 합니다. 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 경우 이는 댓글, 게시물, 광고, 오디오 대본 등에 초점을 맞추는 것을 의미합니다.

2단계. 데이터 전처리

필요한 데이터를 수집한 후에는 분석을 준비하기 위해 데이터를 사전 처리합니다. 사전 처리에는 다음을 비롯한 여러 하위 단계가 포함됩니다.

• 텍스트 정리: 텍스트 정리란 데이터 세트에서 관련 없는 문자, 구두점, 특수 기호 및 숫자를 제거하는 프로세스입니다. 또한 분석 단계에서 일관성을 보장하기 위해 텍스트를 소문자로 변환하는 작업도 포함됩니다. 이 프로세스는 기호, 이모티콘, 비정상적인 대문자 패턴으로 가득 찬 소셜 미디어 게시물과 댓글을 마이닝할 때 특히 중요합니다.
• 토큰화: 토큰화는 텍스트를 토큰으로 알려진 개별 단위(즉, 단어 및/또는 구문)로 나눕니다. 이 단계는 후속 분석을 위한 기본 구성 요소를 제공합니다.
• 불용어 제거: 불용어는 구문이나 문장에서 중요한 의미를 갖지 않는 일반적인 단어입니다(예: “the”, “is”, “and” 등). 불용어를 제거하면 데이터의 노이즈를 줄이고 분석 단계의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 형태소 분석 및 표제어 추출: 형태소 분석 및 표제어 추출 기술은 단어를 어근 형태로 정규화합니다. 형태소 분석은 접두사 또는 접미사를 제거하여 단어를 기본 형식으로 줄이는 반면, 표제어 추출은 단어를 사전 형식으로 매핑합니다. 이러한 기술은 단어 변형을 통합하고, 중복을 줄이며, 인덱싱 파일의 크기를 제한하는 데 도움이 됩니다.
• 품사(POS) 태깅: POS 태깅은 단어(예: 명사, 동사, 형용사 등)에 문법 태그를 할당하여 의미론적 분석을 용이하게 하며, 이는 감정 분석 및 엔티티 인식에 특히 유용합니다.
• 구문 분석: 구문 분석에는 문장과 구의 구조를 분석하여 텍스트에서 다른 단어의 역할을 결정하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 구문 분석 모델은 전체 문장의 주제, 동사 및 목적어를 식별할 수 있습니다.

3단계. 텍스트 표현

이 단계에서는 머신 러닝(ML) 알고리즘에서 처리할 수 있도록 데이터 숫자 값을 할당하여 학습 입력에서 예측 모델을 만듭니다. 다음은 텍스트 표현을 위한 두 가지 일반적인 방법입니다.

• 단어 주머니(BoW): BoW는 텍스트를 텍스트 문서 내의 고유한 단어들의 모음으로 표현합니다. 각 단어는 하나의 특징이 되며, 발생 빈도는 그 값을 나타냅니다. BoW는 어순을 고려하지 않고 단어의 존재 여부에만 초점을 맞춥니다.
• 용어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF): TF-IDF는 전체 데이터 세트에서 빈도 또는 희귀도를 기반으로 문서에 내 각 단어의 중요도를 계산합니다. 자주 발생하는 단어에 가중치를 부여하고, 더 빈도가 낮고 유익한 용어를 강조합니다.

4단계. 데이터 추출

숫자 값을 할당하고 나면, 하나 이상의 텍스트 마이닝 기법을 구조화된 데이터에 적용하여 소셜 미디어 데이터에서 인사이트를 추출합니다. 몇 가지 일반적인 기법은 다음과 같습니다.

• 감정 분석: 감정 분석은 소셜 미디어 콘텐츠에 표현된 의견의 특성(예: 긍정적, 부정적 또는 중립적)에 따라 데이터를 분류합니다. 고객 의견과 브랜드 인식을 이해하고 감정 추세를 감지하는 데 유용할 수 있습니다.
• 주제 모델링: 주제 모델링은 문서 모음에서 기본 주제 및 주제를 발견하는 것을 목표로 합니다. 트렌드를 파악하고 주요 개념을 추출하며 고객 관심사를 예측할 수 있도록 돕습니다. 주제 모델링에 널리 사용되는 알고리즘으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)와 NMF(Non-Negative Matrix Factorization)가 있습니다.
• 명명된 엔티티 인식(NER): NER는 텍스트 내에서 명명된 엔티티(예: 사람 이름, 조직, 위치 및 날짜)를 식별하고 분류하여 비정형 데이터에서 관련 정보를 추출합니다. 또한 정보 추출 및 콘텐츠 분류와 같은 작업을 자동화합니다.
• 텍스트 분류: 감정 분류, 스팸 필터링, 주제 분류와 같은 작업에 유용한 텍스트 분류는 문서를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 것을 포함합니다. Naïve Bayes 및 지원 벡터 머신(SVM)과 같은 머신 러닝 알고리즘과 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 딥 러닝 모델은 텍스트 분류에 자주 사용됩니다.
• 연관 규칙 마이닝: 연관 규칙 마이닝은 소셜 미디어 데이터에서 단어와 구문 간의 관계와 패턴을 발견하여 언뜻 보았을 때는 쉽게 드러나지 않는 연관성을 찾을 수 있습니다. 이 접근 방식은 숨겨진 연결과 동시 발생 패턴을 식별하여 이후 단계에서 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

5단계. 데이터 분석 및 해석

다음 단계는 추출된 패턴, 추세, 인사이트를 검토하여 의미 있는 결론을 도출하는 것입니다. 워드 클라우드, 막대 차트, 네트워크 그래프와 같은 데이터 시각화 기법을 사용하면 간결하고 시각적으로 매력적인 방식으로 결과를 제시할 수 있습니다.

6단계. 유효성 검사 및 반복

마이닝 결과가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 중요하므로 마지막 단계에서 결과를 검증해야 합니다. 관련 평가 메트릭을 사용하여 텍스트 마이닝 모델의 성능을 평가하고 그 결과를 근거 자료 및/또는 전문가 판단과 비교하세요. 필요한 경우 사전 처리, 표현 및/또는 모델링 단계를 조정하여 결과를 개선합니다. 만족스러운 결과가 나올 때까지 이 과정을 반복해야 할 수도 있습니다.

7단계. 인사이트 및 의사 결정

텍스트 마이닝 워크플로의 마지막 단계는 도출된 인사이트를 비즈니스가 소셜 미디어 데이터 및 사용을 최적화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 전략으로 전환하는 것입니다. 텍스트 마이닝 워크플로를 통해 얻은 지식을 활용하여 이미 존재하는 소셜 미디어 콘텐츠에서 제품 개선, 마케팅 캠페인, 고객 지원 강화 및 위험 완화 전략과 같은 프로세스를 안내할 수 있습니다.

텍스트 마이닝은 기업이 소셜 미디어 플랫폼/콘텐츠의 편재성을 활용하여 비즈니스의 제품, 서비스, 프로세스 및 전략을 개선할 수 있도록 합니다. 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 가장 흥미로운 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 고객 인사이트 및 감정 분석: 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 통해 기업은 고객 선호도, 의견 및 감정에 대한 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 기업은 NLTK 및 SpaCy와 같은 하이테크 플랫폼과 함께 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 사용자 생성 콘텐츠(예: 게시물, 댓글 및 제품 리뷰)를 분석하여 고객이 제품이나 서비스를 어떻게 인식하는지 이해할 수 있습니다. 이러한 귀중한 정보는 의사 결정권자가 마케팅 전략을 개선하고 제품 제공을 개선하며 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있도록 합니다.
• 고객 지원 개선: 텍스트 마이닝 도구를 텍스트 분석 소프트웨어와 함께 사용하면 챗봇과 같은 피드백 시스템, 순추천고객지수(NPS), 지원 티켓, 고객 설문조사 및 소셜 미디어 프로필을 통해 기업이 고객 경험을 개선하는 데 유용한 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한 텍스트 마이닝 및 감정 분석은 기업이 심각한 문제점을 신속하게 해결하고 전반적인 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 되는 프레임워크를 제공합니다.
• 향상된 시장 조사 및 경쟁 인텔리전스: 소셜 미디어 텍스트 마이닝은 기업이 시장 조사를 수행하고 소비자 행동을 이해할 수 있는 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 기업은 업계와 관련된 키워드, 해시태그 및 멘션을 추적하여 소비자 선호도, 의견 및 구매 패턴에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 기업은 경쟁사의 소셜 미디어 활동을 모니터링하고 텍스트 마이닝을 사용하여 시장 격차를 파악하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 전략을 고안할 수 있습니다.
• 효과적인 브랜드 평판 관리: 소셜 미디어 플랫폼은 고객이 대량으로 의견을 표현할 수 있는 강력한 채널입니다. 텍스트 마이닝을 통해 기업은 브랜드 언급과 고객 피드백을 실시간으로 능동적으로 모니터링하고 대응할 수 있습니다. 기업은 부정적인 감정과 고객의 우려 사항을 즉각적으로 해결함으로써 잠재적인 평판 위기를 완화할 수 있습니다. 또한 브랜드 인식 분석을 통해 기업의 강점, 약점 및 개선 기회에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 타겟 마케팅 및 개인화 마케팅: 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 통해 관심사, 행동, 선호도에 따라 잠재 고객 세분화를 섬세하게 진행할 수 있습니다. 소셜 미디어 데이터를 분석하면 주요 고객 세그먼트를 파악하고 그에 따라 마케팅 캠페인을 맞춤화하여 마케팅 활동이 관련성 있고 참여를 유도하며 전환율을 효과적으로 높일 수 있도록 할 수 있습니다. 타겟팅된 접근 방식은 사용자 경험을 최적화하고 조직의 ROI를 향상시킵니다.
• 인플루언서 식별 및 마케팅: 텍스트 마이닝은 조직이 특정 산업 내에서 인플루언서와 선구자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 참여, 감정 및 팔로워 수를 분석함으로써 기업은 협업 및 마케팅 캠페인에 맞는 관련 인플루언서를 찾을 수 있으므로 기업은 브랜드 메시지를 증폭시키고, 새로운 잠재 고객에게 도달하고, 브랜드 충성도를 높이고, 진정한 연결을 구축할 수 있습니다. 
• 위기 관리 및 위험 관리: 텍스트 마이닝은 잠재적인 위기를 식별하고 위험을 관리하는 데 매우 유용한 도구가 됩니다. 소셜 미디어 모니터링은 기업이 곧 닥쳐 올 위기에 대한 조기 경고 신호를 감지하고 고객 불만을 해결하며 부정적인 사고가 확대되는 것을 방지할 수 있도록 합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 평판 손상을 최소화하고 소비자 신뢰를 구축하며 전반적인 위기 관리 전략을 강화합니다. 
• 제품 개발 및 혁신: 기업은 항상 고객과의 더 나은 커뮤니케이션을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 고객과의 직접적인 커뮤니케이션 라인을 구축하여 기업이 귀중한 피드백을 수집하고 혁신의 기회를 발견할 수 있도록 도와줍니다. 고객 중심 접근 방식을 통해 기업은 기존 제품을 개선하고, 새로운 제품을 개발하며, 진화하는 고객의 요구와 기대에 앞서 나갈 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼은 정보의 금광이 되어 기업에게 사용자 제작 콘텐츠의 힘을 활용할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하고 있습니다. 그리고 IBM watsonx Assistant와 같은 고급 소프트웨어를 통해 소셜 미디어 데이터는 그 어느 때보다 강력해졌습니다.

IBM Watsonx Assistant는 비즈니스를 엄청나게 성장시키는 데 도움이 되도록 설계된 시장 선도적인 대화형 AI 플랫폼입니다. 딥 러닝, 머신 러닝 및 NLP 모델을 기반으로 구축된 watsonx Assistant는 정확한 정보를 추출하고, 문서에서 세분화된 통찰력을 제공하며, 응답의 정확도를 높입니다. 또한 Watson은 의도 분류 및 엔티티 인식을 사용하여 기업이 고객의 요구와 인식을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.

빅 데이터 시대에 기업은 항상 저장된 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있는 고급 툴과 기술을 찾고 있습니다. watsonx Assistant를 사용하여 소셜 미디어 콘텐츠의 텍스트 마이닝 인사이트를 활용함으로써 기업은 소셜 미디어 사용자가 매일 생성하는 끝없는 데이터 스트림의 가치를 극대화하고 궁극적으로 소비자 관계와 수익을 모두 개선할 수 있습니다.