고객 리뷰 분석 AI 도입 사례

리뷰 분석 AI는 고객의 소리를 데이터로 전환하여 브랜드 신뢰를 높이고, 제품 기획 및 CS 대응을 자동화합니다.

💡 고객 리뷰 분석 AI 도입 사례

📌 기업 개요

국내 유명 온라인 패션 쇼핑몰 A사는 매 시즌 수백 개의 신상품을 기획하고, 자사몰과 다양한 유통 채널에 상품을 등록합니다. 이에 따라 고객 리뷰와 상품 문의가 폭발적으로 증가하고 있으며, 리뷰의 양과 내용이 방대해 관리가 어려운 상황이었습니다.

고객의 목소리는 브랜드 이미지와 직결되기 때문에, 수작업 분석 대신 AI 기반 리뷰 분석 솔루션을 도입하여 부정 리뷰 사전 대응, 제품 개선 인사이트 확보, 브랜드 신뢰 제고를 목표로 삼았습니다.

🎯 도입 목표

• 고객 리뷰 속 부정/긍정 의견 자동 분석
• 이슈 상품 실시간 감지 및 대응
• 제품 개선 및 기획에 필요한 데이터 기반 인사이트 제공

🧠 AI 분석 시스템 구성

(1) 데이터 수집 및 전처리

• 자사몰 및 외부 채널(무신사, 지그재그 등)의 리뷰 수집 (API 및 크롤링 활용)
• 욕설 필터링, 중복 제거, 오타 교정 등 전처리 자동화

(2) 감성 분석 AI 학습

• 쇼핑몰 전용 리뷰 말뭉치로 감성 분석 모델 커스터마이징
• ‘사이즈 작음’, ‘배송 늦음’, ‘냄새 남’, ‘핏 예쁨’ 등 실사용 기반 분류 체계 수립

(3) 긍/부정 감정 및 키워드 시각화

• 긍정/부정 리뷰 비율 대시보드 제공
• 실시간 이슈 키워드(예: "불량", "환불", "추천") 트렌드 그래프 제공

(4) 내부 시스템 연동

• PIM(상품정보시스템), CS 시스템과 연동
• → 부정 리뷰 누적 시 CS 자동 티켓 발행
• → 반복 키워드는 상품 설명/이미지 개선에 즉시 반영