싱클리 인사이트(Insight) 베타 기능 출시
싱클리 인사이트(Insight) 베타 기능 출시
싱클리 인사이트(Insight) 베타 기능 출시
Author :
박새봄
2024. 3. 28.
싱클리는 AI 기반 VoC 분석 솔루션으로, 채팅, 설문, 리뷰 등 각종 텍스트 데이터를 분석해 주요 고객 이슈를 파악하는 것을 돕습니다. 이번에 인사이트(Insight) 베타 기능을 출시해 ‘의미 단위 분석’으로 더 정교한 AI 분석 모델을 제공함으로써 고객 인사이트를 쉽고 빠르게 파악할 수 있도록 합니다.
1. 의미 단위 분석이란?
2. 싱클리 인사이트(Insight) 구조
3. 싱클리 인사이트(Insight) 활용
(1) 주제(Theme) 생성
(2) AI 분석 결과 확인
(3) ✨Ask Syncly AI
1. 의미 단위 분석이란?
의미 단위 분석은 텍스트에서 주제와 관련된 내용을 추출하여 제공하는 분석 기법입니다. 기존의 문장 혹은 메시지 단위의 텍스트를 분석하는 방식에서 더 세분화되고 고도화된 내용 분석 방식입니다.
예시 이미지에서와 같이 원본 데이터인 리뷰 텍스트의 경우, 한 리뷰 데이터가 여러 의미 단위로 나누어질 수 있습니다. 보통 한 텍스트 안에 한 주제만 있지 않고, 여러 가지의 이야기들이 담겨 있기 때문입니다. 따라서 주제별로 의미 단위 분석을 하게 되면, 각 주제별 핵심적인 내용을 빠르게 파악하기 용이해집니다.
2. 싱클리 인사이트(Insight) 구조
싱클리에서 인사이트(Insight) 기능을 통해 사용자는 의미 단위 분석으로 더 정교한 AI 내용 분석을 활용할 수 있게 되었습니다. 주제(Theme)를 선정하면 의미 단위 텍스트(Mention)가 자동으로 추출되어, 이슈 단위로 클러스터링하여 3단 구조로 내용을 구조화합니다.
예를 들어, 패션 관련 리뷰 데이터 분석을 위해 “소재”라는 주제를 등록하면, 소재 관련된 각종 내용을 추출합니다. 소재의 특성인 보풀, 소재의 두께, 세탁 관련된 내용들이 다양하게 추출됩니다. 이를 보기 쉽게 이슈 단위로 엮어내어, “보풀 문제”, “두께 관련 불만”, “세탁 관련 문제” 등의 형태로 생성하고, 의미 단위 텍스트를 같이 보여줌으로써 한 눈에 내용을 구조화하여 파악할 수 있습니다.
3. 싱클리 인사이트(Insight) 활용
싱클리의 인사이트(Insight) 페이지에 주제를 등록하면, 자동으로 기존 데이터에서 주요 내용을 의미 단위로 추출하고, 이슈 클러스터링하여 결과를 제공합니다.
(1) 주제(Theme) 생성
주제(Theme)는 AI가 추천하는 주제를 선택하거나, 산업별 추천 주제, 혹은 사용자가 직접 입력하는 방식으로 추가할 수 있습니다. 선정된 주제를 기반으로 AI가 의미 단위 분석을 실행해 Mention과 Issue를 추출하게 됩니다.
AI Suggestions : Syncly가 추천하는 Theme입니다.
Templates by Industry : 산업별 추천 Theme으로 제공되는 template입니다.
Type Theme : 입력창에 사용자가 직접 입력해서 Theme을 생성할 수 있습니다.
(2) AI 분석 결과 확인
주제별 추출된 결과를 확인하여 손쉽게 고객 이슈를 파악하세요. 의미 단위 내용 분석뿐만 아니라, 긍부정 감정 분석 값과 함께 주목해야 하는 고객의 소리를 확인할 수 있습니다.
예시로 “소재” 관련 Theme에서 하위 Issue 및 Mention을 확인함으로써 브랜드 제품에 대한 고객 온도를 확인할 수 있습니다. “소재”라는 주제에 대해 7029번의 언급(Mention)이 있었으며, 24개의 이슈(Issue)가 추출되었으며, “보풀 문제”라는 이슈에는 10건의 긍정(Positive) 언급, 100건의 부정(Negative) 언급이 발견되었습니다.
(3) ✨Ask Syncly AI
결과 화면에서는 Ask for an action, Ask to summarize, More 버튼을 클릭해 Syncly AI를 활용할 수 있습니다. 제공되는 템플릿뿐만 아니라, 사용자가 원하는 질문을 자유롭게 남김으로써 추가적인 인사이트를 발견할 수 있습니다.
Ask for an action : 해당 이슈를 해결하기 위해 어떤 액션 아이템을 수립할 수 있을지 정리해줍니다.
Ask to summarize : 해당 이슈가 무엇인지 간단하게 요약해줍니다.
Syncly의 새로운 인사이트(Insight) 베타 기능이 궁금하다면, Demo를 신청해 무료로 데이터 분석해볼 수 있는 1,000 크레딧과 Trial 기간을 받아보세요.
싱클리는 AI 기반 VoC 분석 솔루션으로, 채팅, 설문, 리뷰 등 각종 텍스트 데이터를 분석해 주요 고객 이슈를 파악하는 것을 돕습니다. 이번에 인사이트(Insight) 베타 기능을 출시해 ‘의미 단위 분석’으로 더 정교한 AI 분석 모델을 제공함으로써 고객 인사이트를 쉽고 빠르게 파악할 수 있도록 합니다.
1. 의미 단위 분석이란?
2. 싱클리 인사이트(Insight) 구조
3. 싱클리 인사이트(Insight) 활용
(1) 주제(Theme) 생성
(2) AI 분석 결과 확인
(3) ✨Ask Syncly AI
1. 의미 단위 분석이란?
의미 단위 분석은 텍스트에서 주제와 관련된 내용을 추출하여 제공하는 분석 기법입니다. 기존의 문장 혹은 메시지 단위의 텍스트를 분석하는 방식에서 더 세분화되고 고도화된 내용 분석 방식입니다.
예시 이미지에서와 같이 원본 데이터인 리뷰 텍스트의 경우, 한 리뷰 데이터가 여러 의미 단위로 나누어질 수 있습니다. 보통 한 텍스트 안에 한 주제만 있지 않고, 여러 가지의 이야기들이 담겨 있기 때문입니다. 따라서 주제별로 의미 단위 분석을 하게 되면, 각 주제별 핵심적인 내용을 빠르게 파악하기 용이해집니다.
2. 싱클리 인사이트(Insight) 구조
싱클리에서 인사이트(Insight) 기능을 통해 사용자는 의미 단위 분석으로 더 정교한 AI 내용 분석을 활용할 수 있게 되었습니다. 주제(Theme)를 선정하면 의미 단위 텍스트(Mention)가 자동으로 추출되어, 이슈 단위로 클러스터링하여 3단 구조로 내용을 구조화합니다.
예를 들어, 패션 관련 리뷰 데이터 분석을 위해 “소재”라는 주제를 등록하면, 소재 관련된 각종 내용을 추출합니다. 소재의 특성인 보풀, 소재의 두께, 세탁 관련된 내용들이 다양하게 추출됩니다. 이를 보기 쉽게 이슈 단위로 엮어내어, “보풀 문제”, “두께 관련 불만”, “세탁 관련 문제” 등의 형태로 생성하고, 의미 단위 텍스트를 같이 보여줌으로써 한 눈에 내용을 구조화하여 파악할 수 있습니다.
3. 싱클리 인사이트(Insight) 활용
싱클리의 인사이트(Insight) 페이지에 주제를 등록하면, 자동으로 기존 데이터에서 주요 내용을 의미 단위로 추출하고, 이슈 클러스터링하여 결과를 제공합니다.
(1) 주제(Theme) 생성
주제(Theme)는 AI가 추천하는 주제를 선택하거나, 산업별 추천 주제, 혹은 사용자가 직접 입력하는 방식으로 추가할 수 있습니다. 선정된 주제를 기반으로 AI가 의미 단위 분석을 실행해 Mention과 Issue를 추출하게 됩니다.
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Type Theme : 입력창에 사용자가 직접 입력해서 Theme을 생성할 수 있습니다.
(2) AI 분석 결과 확인
주제별 추출된 결과를 확인하여 손쉽게 고객 이슈를 파악하세요. 의미 단위 내용 분석뿐만 아니라, 긍부정 감정 분석 값과 함께 주목해야 하는 고객의 소리를 확인할 수 있습니다.
예시로 “소재” 관련 Theme에서 하위 Issue 및 Mention을 확인함으로써 브랜드 제품에 대한 고객 온도를 확인할 수 있습니다. “소재”라는 주제에 대해 7029번의 언급(Mention)이 있었으며, 24개의 이슈(Issue)가 추출되었으며, “보풀 문제”라는 이슈에는 10건의 긍정(Positive) 언급, 100건의 부정(Negative) 언급이 발견되었습니다.
(3) ✨Ask Syncly AI
결과 화면에서는 Ask for an action, Ask to summarize, More 버튼을 클릭해 Syncly AI를 활용할 수 있습니다. 제공되는 템플릿뿐만 아니라, 사용자가 원하는 질문을 자유롭게 남김으로써 추가적인 인사이트를 발견할 수 있습니다.
Ask for an action : 해당 이슈를 해결하기 위해 어떤 액션 아이템을 수립할 수 있을지 정리해줍니다.
Ask to summarize : 해당 이슈가 무엇인지 간단하게 요약해줍니다.
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3. 싱클리 인사이트(Insight) 활용
(1) 주제(Theme) 생성
(2) AI 분석 결과 확인
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1. 의미 단위 분석이란?
의미 단위 분석은 텍스트에서 주제와 관련된 내용을 추출하여 제공하는 분석 기법입니다. 기존의 문장 혹은 메시지 단위의 텍스트를 분석하는 방식에서 더 세분화되고 고도화된 내용 분석 방식입니다.
예시 이미지에서와 같이 원본 데이터인 리뷰 텍스트의 경우, 한 리뷰 데이터가 여러 의미 단위로 나누어질 수 있습니다. 보통 한 텍스트 안에 한 주제만 있지 않고, 여러 가지의 이야기들이 담겨 있기 때문입니다. 따라서 주제별로 의미 단위 분석을 하게 되면, 각 주제별 핵심적인 내용을 빠르게 파악하기 용이해집니다.
2. 싱클리 인사이트(Insight) 구조
싱클리에서 인사이트(Insight) 기능을 통해 사용자는 의미 단위 분석으로 더 정교한 AI 내용 분석을 활용할 수 있게 되었습니다. 주제(Theme)를 선정하면 의미 단위 텍스트(Mention)가 자동으로 추출되어, 이슈 단위로 클러스터링하여 3단 구조로 내용을 구조화합니다.
예를 들어, 패션 관련 리뷰 데이터 분석을 위해 “소재”라는 주제를 등록하면, 소재 관련된 각종 내용을 추출합니다. 소재의 특성인 보풀, 소재의 두께, 세탁 관련된 내용들이 다양하게 추출됩니다. 이를 보기 쉽게 이슈 단위로 엮어내어, “보풀 문제”, “두께 관련 불만”, “세탁 관련 문제” 등의 형태로 생성하고, 의미 단위 텍스트를 같이 보여줌으로써 한 눈에 내용을 구조화하여 파악할 수 있습니다.
3. 싱클리 인사이트(Insight) 활용
싱클리의 인사이트(Insight) 페이지에 주제를 등록하면, 자동으로 기존 데이터에서 주요 내용을 의미 단위로 추출하고, 이슈 클러스터링하여 결과를 제공합니다.
(1) 주제(Theme) 생성
주제(Theme)는 AI가 추천하는 주제를 선택하거나, 산업별 추천 주제, 혹은 사용자가 직접 입력하는 방식으로 추가할 수 있습니다. 선정된 주제를 기반으로 AI가 의미 단위 분석을 실행해 Mention과 Issue를 추출하게 됩니다.
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