기존의 단편적인 감정 분석(Sentiment Analysis)의 한계를 보완하여, 고객의 감정(Sentiment)을 더 정확하고 디테일하게 분석할 수 있는 싱클리의 감정 트렌드 분석 기능을 소개합니다. 어떤 피드백에 먼저 주목해야 하는지 가장 부정적인 피드백을 찾아낼 수 있고, 대화 흐름에서 어떻게 감정이 개선 혹은 악화되었는지를 살펴볼 수 있습니다. 궁극적으로는 고객별로 감정 흐름을 따라 이탈 위기를 감지하고 대응할 수 있도록 합니다.

목차

1. 감정 분석(Sentiment Analysis)이란?

2. 감정 트렌드 분석(Sentiment Trend Analysis)이란?

3. 싱클리의 감정 트렌드 분석 차별점

4. 감정 트렌드 분석 사례 공유

1. 감정 분석(Sentiment Analysis)란?

고객의 피드백 텍스트가 긍정 혹은 부정 감정이 표현돼 있는지 자연어 분석하는 것을 의미합니다.

보통 Very Negative, Negative, Neutral, Positive, Very Positive와 같이 5단계로 분류 가능하며, 감정 표현의 긍부정 여부 및 정도/강도에 따라 측정됩니다.

2. 감정 트렌드 분석(Sentiment Trend Analysis)란?

시계열에 따른 고객의 감정을 분석함으로써, 감정의 변화를 Dynamic하게 분석하는 것을 의미합니다.

한 대화 속의 감정 트렌드 분석 :

한 대화 안에서 고객의 첫 대화부터 마지막 대화까지의 감정 트렌드를 파악합니다. 감정의 개선 혹은 악화 여부를 파악할 수 있고, 이에 따라 주목해야 되는 이슈인지, 고객 대응은 제대로 되었는지 파악 가능합니다.

여러 대화에 걸친 감정 트렌드 분석 :

한 고객과의 여러 대화의 핵심 감정 트렌드를 파악합니다. 최근 부정적인 감정이 있거나 감정이 좋은 상태를 유지하는지 파악하여 고객별 감정 관리가 가능합니다.

3. 싱클리의 감정 트렌드 분석 차별점

채팅 분석에 강하다

채팅 대화의 경우, 고객과 상담사 간의 대화가 길게 이어지는 경우가 많습니다. 모든 내용을 다 읽기 쉽지 않지만, 싱클리의 감정 트렌드 분석을 통해 대표되는 감정 트렌드를 통해 한눈에 대화 흐름이 어떻게 흘러갔는지 파악할 수 있습니다.

고객 분석에 강하다

수많은 고객 중 어떤 고객에 주목해야 될지 감정 기반으로 찾습니다. 특히 최근에 부정적인 의견을 남긴 고객을 찾아내거나, 각 고객별로 감정 트렌드를 봄으로써 고객 이탈 징후를 사전에 찾아 방지합니다.

4. 감정 트렌드 분석 사례 공유

싱클리의 감정 트렌드 분석으로 다음과 같은 분석이 가능해집니다.

부정 이슈 파악

고객이 부정적인 감정을 많이 표출하는 토픽을 파악함으로써 개선이 필요한 항목을 빠르게 알아낼 수 있습니다. Raw Data에서 감정 트렌드 차트를 보고, 부정적인 부분을 클릭하여 빠르게 해당하는 데이터로 이동해 실제 이슈 제기 내용을 확인할 수 있습니다.

고객 이탈 관리

주목해야 하는 고객(리뉴얼이 가까워진 고객, VIP 고객 등)의 감정 트렌드를 주기적으로 확인하면서 이슈를 빠르게 파악할 수 있습니다.

고객 상담 퀄리티 관리

Agent별로 고객의 감정 트렌드가 어떤 양상을 보이는지 확인하고 관리할 수 있습니다. 부정 비중이 높은 Agent가 있다면 상담 패턴을 확인해 개선하여 상담 퀄리티를 관리할 수 있습니다.

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