워드클라우드 - 고객의 말에서 보물찾기

고객의 말을 담는 기술

대부분의 사람들은 관심 있는 주제에 대해 이야기하기를 좋아합니다. 이 대화를 살펴보면  주제를 관통하는 단어들을 발견할 수 있습니다. 핫도그를 주제로 이야기를 하고 있다면, “맛있다.” 혹은 “맛없다.” 같은 단어가 등장할 것입니다. 좀 더 구체적으로 “고기”가 맛있다던가, “육질”이 탱글 하다 같은 표현이 등장할 수도 있습니다. 우리는 이런 단어를 통해서 그 사람이 가진 해당 주제에 대한 생각을 엿볼 수 있습니다.

수 천명의 사람들이 같은 주제에 대해 나눈 단어를 이렇게 수집하고 분류하면 어떨까요? 주제에 대한 사람들의 보편적인 생각을 알 수 있게 됩니다. 이를 비즈니스에 적용한다면, 고객의 니즈를 파악할 수 있는 좋은 무기가 될 것입니다. 이런 식으로 주제에 관해 사용자들이 주로 언급한 단어들을 한 번에 추려서 보는 것을 ‘워드 클라우드’라고 합니다. 크고 작은 형태를 통해 언급량을 파악하고, 단어 사이에 이어진 선을 통해 연관성을 파악하기도 합니다.

자연어 처리 이해하기

기존에는 고객의 생각을 듣기 위해 설문조사나 ‘FGI(Focus Group Interview)’와 같은 방법을 사용했습니다. 물론, 지금도 사용되고 이러한 조사 방식의 장점도 분명히 존재합니다. 그러나 이러한 방법들은 대부분 사람이 직접 수행해야 하기에 분석 양에 한계가 있습니다. 워드 클라우드는 공학적인 접근으로 고객의 생각을 분석합니다. 이는 크롤링, 데이터 워크 스페이스 구축, 분석 알고리즘 설계 등 다양한 제반 기술로 구성됩니다만, 워드 클라우드 분석의 꽃은 역시 “자연어 분석”입니다.

사람이 하는 말을 ‘자연어’라고 합니다. “자연어 분석”은 이를 ‘개발 언어’에 맞게 번역하는 것을 의미합니다. 이야기를 하다 보면 반복적으로 사용되는 단어들이 꼭 있습니다. 대표적으로 “아니 근데”, “그냥”, “있잖아” 같은 습관적으로 언급되는 단어들이죠. 자연어 처리를 통해 이런 단어들을 정리해야 왜곡 없이 고객의 생각을 이해할 수 있습니다.

또 자연어 분석을 제대로 해야 긍정적이거나 부정적인 표현을 감지할 수 있습니다. 예를 들어 “배탈 나기 딱 좋다.”라고 하면 “좋다”라는 단어가 쓰였지만, 문장 전체를 놓고 보면 부정적이라는 것을 알아차릴 수 있습니다. 영화 <신세계>의 중구 님의 명대사를 떠올려보세요.

워드클라우드를 활용한 성과 개선

그로스 엔지니어링팀은 상품의 리뷰나, 커뮤니티의 언급량, 키워드 검색량 등을 바탕으로 주기적인 워드 클라우드 분석을 진행합니다. 워드 클라우드 분석이 제품의 유효한 ‘LMF(Language Market Fit)’ 발굴하거나, 소재 기획, 매체 선전 등 광고전략 수립에 많은 도움을 줄 수 있기 때문입니다. 이번 글에서는 워드 클라우드 분석을 통해 성과를 개선한 구체적인 사례를 몇 가지 소개해 드리겠습니다.

여러분들이 만약 ‘사골곰탕’을 판매해야 하는 상황이라면, 어떤 워딩으로 소재를 기획할 건가요? 저의 경우  ‘사골곰탕’이라는 단어를 듣고, ‘국물’이나 ‘사골’ 같은 단어가 떠올랐습니다. 그래서 제가 워드 클라우드 분석을 진행하지 않았더라면, ‘국물’이나 ‘사골’ 같은 단어를 중심으로 소재를 기획했을 것입니다. 실제로 고객이 남긴 리뷰를 크롤링하고 워드 클라우드 분석을 해보면, 조금 다른 결과가 나오기 때문입니다

워드 클라우드 분석 결과 사골곰탕 제품과 관련해서 가장 많이 언급된 단어는 ‘떡국’이었습니다. 이는 많은 소비자들이 떡국이나 만두국의 베이스로 사용하기 위해 사골 곰탕을 구매하고 있음을 의미합니다. 곰곰이 생각해보니 떡국이나 만두국의 육수를 직접 내는 일이 쉽지는 않았던 것 같습니다. 사골곰탕은 이러한 고민을 해결할 최적의 제품이었던 것입니다.

이처럼 워드 클라우드를 활용한다면 ‘Product’에 대한 소비자의 생각을 들어볼 수 있습니다. 여기서 그치지 않습니다. ‘Product’에 대한 소비자들이 생각은 시간이 지남에 따라 변화할 수도 있는데요. 이러한 트렌드를 파악하기 위해 수집시점을 추가로 적용하면 더욱 재미있는 결과물을 얻어볼 수 있습니다.

다음의 예시로 보여드릴 워드 클라우드 분석결과는 ‘원소주’에 대한 내용입니다. 커뮤니티에서 ‘원소주’에 대해서 언급되는 내용들을 런칭 시점으로부터  12개월간 수집하고 분석한 결과물입니다.

‘원소주’는 런칭 초기에 스타성과 희소성으로 많은 화제가 되었습니다. 꽤 오랫동안 시중에서 구하기 어려울 정도로 인기가 많았죠. 워드 클라우드 분석에도 이러한 내용을 유추할 수 있습니다. 긍정적인 형태로 분류된 “너무”, “정말”과 같은 긍정적인 단어들이 그 예시입니다. 

그런데 원소주가 흥행력을 조금씩 잃기 시작한 7개월 이후부터는 “그냥”이라는 단어가 많이 언급되고 있습니다. “그냥 그렇다.”라는 문장이 많이 검출되던 시기입니다. 다행히 “그냥”은 10개월 차부터는 잘 보이지 않게 되었습니다. 이때는 소비자들이 원소주를 일반적인 ‘소주’가 아니라 높은 도수의 “스피릿”이라는 주종임을 인식한 이후 입니다. 

초기의 원소주를 희소성으로 소비하던 시기가 지나고, 소주를 기대하고 원소주를 구매한 고객들이 실망하던 시점을 거쳐, 원소주가 ‘스피릿’으로 자리매김한 것입니다. 워드 클라우드를 시계열로 나타내면 이런 형태로 도움 되는 인사이트를 발견할 수 있습니다.

워드 클라우드는 온라인상에서 떠돌아다니는 키워드를 분석하는 것이기에 광고주나 우리의 상품을 분석하는 것 뿐만 아니라 경쟁사의 상품을 분석하는 것도 가능합니다. 옛말에 “지피지기면 백전백승” 경쟁사의 제품에 대해 이해한다면, 브랜딩이나 마케팅 관점에서 많은 도움이 될 것입니다.

최근에는 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 급격한 발달로 보다 세분화된 워드 클라우드 분석이 가능해졌습니다. 또, 기술적인 장벽도 상당히 낮아져서 조금만 공부하면 누구나 분석을 해볼 수 있는 환경이 마련되었지요. 이러한 흐름에 따라 앞으로 워드 클라우드를 활용한 시장 분석은 더욱 활발해질 것으로 예상됩니다.

워드 클라우드 분석이 언제나 우리가 원하는 결과를 제공하지는 않습니다. 그렇지만 그로스 엔지니어링팀의 주특기는 끈질김입니다. 원하는 결과가 나오지 않더라도 포기하지 않고, 조그만 인사이트 조각이라도 발굴하기 위해 노력하다 보면, 그런대로 쓸만한 결과를 발견할 수 있지요. 다음 편에는 원하는 결과를 발견하지 못했을 때 우리가 어떤 형태로 2차 분석을 하는지 소개해 드리겠습니다.