자동화된 분석을 활용하여 고객 인사이트 발굴하기

소개

오늘날 비즈니스는 방대한 양의 데이터를 다루고 있으며, 이러한 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 알아야만 살아남을 수 있습니다. 생산하고 수집한 데이터를 분석할 수 있다면 마케팅 전략, 웹사이트의 사용자 경험 개선, 방문자가 가장 많은 페이지를 확인하고 방문자를 더욱 늘릴 수 있는 방법을 찾는 등 더 나은 결정을 내릴 수 있기 때문에 성공의 좋은 방법입니다.

그렇다면 대규모 데이터 세트에서 분석된 데이터를 검색하려면 어떤 방법을 사용할 수 있을까요? 이러한 유형의 분석은 고객 인사이트와 예측 분석을 얻는 데 어떤 이점을 제공할까요? 그리고 마지막으로, 자동화된 데이터 분석을 시작할 때 예상해야 할 과제와 트렌드는 무엇일까요? 지금 바로 시작해보겠습니다!

자동화된 분석에서 데이터 수집 및 분석 방법

자동화된 분석은 다양한 방법과 방식으로 데이터를 수집할 수 있는 강력한 도구입니다. 각 접근 방식은 정보를 얻는 방법과 목적에 따라 다르므로 각 접근 방식이 프로세스에서 무엇을 활용하고 어떻게 활용할 수 있는지 알아두는 것이 좋습니다.

출처: Clicdata

자동화된 분석에 사용되는 데이터 수집 방법:

• 웹 스크래핑. 웹 페이지에서 데이터를 검색하는 가장 널리 사용되는 방법입니다.

웹 스크래핑은 수동과 자동으로 모두 수행할 수 있지만, 대량의 데이터에 대해 이야기할 때는 자동으로 수행하는 것이 좋습니다. 웹 스크래핑을 하려면 올바른 데이터를 검색할 수 있는 HTML 구조에 대한 기본 지식과 함께 Python 라이브러리 BeautifulSoup과 Scrapy에 대한 이해가 있어야 합니다.

사용 사례: 전자상거래 웹사이트는 웹 스크래핑을 사용하여 경쟁사 웹사이트에서 제품, 가격, 고객 리뷰 등의 정보를 수집할 수 있습니다.

• API. API는 자동화 시스템이 데이터를 요청하고 다른 소프트웨어(서비스)에서 직접 가져올 수 있으므로 웹사이트(외부 서비스, 애플리케이션)에서 정보를 검색하는 데 좋은 옵션이 될 수 있습니다.

API는 고객 상호작용 통계, 트렌드, 피드백 등의 분석 데이터를 검색할 수 있어 소셜 미디어 플랫폼(예: 트위터 API 또는 페이스북 그래프 API)에서 인기 있는 옵션입니다.

사용 사례: API를 통해 기업은 소셜 미디어 서비스를 쿼리하고 나중에 쉽게 처리할 수 있는 JSON 또는 XML 형식으로 필요한 정보를 검색할 수 있습니다.

• 거래 데이터. 이 옵션은 판매, 구매, 온라인 결제 등의 거래에서 데이터가 수집되고 있음을 의미합니다. 이러한 유형의 데이터를 관리하고 분석하기 위해 만들어진 SQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우징 솔루션 또는 전문 분석 소프트웨어(예: Tableau 또는 Microsoft Power BI)와 같은 고급 분석 도구가 여기에 도움이 됩니다.

사용 사례: 소매업체는 이 데이터 추출 방법을 사용하여 판매 거래에서 데이터를 검색하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 숨겨진 구매 패턴, 매출 추세 또는 고객 행동을 찾아내어 나중에 마케팅 전략을 개인화하여 매출을 높일 수 있습니다.

자동화된 분석 기술

수집된 데이터를 분석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 대부분의 경우 데이터 분석가는 자동화된 분석을 위해 머신 러닝(ML), 감성 분석을 위해 자연어 처리(NLP), 대량의 데이터를 분석하고 의미 있는 인사이트를 얻기 위해 데이터 마이닝, 트렌드와 고객 행동을 예측하기 위해 예측 분석을 사용합니다. 아래에서 각 접근 방식에 대해 자세히 살펴보겠습니다:

• 머신러닝 알고리즘. 머신러닝 알고리즘은 자동화된 분석의 핵심입니다. 데이터를 분석하고 분석된 데이터를 기반으로 예측을 도출하는 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 소매업에 종사하는 경우 ML을 사용하여 고객의 이전 구매 방식을 기반으로 고객의 구매 행동을 예측할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP). 단순한 데이터 분석만으로는 항상 좋은 인사이트를 찾을 수 있는 것은 아니므로 NLP를 사용해 보는 것이 좋습니다. 이는 피드백, 소셜 미디어 게시물 또는 지원 티켓과 같은 텍스트가 포함된 데이터 집합을 분석하여 제품에 대한 유용한 인사이트를 얻을 수 있는 접근 방식입니다. 좀 더 구체적으로 설명하자면, 고객이 제품을 좋아하는지 싫어하는지 알고 싶다면 NLP가 감정적으로 색칠된 문구와 단어를 검색하여 부정, 중립, 긍정으로 그룹화하도록 허용하여 이 데이터를 얻을 수 있으며, 최종적으로 제품에 대한 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 데이터 마이닝. 대량의 데이터를 분석하여 의미 있는 패턴, 관계, 이상 징후를 찾아야 하는 사람들을 위한 것입니다. 이 접근 방식은 위험 관리, 사기 탐지, 시장 세분화 등에 자주 사용됩니다.
• 예측 분석. 이 접근 방식은 자동화된 시스템이 이전에 저장된 과거 데이터를 가져와서 분석하고 미래의 트렌드와 고객 행동을 예측하도록 하는 것입니다. 재무 데이터, 수요 예측 및 위험 평가를 다루는 비즈니스에 널리 사용되는 옵션입니다.

고객 데이터를 처리하고 해석하는 방법

자동화된 분석을 사용하기 시작할 때는 분석된 데이터로 정확히 무엇을 하려는지 파악하는 것이 좋습니다. 여기에서는 고객 행동을 해석하기 위해 수집된 데이터를 처리하는 방법의 목록을 만들었습니다:

• 세분화 - 특정 특성(인구통계, 구매 습관, 관심사)에 따라 고객을 그룹으로 나눕니다. 타겟 마케팅/개인화된 오퍼를 원하는 비즈니스에 적합한 옵션입니다.
• 행동 분석 - 사용자가 웹사이트에서 어떻게 행동하는지 분석하여 웹사이트 탐색을 개선해야 하는지, 사용자 경험을 개선해야 하는지, 더 나은 마케팅 전략을 수립해야 하는지에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 감성 분석 - 소셜 미디어, 리뷰, 피드백을 통해 제품에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 제품이나 서비스의 부정적인 측면을 개선하고, 필요한 경우 품질을 개선하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

고객 행동을 이해하는 데 있어 자동화된 분석의 이점

자동화된 분석은 특히 고객의 행동과 경험을 향상시키기 위해 대규모 데이터 세트를 사용하기로 결정한 경우 매우 유용한 많은 이점을 제공합니다.

몇 분 만에 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 이 데이터를 기반으로 귀중한 조언도 얻을 수 있습니다. 여기에서는 자동화된 분석을 사용할 때 얻을 수 있는 가장 두드러진 장점과 이를 통해 회사에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보겠습니다.

출처: 카나리아

대용량 데이터 처리

테라바이트 또는 페타바이트 단위의 대용량 데이터를 분석할 수 있다는 점은 기존 데이터 분석 방식으로는 제대로 작동하지 않는 경우에 큰 도움이 되는 이점 중 하나입니다.

Apache, Hadoop, Spark와 같은 머신러닝 알고리즘과 프레임워크는 클라우드 환경을 사용하여 작업을 수행하므로 데이터 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있어 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.

효율성과 속도

자동화된 분석의 기본 구성 요소인 AI 덕분에 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있는 분석을 이제 단 몇 초 만에 완료할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 소셜 미디어, 고객 지원 전화, 웹사이트 상호작용 등의 데이터를 수집하여 플랫폼 전반에서 고객 데이터를 신속하게 이동할 수 있습니다. 이러한 빠른 접근 방식 덕분에 이제 기업은 보유한 데이터에 대해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 가치 있는 정보를 확보할 수 있습니다.

숨겨진 패턴과 트렌드 찾기

머신러닝 알고리즘은 수동 분석을 사용할 때 놓칠 수 있는 패턴과 트렌드를 찾는 데도 능숙합니다. 머신러닝을 사용하면 미묘한 행동 패턴과 선호도를 파악하고 미래 트렌드까지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 클러스터링 알고리즘은 고객을 유사한 행동이나 선호도를 가진 그룹으로 분류할 수 있는데, 이는 완전한 수동 분석을 사용할 때 놓칠 수 있는 부분입니다.

예측 인사이트

예측 분석은 비즈니스가 보유한 과거 데이터를 사용하여 미래의 고객 행동을 예측합니다. 여기에는 다음과 같은 기술이 포함됩니다:

• 회귀 분석;
• 의사 결정 트리;
• 신경망.

신제품을 출시할 때 고객의 반응, 이탈 가능성, 평생 가치를 예측하려는 사람들에게 유용합니다. 또한 고객과의 상호작용을 개인화하고 비즈니스 전략을 조정하는 데에도 유용합니다.

더 나은 고객 경험

마지막으로, 분석이 잘 이루어질수록 고객을 더 잘 이해할 수 있다는 이점이 있습니다. 개인화 알고리즘의 도움으로 제품 추천, 마케팅 메시지 등을 특정 고객에게 쉽게 맞춤화할 수 있으므로 참여율, 사용자 경험 및 회사에 대한 전반적인 감정적 느낌을 높일 수 있습니다.

자동화된 분석을 통해 얻은 정보 유형

자동화된 분석으로 얻을 수 있는 정보의 유형에는 어떤 것이 있나요? 여기에서 자세히 알아보세요.

출처: 위대한 학습

고객 인구 통계 및 세분화

분석 도구는 알고리즘을 사용하여 다음 정보를 찾습니다:

• 나이;
• 성별;
• 위치;
• 교육;
• 소득 수준.

머신러닝은 이러한 요소와 기타 여러 요소를 사용하여 더 나은 세분화를 만들어 각 고객 그룹에 보다 개인화된 접근을 할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 의사 결정 트리 알고리즘은 사용자를 여러 세그먼트로 분류하여 나중에 더 나은 타겟팅 마케팅 전략을 만들 수 있도록 합니다.

구매 패턴 및 행동

자동화된 분석은 연관 규칙 학습(예: Apriori 및 Eclat 알고리즘)과 같은 기술을 사용하여 다양한 제품과 고객 구매 습관 간의 관계를 파악합니다.

예를 들어, 마켓 바스켓 분석은 자주 함께 구매하는 제품을 파악할 수 있는 좋은 방법이며, 시계열 분석은 시간에 따른 판매 추세를 분석하고 수요 변동을 예측할 수 있게 해줍니다.

고객 피드백 및 감정 분석

감성 분석을 통해 NLP를 사용하여 고객의 감정과 의견을 파악할 수 있습니다. NLP가 감정 분석에 사용하는 것

• 고객 피드백;
• 리뷰;
• 제품과 관련된 소셜 미디어 게시물

LSTM(장단기 기억) 네트워크와 같은 NLP 알고리즘은 수집된 텍스트에 대해 작동하여 감정 관련 단어를 기반으로 긍정, 부정, 중립으로 분류합니다. 이러한 접근 방식 덕분에 기업은 자사 제품이 긍정적으로 인식되는지 부정적으로 인식되는지, 그리고 더 나은 제품을 만들기 위해 정확히 무엇을 개선해야 하는지 종합적으로 파악할 수 있습니다.

온라인 상호 작용 및 디지털 발자국

사용자가 웹사이트/제품과 어떻게 상호 작용하는지 파악하는 것은 필수적이며, Google 애널리틱스와 같은 도구가 이를 도와줄 수 있습니다. 웹사이트 방문, 클릭 패턴, 소셜 미디어 참여 등 사용자 상호작용을 추적하여 가장 인기 있는 페이지나 기능, 페이지에 머무는 시간, 이탈률 등을 파악할 수 있습니다. 웹사이트를 개선하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모를 때 유용합니다.

자동화된 분석 및 솔루션 구현의 과제

자동화된 분석의 수많은 이점과 사용 사례와 함께 해결해야 할 문제도 있습니다. 계속 스크롤하여 자동화된 데이터 분석에 장애가 될 수 있는 요소에 대해 알아보세요.

출처: Millimetric

데이터 개인 정보 보호 문제

데이터 자동화는 종종 민감한 데이터로 작업하는 것을 의미합니다. 이것이 많은 사람들이 우려를 표하는 이유 중 하나입니다. 데이터 유출을 방지하는 방법 중 하나는 전송 중인 데이터에는 SSL/TLS를, 미사용 데이터에는 AES와 같은 암호화 기술을 사용하는 것입니다.

또한 회사는 데이터 수집, 처리 및 저장에 대한 엄격한 지침을 보장하는 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수해야 합니다.

숙련된 인력의 필요성

자동화된 데이터 분석을 사용하기로 결정했다면 데이터 과학, 머신 러닝, 빅데이터 기술에 대한 경험이 있는 전문가를 확보해야 합니다. 전문 데이터 분석가를 구할 시간이 없다면 교육 및 개발 프로그램에 투자하여 기존 직원의 역량을 강화하세요.

이 외에도 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고 일반적으로 더 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 여러 분석 플랫폼 중 하나를 사용할 수 있습니다(예: AWS SageMaker 또는 Google Cloud AI).

데이터 정확성 및 관련성

마지막 콘서트는 주로 사용되는 데이터의 품질과 관련이 있습니다. 예를 들어 데이터가 제대로 정리되지 않았거나, 공백이 너무 많거나, 관련성이 없는 경우 결과 인사이트는 아무런 도움이 되지 않습니다.

분석에 사용할 수 있는 데이터 집합을 만들려면 정기적으로 데이터를 정리하고, 검증하고, 표준화하세요. 데이터의 오류, 중복, 불일치를 식별하고 수정할 수 있는 자동화된 데이터 품질 도구를 사용하는 것을 잊지 마세요. ML 모델은 사용자가 제공한 데이터로 학습되므로 이 데이터의 품질이 좋은지 확인하세요.

자동화된 분석의 미래 동향 및 예측

점점 더 많은 기업이 워크플로우에 AI와 ML을 통합하기 시작하면서 자동화된 분석의 미래는 밝다고 자신 있게 말할 수 있습니다. AI/ML 통합부터 엣지 컴퓨팅의 사용까지, 모든 것이 최고의 인사이트를 얻는 데 도움이 될 것입니다.

자동화된 분석 동향

여기에서는 앞으로 크게 성장할 트렌드를 살펴봅니다:

• IoT와 AI 및 ML 통합. IoT 디바이스는 대량의 데이터를 생성하므로 이러한 디바이스에 통합된 AI는 이 데이터를 더 빠르게 처리하고 더 나은 고객 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 예측 분석이 발전합니다. 보다 미묘한 예측을 통해 기업은 고객 행동, 선호도, 미래 트렌드에 대한 인사이트에 대한 보다 심층적인 정보를 얻을 수 있습니다.
• 엣지 컴퓨팅. 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터가 생성된 위치(예: 데이터가 수집된 디바이스 내부)에 더 가까운 곳에서 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 개인화된 마케팅 및 매장 내 고객 경험 향상과 같은 애플리케이션에 실시간 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 프라이버시. 사용되는 데이터의 보안에 대한 우려가 높아지면서 자동화된 분석의 미래 트렌드에는 개인 고객 데이터의 익명화뿐만 아니라 새로운 암호화 방식이 자리 잡을 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

최종 생각

결론적으로, 자동화된 분석을 사용하여 고객 행동에 대한 유용한 정보를 검색하는 것은 비즈니스 자체에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 장기적으로 제품에 대한 고객 만족도를 높일 수 있는 좋은 방법입니다.

머신러닝과 AI의 도움으로 특정 데이터에 따라 사용자를 분류하고, 소셜 미디어 게시물을 스크랩하여 제품의 장점과 단점을 찾아내거나, 출시할 신제품에 대해 고객이 좋아할지 여부를 미래에 예측할 수도 있습니다. AI 분석의 영역은 매우 넓으며, 무엇부터 시작해야 할지 알면 큰 성과를 거둘 수 있습니다.