- VOC(Voice of Customer)는 고객의 불만, 칭찬, 건의, 코멘트 등 다양한 피드백. 자유서술형 텍스트가 대부분이라 정형 데이터와 달리 분석이 어렵고, 수백~수천 건을 사람이 직접 읽고 분류하기엔 시간/비용 한계가 있음
- AI를 활용해 자동 분류/요약/패턴화하는 방식으로 해결
- 프로세스는 데이터 수집 → 텍스트 전처리 → 멀티태스크 분석 모델 적용 순으로 이어짐
데이터 수집 : 상담 시스템, 앱/웹 리뷰, 챗봇 로그, 설문 응답 등 다양한 채널의 텍스트를 통합 수집
텍스트 전처리 : 형태소 분석, 토큰화, 불용어 제거, 문장 정제를 거쳐 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환
멀티태스크 분석 모델 : 하나의 문장에 이슈와 감정이 함께 섞이는 경우가 많아 주제 분류와 감정 분류를 동시에 수행하는 멀티태스크 모델을 활용. BERT/KoBERT 같은 사전학습 언어 모델 위에 두 개의 출력층을 설계해 한 번에 두 가지 결과를 예측
- 주제 분류 : 배송 지연, 상담 품질, 제품 품질, 반품 요청 등 이슈를 자동 분류
- 감정 분류 : 불만, 칭찬, 혼란 등 고객 정서를 파악
분류 결과는 담당 부서에 자동 전송하거나 우선순위를 정해 대응하는 데 활용. 예를 들어 “배송 + 부정” VOC는 물류팀으로, “상담 + 혼란” VOC는 고객센터 교육팀으로 자동 전달