디지털 행동 데이터를 활용한 고객 경험 분석
디지털 시대의 고객은 수많은 온라인 접점을 통해 브랜드와 상호작용합니다. 웹사이트 방문, 앱 클릭, 소셜 미디어 반응, 이메일 열람 등 다양한 디지털 행동은 고객의 경험과 심리 상태를 반영하는 중요한 데이터입니다. 이러한 디지털 행동 데이터를 정교하게 분석하면 고객의 니즈를 보다 정확히 파악하고, 고객 경험을 체계적으로 개선할 수 있습니다. 본 글에서는 디지털 행동 데이터의 개념, 수집과 분석 절차, 그리고 이를 활용한 고객 경험 향상 전략까지 단계별로 구체적으로 소개합니다.1. 디지털 행동 데이터의 정의와 분석 필요성디지털 행동 데이터란 고객이 온라인 환경에서 남긴 모든 행동의 흔적을 말합니다. 예를 들어 웹사이트의 페이지뷰, 체류 시간, 클릭 위치, 구매 전환율, 이메일 클릭 여부, 모바일 앱 내 이..
2025. 6. 2.
감성 분석을 통한 고객 반응 예측 방법
디지털 환경에서 고객은 다양한 경로를 통해 의견을 표현하고 있습니다. SNS, 블로그, 리뷰, 게시판, 이메일 등 고객의 목소리가 담긴 텍스트는 기업에게 중요한 자산이 됩니다. 이러한 비정형 데이터를 체계적으로 분석하여 감정의 방향성을 파악하고, 이를 통해 향후 고객 반응을 예측하는 것이 바로 “감성 분석(Sentiment Analysis)”입니다. 본 글에서는 감성 분석의 개념부터 적용 절차, 고객 반응 예측을 위한 실전 활용 방법까지 단계별로 소개하고자 합니다.1. 감성 분석의 개념과 분석 원리감성 분석이란 텍스트 데이터를 바탕으로 응답자의 감정을 정량적으로 분석하는 기법입니다. 주로 긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutral)으로 분류되며, 기업은 이를 통해 고객의 기분,..
2025. 6. 1.
