문제

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• 한 글로벌 에이전시는 다양한 온라인 플랫폼(네이버, 유튜브, 커뮤니티 등)에서 발생하는 고객사의 VoC(Voice of Customer)를 실시간으로 파악하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
• VoC 데이터를 수동으로 수집하고 분석하는 프로세스는 매우 시간이 많이 소요되었고, 실시간 이슈 대응이 불가능했습니다. 이로 인해 고객 의견 반영율이 낮았고, 적시에 리스크를 관리하는 데 한계가 있었습니다.

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해결책

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• 네이버, 유튜브, 실시간으로 데이터를 자동으로 수집하고, AI를 통해 분석하여 리스크를 신속하게 파악하고 대응할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 이 시스템을 통해 중요한 고객 피드백과 이슈를 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 대응을 할 수 있었습니다.
• 업무 효율성 증대: VoC 데이터를 수작업으로 분석하는 방식에서 벗어나 AI 자동화 도입으로 분석 시간을 크게 줄였습니다. 기존에는 수작업으로 수 시간씩 걸리던 작업이 거의 실시간으로 처리되었습니다.
• 또한, VOC 분석을 통해 경쟁사의 주요 키워드를 파악하고, 이를 기반으로 제품과 마케팅 전략에 반영하여 경쟁 우위를 확보했습니다.
• 데이터 소스(구글, 네이버 카페 등)와 키워드 추가가 가능하여 다양한 분석 옵션을 제공했습니다.

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도입효과

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• 업무 효율성 증대: VoC 데이터를 수작업으로 분석하는 방식에서 벗어나 AI 자동화 도입으로 분석 시간을 크게 줄였습니다. 기존에는 수작업으로 수 시간씩 걸리던 작업이 거의 실시간으로 처리되었습니다.
• 실시간 리스크 대응: 주요 리스크를 빠르게 식별하고 신속한 대처가 가능해져 고객 불만을 조기에 해결하고, 브랜드 평판 관리에 큰 도움이 되었습니다.

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