리뷰 데이터를 활용한 소비자 요구사항 분석

Abstract

소비자 요구사항은 어플리케이션 유지와 발전에 있어 매우 중요한 역할을 하며, 현재 메타버스 산업에 관한 연구는 매우 부진한 상황이고 새로운 비즈니스 전환 전략에 요구 되는 부분 중 사용자의 공감대의 이해와 소통이 중요할 것으로 나타난다. 이러한 점을 토대로 메타버스에 대한 이해와 소비자 요구사항을 확인하기 위해 국내 대표적인 메타버스 플랫폼인 제페토를 분석대상으로 해당 어플리케이션 리뷰 데이터로 요구사항 분석을 진행한다. 본 연구는 대표적인 국내 메타버스 어플리케이션 제페토의 리뷰 데이터로 소비자의 요구사항을 분석하는 연구를 진행하였으며, 기간은 출시날짜인 2018년 09월부터 4년뒤 현재 분석기간인 2021년 09월까지의 기간의 리뷰로부터 분석이 진행된다. 선행연구와 같이 토픽모델링으로 진행하는 대신 선행연구에선 전략적으로 반영을 하지 않은 복문에 대한 전략이 추가 되었으며, 실험 후 적당한 개수의 토픽을 지정한 후 상위 키워드로 어떠한 요구사항이 존재하는지에 대한 분석을 중심적으로 진행했다. 본 연구가 가지는 첫 번째 의의는 점점 길어지는 리뷰에 대한 복문 대응으로 기존 우수한 모델에 문맥적으로 접근하고자 하는 다른 시각으로 분석을 진행했고, 기존 방법보다 클러스터링이 더욱 잘 되었다는 점. 두 번째 6가지 시점으로 현재 실질적으로 사용하는 사용자들의 요구사항을 키워드를 중심으로 분석한 점이 있다. 한계점으로는 키워드 기반으로 통계적이나 방법론적 분석을 못한 점, 해외플랫폼과의 비교를 하지 못하고 국내 플랫폼에 국한되어 분석한 점을 들 수 있다.|Consumer requirements play a very important role in application maintenance and development, and research on the metaverse industry is currently very sluggish, and understanding and communication of user consensus will be important among the areas required for new business transformation strategies. Based on these points, in order to understand metaverse and confirm consumer requirements, ZEPETO, a representative metaverse platform in Korea, is analyzed for requirements with application review data. This study conducted a study to analyze consumer requirements with review data from ZEPETO, a representative domestic metaverse application, and the period is analyzed from reviews for the period from September 2018 to September 2021, which is the current analysis period four years later. Instead of proceeding with topic modeling as in previous studies, strategies for exploration that were not strategically reflected in previous studies were added, and after the experiment, an appropriate number of topics were designated, and the analysis was focused on what requirements exist as top keywords. The first significance of this study was that the analysis was conducted from a different perspective to approach the existing excellent model contextually in response to the increasingly long review, and clustering was better than the existing method. As the second six topic of view, there is a point of analyzing the requirements of users who are currently practically using them, focusing on keywords. The limitations are the inability to analyze statistical or methodological based on keywords, and the inability to compare with overseas platforms and being limited to domestic platforms.