온라인 리뷰 분석을 통한 고객 선호 속성 비교 및 미래신호 분석 : 스마트 티비 사례에 대한 연구

Abstract

전자 상거래 활성화로 온라인 마켓을 통한 판매가 활발히 이루어지고 있으며, 기업들은 국내 시장에 국한하지 않고 다양한 유통 경로로 글로벌 시장을 공략하고 있다. 이러한 가운데 소비자들은 온라인 쇼핑 후 구매 후기(리뷰)를 작성하여 다양한 측면에서 구매 및 사용 경험에 대한 의견을 표현하고 있다. 최근 많은 기업이 소비자 리뷰를 탐색하여 고객을 이해하고자 하며, 이를 바탕으로 제품 및 서비스 품질 개선에 반영하고 있다. 본 연구는 2016년부터 2021년의 6년도의 스마트 TV 구매 리뷰를 분석하여 소비자가 선호하는 속성을 비교함과 동시에 소비자가 언급하고 있는 중요한 이슈를 도출하는 데 목적이 있으며, 이를 위해 서양권의 온라인 리뷰를 대상으로 텍스트 마이닝 하여 분석하고자 한다. 미국과 유럽의 주요 온라인 유통 사이트에서 구매자의 리뷰 데이터를 수집했으며 고객 선호 속성 비교와 미래 신호 분석의 2가지 갈래의 연구를 수행하였다. 리뷰의 속성을 추출하기 위해 토픽 모델링 기법인 Top2Vec 방법론을 사용하였으며, 추출된 토픽은 토픽 내 키워드의 의미를 검토하여 Online Customer Reviews의 텍스트 컨텐츠를 10개의 차원으로 제안한 선행 연구를 기반으로 제품 품질, 제품 기능, 제품 가격, 물류 품질, 감정적 표현 등의 열 가지 차원으로 분류하였다. 도출된 리뷰의 차원은 년도별로 통계적으로 비교하였으며, 시간의 흐름에 따라 소비자가 언급하는 차원의 비율이 달라짐을 확인할 수 있었다. 나아가 미래 신호 분석 방법을 통해 TF-DF기반으로 주요 키워드를 추출하고 시그널을 해석해 스마트 TV를 구매함에 있어서 많은 관심을 받고 있는 강신호와 앞으로 주목받을 가능성이 높은 미래신호의 선별을 시도하였다. 기술의 발전과 함께 온라인 커머스 환경과 제품의 기능은 급변하고 있다. 특히 인터넷을 바탕으로 온라인 상에 개인이 표현하는 정보가 급증하는 가운데 본 연구는 소비자 이해 및 제품 경쟁력 강화 가능성에 주목하여 스마트 TV 리뷰의 빅데이터를 활용하여 살펴봄으로써, 스마트 TV구매를 둘러싼 고객의 인식 변화에 대한 이해를 높이고 시시각각 변화하는 소비자의 선호를 탐색하고자 한다.