전 세계적으로 약 5억 명의 사용자를 보유하고 있습니다. 전 세계 인구의 60 %—소셜 미디어 플랫폼은 기업이 고객 만족도 향상, 더 나은 마케팅 전략, 전반적인 비즈니스 성장 가속화를 위해 활용할 수 있는 방대한 데이터 소스가 되었습니다. 그러나 해당 규모의 데이터를 수동으로 처리하려면 비용과 시간이 엄청나게 많이 소요될 수 있습니다. 소셜 미디어 데이터를 활용하는 가장 좋은 방법 중 하나는 프로세스를 간소화하는 텍스트 마이닝 프로그램을 구현하는 것입니다.

텍스트 마이닝이란 무엇입니까?

텍스트 마이닝(텍스트 데이터 마이닝이라고도 함)은 다음을 사용하는 데이터 과학의 고급 분야입니다. 자연어 처리 (NLP), 인공 지능 (AI) 과 기계 학습 모델 및 데이터 마이닝 기술을 통해 관련 질적 정보를 도출합니다. 구조화되지 않은 텍스트 데이터. 텍스트 분석은 대규모 데이터 세트의 패턴 식별에 중점을 두고 한 단계 더 발전하여 보다 정량적인 결과를 생성합니다.

소셜 미디어 데이터와 관련하여 텍스트 마이닝 알고리즘(및 확장하면 텍스트 분석)을 통해 기업은 소셜 미디어 플랫폼의 댓글, 게시물, 고객 리뷰 및 기타 텍스트에서 언어 데이터를 추출, 분석 및 해석하고 이러한 데이터 소스를 활용하여 개선할 수 있습니다. 제품, 서비스 및 프로세스.

텍스트 마이닝 도구를 전략적으로 사용하면 원시 데이터를 실제 데이터로 변환할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스, 기업에 경쟁 우위를 제공합니다.

텍스트 마이닝은 어떻게 작동하나요?

방법론의 잠재력을 최대한 활용하려면 텍스트 마이닝 작업 흐름을 이해하는 것이 중요합니다. 여기서는 텍스트 마이닝 프로세스를 설명하고 각 단계와 전체 결과에 대한 중요성을 강조합니다.

1단계. 정보 검색

텍스트 마이닝 워크플로의 첫 번째 단계는 정보 검색입니다. 이를 위해서는 데이터 과학자가 다양한 소스(예: 웹 사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 고객 설문 조사, 온라인 리뷰, 이메일 및/또는 내부 데이터베이스)에서 관련 텍스트 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 수집 프로세스는 특정 분석 목표에 맞게 조정되어야 합니다. 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 경우 이는 댓글, 게시물, 광고, 오디오 스크립트 등에 초점을 맞춘다는 것을 의미합니다.

2단계. 데이터 전처리

필요한 데이터를 수집한 후에는 분석 준비를 위해 전처리를 진행합니다. 전처리에는 다음을 포함한 여러 하위 단계가 포함됩니다.

• 텍스트 정리: 텍스트 정리는 데이터세트에서 관련 없는 문자, 구두점, 특수 기호 및 숫자를 제거하는 프로세스입니다. 또한 분석 단계에서 일관성을 보장하기 위해 텍스트를 소문자로 변환하는 작업도 포함됩니다. 이 프로세스는 기호, 이모티콘, 색다른 대문자 사용 패턴으로 가득 찬 소셜 미디어 게시물과 댓글을 마이닝할 때 특히 중요합니다.
• 토큰 화: 토큰화는 텍스트를 토큰이라는 개별 단위(즉, 단어 및/또는 구문)로 분해합니다. 이 단계는 후속 분석을 위한 기본 구성 요소를 제공합니다.
• 불용어 제거: 불용어는 구나 문장에서 의미가 없는 일반적인 단어입니다(예: “the”, “is”, “and” 등). 불용어를 제거하면 데이터의 노이즈를 줄이고 분석 단계의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 줄기 및 표제어 분석: 형태소 분석 및 표제어 분석 기술은 단어를 어근 형태로 정규화합니다. 형태소 분석은 접두사 또는 접미사를 제거하여 단어를 기본 형태로 줄이는 반면, 표제어 추출은 단어를 사전 형태로 매핑합니다. 이러한 기술은 단어 변형을 통합하고 중복성을 줄이며 색인 파일의 크기를 제한하는 데 도움이 됩니다. 
• 품사(POS) 태깅: POS 태깅은 단어(예: 명사, 동사, 형용사 등)에 문법 태그를 할당하여 의미 분석을 용이하게 하며, 이는 특히 감정 분석 및 엔터티 인식에 유용합니다.
• 구문 분석: 구문 분석에는 문장과 구의 구조를 분석하여 텍스트에서 다양한 단어의 역할을 결정하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 구문 분석 모델은 완전한 문장의 주제, 동사 및 목적어를 식별할 수 있습니다.

3단계. 텍스트 표현

이 단계에서는 학습 입력에서 예측 모델을 생성하는 기계 학습(ML) 알고리즘으로 처리할 수 있도록 데이터 수치 값을 할당합니다. 텍스트 표현을 위한 두 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다. 

• BoW(백오브워드): BoW는 텍스트를 텍스트 문서의 고유한 단어 모음으로 나타냅니다. 각 단어는 특징이 되고, 발생 빈도는 그 가치를 나타냅니다. BoW는 단어 순서를 고려하지 않고 단어 존재에만 초점을 맞춥니다.
• 용어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF): TF-IDF는 전체 데이터 세트에서 빈도나 희귀성을 기반으로 문서에서 각 단어의 중요성을 계산합니다. 자주 사용되는 단어의 무게를 줄이고 더 희귀하고 유익한 용어를 강조합니다.

4단계. 데이터 추출

숫자 값을 할당한 후에는 구조화된 데이터에 하나 이상의 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 소셜 미디어 데이터에서 통찰력을 추출합니다. 몇 가지 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

• 감정 분석: 감정 분석은 소셜 미디어 콘텐츠에 표현된 의견의 성격(예: 긍정적, 부정적 또는 중립)을 기준으로 데이터를 분류합니다. 고객 의견과 브랜드 인식을 이해하고 감정 추세를 파악하는 데 유용할 수 있습니다.
• 주제 모델링: 주제 모델링은 문서 모음에서 기본 테마 및/또는 주제를 찾는 것을 목표로 합니다. 트렌드를 파악하고, 핵심 개념을 추출하고, 고객 관심도를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 주제 모델링에 널리 사용되는 알고리즘으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 및 NMF(Non-Negative Matrix Factorization)가 있습니다.
• 명명 된 개체 인식 (NER): NER는 텍스트 내의 명명된 엔터티(예: 사람 이름, 조직, 위치 및 날짜)를 식별하고 분류하여 구조화되지 않은 데이터에서 관련 정보를 추출합니다. 또한 정보 추출 및 콘텐츠 분류와 같은 작업을 자동화합니다. 
• 텍스트 분류: 감정 분류, 스팸 필터링, 주제 분류와 같은 작업에 유용한 텍스트 분류에는 문서를 사전 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업이 포함됩니다. Naïve Bayes 및 SVM(지원 벡터 머신)과 같은 기계 학습 알고리즘 깊은 학습 컨볼루셔널과 같은 모델 신경망 (CNN)은 텍스트 분류에 자주 사용됩니다.
• 연관 규칙 마이닝: 연관 규칙 마이닝은 소셜 미디어 데이터에서 단어와 구문 사이의 관계와 패턴을 발견하여 언뜻 보기에는 명확하지 않을 수 있는 연관성을 찾아낼 수 있습니다. 이 접근 방식은 이후 단계에서 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있는 숨겨진 연결 및 동시 발생 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

5단계. 데이터 분석 및 해석

다음 단계는 추출된 패턴, 추세 및 통찰력을 조사하여 의미 있는 결론을 도출하는 것입니다. 단어 구름, 막대 차트, 네트워크 그래프와 같은 데이터 시각화 기술을 사용하면 결과를 간결하고 시각적으로 매력적인 방식으로 표현하는 데 도움이 됩니다. 

6단계. 검증 및 반복

채굴 결과가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 중요하므로 두 번째 단계에서는 결과를 검증해야 합니다. 관련 평가 지표를 사용하여 텍스트 마이닝 모델의 성능을 평가하고 결과를 실제 진실 및/또는 전문가 판단과 비교합니다. 필요한 경우 전처리, 표현 및/또는 모델링 단계를 조정하여 결과를 개선하세요. 결과가 만족스러울 때까지 이 프로세스를 반복해야 할 수도 있습니다.

7단계. 통찰력과 의사결정

텍스트 마이닝 워크플로의 마지막 단계는 파생된 통찰력을 비즈니스가 소셜 미디어 데이터 및 사용을 최적화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 전략으로 변환하는 것입니다. 추출된 지식은 이미 존재하는 소셜 미디어 콘텐츠에서 제품 개선, 마케팅 캠페인, 고객 지원 강화 및 위험 완화 전략과 같은 프로세스를 안내할 수 있습니다.

소셜 미디어를 이용한 텍스트 마이닝의 응용

텍스트 마이닝은 기업이 편재하는 소셜 미디어 플랫폼/콘텐츠를 활용하여 비즈니스의 제품, 서비스, 프로세스 및 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다. 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 가장 흥미로운 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 고객 통찰력 및 감정 분석: 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 통해 기업은 고객 선호도, 의견 및 감정에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. NLTK 및 SpaCy와 같은 첨단 플랫폼과 함께 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하면 기업은 사용자 생성 콘텐츠(예: 게시물, 댓글, 제품 리뷰)를 분석하여 고객이 제품이나 서비스를 인식하는 방식을 이해할 수 있습니다. 이 귀중한 정보는 의사 결정자가 마케팅 전략을 개선하고 제품 제공을 개선하며 보다 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다. 고객 경험.
• 향상된 고객 지원: 텍스트 분석 소프트웨어와 함께 사용하면 피드백 시스템(예: 잡담), NPS(순추천고객지수), 지원 티켓, 고객 설문조사 및 소셜 미디어 프로필은 기업이 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 데이터를 제공합니다. 또한 텍스트 마이닝 및 감정 분석은 기업이 심각한 문제점을 신속하게 해결하고 전반적인 고객 만족도를 향상시키는 데 도움이 되는 프레임워크를 제공합니다.
• 강화된 시장 조사 및 경쟁 정보: 소셜 미디어 텍스트 마이닝은 기업이 시장 조사를 수행하고 소비자 행동을 이해할 수 있는 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 업계와 관련된 키워드, 해시태그 및 언급을 추적함으로써 기업은 소비자 선호도, 의견 및 구매 패턴에 대한 실시간 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 기업은 경쟁사의 소셜 미디어 활동을 모니터링하고 텍스트 마이닝을 사용하여 시장 격차를 식별하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 전략을 고안할 수 있습니다.        
• 효과적인 브랜드 평판 관리: 소셜 미디어 플랫폼은 고객이 집단적으로 의견을 표현하는 강력한 채널입니다. 텍스트 마이닝을 통해 기업은 브랜드 언급과 고객 피드백을 실시간으로 적극적으로 모니터링하고 대응할 수 있습니다. 부정적인 정서와 고객 우려 사항을 신속하게 해결함으로써 기업은 잠재적인 평판 위기를 완화할 수 있습니다. 또한 브랜드 인지도 분석을 통해 조직은 강점, 약점 및 개선 기회에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 
• 타겟 마케팅과 개인화 마케팅:  소셜 미디어 텍스트 마이닝은 관심사, 행동 및 선호도를 기반으로 세분화된 청중 세분화를 촉진합니다. 소셜 미디어 데이터를 분석하면 기업이 주요 고객 세그먼트를 식별하고 이에 따라 마케팅 캠페인을 맞춤화하여 마케팅 활동이 적절하고 매력적이며 효과적으로 전환율을 높일 수 있도록 보장할 수 있습니다. 타겟 접근 방식은 사용자 경험을 최적화하고 조직의 ROI를 향상시킵니다.
• 인플루언서 식별 및 마케팅: 텍스트 마이닝은 조직이 특정 산업 분야의 영향력 있는 사람과 사고 리더를 식별하는 데 도움이 됩니다. 참여도, 정서, 팔로어 수를 분석함으로써 기업은 협업 및 마케팅 캠페인과 관련된 영향력 있는 사람을 식별할 수 있으므로 기업은 브랜드 메시지를 확대하고, 새로운 고객에게 다가가고, 브랜드 충성도를 높이고, 진정한 관계를 구축할 수 있습니다. 
• 위기 관리 및 위험 관리: 텍스트 마이닝은 잠재적인 위기를 식별하고 위험을 관리하는 데 귀중한 도구 역할을 합니다. 소셜 미디어를 모니터링하면 기업이 임박한 위기에 대한 조기 경고 신호를 감지하고 고객 불만 사항을 해결하며 부정적인 사건이 확대되는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 평판 손상을 최소화하고 소비자 신뢰를 구축하며 전반적인 위기 관리 전략을 강화합니다. 
• 제품 개발 및 혁신: 기업은 항상 고객과의 더 나은 의사소통을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 고객과의 직접적인 커뮤니케이션 라인을 만들어 기업이 귀중한 피드백을 수집하고 혁신 기회를 발견하도록 돕습니다. 고객 중심 접근 방식을 통해 기업은 기존 제품을 개선하고 새로운 제품을 개발하며 진화하는 고객 요구와 기대에 앞서 나갈 수 있습니다.

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