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하루 종일 하고도 시간이 부족했던 VOC 분석 작업,
포켓서베이 인공지능에 맡기고 잘 정리된 보고서만 받아보세요.
100건의 의견은 읽을 수 있지만, 10,000건의 의견은 모두 읽을 수 없습니다.
포켓서베이 인공지능 드라이버 분류로 필요한 의견만 선택해서 보세요.
아래 실제 기능을 활용해볼 수 있습니다. (2022년, 강남 S카페 리뷰 분석)
드라이버는 포켓서베이 인공지능이 자동으로 분류한 결과입니다.
제공하는 서비스와 산업군과 관계 없이 포켓서베이의 예측 생성 인공지능은 가장 적절한 드라이버를 탐색해서 제공합니다.
분류에 따른 데이터 수(응답 수), 점수, 감정 수준을 제공하는 것은 당연한 일이죠.
점수는 단순 척도 평가 점수는 물론, NPS, Top 2 Box 등 평가 방식을 제공합니다.
하나의 드라이버에 고객이 느끼는 감정은 다릅니다. 어떤 사람에게 맛있다고 생각되는 음식이, 어떤 사람에게는 맛이 없다고 느껴지는 것처럼요.
포켓서베이 인공지능이 분류한 드라이버는 각 드라이버별 긍정 의견과 부정 의견을 나누어서 확인할 수 있도록 구성되어 있습니다.
데이터를 통해서 긍정 요소를 강화하고, 부정 요소를 찾아내어 소거할 수 있습니다.
인공지능 드라이버 분석
포켓서베이 인공지능은 고객의 의견을 분류하는 것에서 더 나아가서 평가 점수, 재방문률, 매출 등에 미치는 영향을 평가합니다.
개선을 한다면 가장 중요한 것부터 시작하세요. 우리에게 중요하다고 생각되는 것이, 고객의 눈에는 중요하지 않을 수도 있습니다.
포켓서베이를 통해서 수집한 데이터 뿐만 아니라, 구글폼, 서베이몽키 등 어떤 양식으로 수집하였어도, 상담원의 전화 통화 음성 파일도, 구글 지도, 네이버쇼핑 리뷰도, 포켓서베이의 인공지능은 드라이버를 발견해냅니다.
데이터의 형태에 구애받지 않는 포켓서베이의 강력한 인공지능을 활용하면, 정말 많은 일을 수행할 수 있습니다.
고객 VOC 분석은 비즈니스 성공에 중요한 역할을 합니다. 특히 요청하지 않은 고객의 자발적인 리뷰들은 100% 솔직한 진심을 담아서 작성하기 때문에 구조화된 설문조사보다 훨씬 양질의 데이터를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.
하지만, 지금까지는 고객의 리뷰가 양질의 데이터임을 많은 사람이 알고 있음에도 불구하고 정량적으로 평가할 수 있는 지표가 없었기 때문에 활용하기 무척 어려웠어요.
“이 제품은 포장지 제거가 어려워서 사용하기 어려워요.”
“제품의 포장지가 예뻐서 만족스러워요!”
두 개의 상충되는 의견 중에서, 어떤 의견이 중요한지 사람마다 평가 기준이 달랐기 때문이죠.
포켓서베이의 인공지능은 개개인의 의견 뿐만 아니라, 고객 경험 전반에서 나오는 의견들을 취합하고 분석, 분류하여 고객과의 접점마다 어떤 긍정 의견이 얼마큼 있는지, 어떤 부정 의견이 얼마큼 있는지, 그리고 이러한 의견들이 우리 제품 혹은 서비스의 전반적인 만족도에 얼마나 영향을 미치는지를 실시간으로 분석하고 시각화하여 제공합니다.
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