안녕하세요, 신디지오입니다. 지난번에는 신디지오가 Google BERT를 도입했다는 소식을 알려드렸죠. 어떻게 활용해야 할지 아직 잘 모르시겠다고요?😢 그럼 이번 포스트을 주목해주세요! 포스트 주제는 BERT를 기반으로 한 신디지오의 새로운 기능, ‘Semantic AI’의 활용 방법으로, Entity(엔터티)와 Text analytics(텍스트분석) 기능을 두 편에 걸쳐 소개해드릴 예정입니다. 오늘은 Semantic AI의 Entity(엔터티) 기능을 살펴볼까요?
Semantic AI – Entity
신디지오는 Google BERT를 기반으로 신경망을 구축하고 Semantic AI라는 고급 텍스트 분석 기능을 개발했습니다. Semantic AI는 대화 주제와 표현, 설명 및 동작을 분류하여 소비자가 얘기하고 있는 대화 주제에 대한 더 명확한 이해를 제공합니다. Semantic AI에는 크게 엔터티 분류와 텍스트 분석 두가지 기능이 있는데요. 지금부터 엔터티 기능을 신디지오 상에서 어떻게 활용할 수 있는지 설명해드리겠습니다.
엔터티(Entity)란 사람, 장소, 제품과 같은 개체를 일컫는 용어입니다. 신디지오는 NER(개체명 인식)을 통해 텍스트에서 엔터티를 추출하고 이를 8개의 카테고리(People, Organisations, Products, Countries & cities 등)로 분류합니다. 엔터티는 Data – Listen 탭 또는 Semantic 탭, 위젯에서 활용할 수 있는데요. 특히 Data – Semantic 탭은 엔터티를 스코어카드나 컬럼으로 시각화하여, 가장 많이 언급됐거나 버즈량이 급상승 중인 대화주제를 한눈에 파악할 수 있습니다.
Entity 활용
1. Hot 제품 파악
엔터티는 신디지오의 다양한 메뉴에서 활용할 수 있습니다. Listen에서 엔터티 필터를 적용하여 엔터티 카테고리별 멘션을 확인할 수 있으며, 위젯을 활용하면 멘션량에 따른 엔터티 키워드를 한눈에 파악할 수 있습니다. 오늘은 Semantic 탭을 통해 엔터티 기능을 살펴볼건데요. Semantic 탭은 Entity와 Text analytics 키워드를 Sentiment, Volume 등 다양한 필터에 따라 확인할 수 있으며 키워드가 언급된 모든 멘션을 볼 수 있습니다. Semantic 탭은 시각화 기능 또한 제공하고 있기 때문에 키워드를 한눈에 파악하는데 아주 유용합니다.
#라네즈
신디지오는 엔터티를 총 8개의 카테고리로 분류하고 있어 이를 목적에 따라 다양하게 활용할 수 있는데요. Products 카테고리를 활용하면 브랜드별로 가장 핫한 제품이 무엇인지, 새로 인기를 끌고 있는 제품은 무엇인지 쉽게 파악할 수 있습니다. 라네즈 브랜드의 Products 엔터티를 살펴볼까요? 2020년 한 해 동안 워터슬리핑마스크, 립마스크, 크림스킨 등 보습 관련 제품이 대다수를 차지한 가운데, '네오쿠션'이라는 키워드가 눈에 띄는데요. 네오쿠션을 클릭하여 실제 멘션을 확인해본 결과, 여름쿠션으로 소비자들 사이에서 큰 인기를 끈 것을 알 수 있었습니다. 실제로 올 6월 출시 직후 12만개 이상이 팔릴정도로 큰 돌풍을 일으켰다고 하니 이러한 인기가 신디지오 결과에도 잘 반영된 것으로 보이네요.
에뛰드와 클리오는 2020년에 어떤 제품이 큰 인기를 끌었을까요? 에뛰드는 섀도우 맛집 답게 '섀도우' 관련 키워드가 눈에 띄었는데요. 이 외에 마이래쉬 세럼, 마스카라, 틴트 등이 다수 언급된 것으로 보아, 소비자들은 주로 색조 제품에 큰 관심을 보이고 있는 것을 알 수 있습니다. 클리오는 킬커버 쿠션과 킬래쉬 마스카라 두가지만 언급되었는데요. 이를 통해 쿠션과 마스카라 제품이 클리오 매출에 효자 노릇을 톡톡히 하고 있는 것으로 파악됩니다. 실제로 현재 킬커버 쿠션은 클리오 공홈 베스트 상품 1위를, 킬래쉬 마스카라는 3위를 차지하고 있습니다. 2. 경쟁사 분석
Organisations 카테고리를 활용하면 브랜드 별로 소비자들이 인식하고 있는 경쟁사를 쉽게 파악할 수 있습니다. 대표적인 로드샵 브랜드 에뛰드와 럭셔리 브랜드 랑콤을 살펴볼까요? Organisation 엔터티 결과, 에뛰드과 랑콤에는 분명한 차이가 있었는데요. 에뛰드는 다수의 로드샵 브랜드가 함께 언급된 반면 랑콤은 맥, 샤넬, 입생로랑 같은 럭셔리 브랜드가 함께 언급되었습니다. 특히 에뛰드는 미샤와 롬앤이, 랑콤은 맥과 아나스타샤 베버리 힐즈의 언급이 가장 많았습니다. 엔터티 카테고리 필터만 적용 했을 뿐인데, 브랜드 별 주요경쟁사와 이들의 특징을 바로 파악할 수 있다는 점이 놀랍지 않나요? Organisation 카테고리를 활용하여 손쉽게 경쟁브랜드를 파악해보세요😊 3. 소비자 분석
Semantic의 엔터티 기능을 활용하면 자칫 간과할 수 있는 인사이트를 찾아낼 수 있습니다. 이를 바탕으로 소비자에 대한 심층분석이 가능합니다.지금부터 엔터티로 어떤 인사이트 도출이 가능한지 직접 보여드리겠습니다. 다같이 설화수 브랜드의 엔터티를 보실까요? 멘션 volume 순으로 정렬한 결과 러너블 3D, 바디프렌드, 파가니니 등 화장품과는 전혀 관련없는 키워드가 상위권에 나타났는데요. 해당 키워드는 마사지 기기 관련 키워드였습니다. 키워드가 언급된 멘션을 살펴봤더니 설화수와 마사지 기기는 어버이날 또는 60대 여성 선물로 함께 언급되었는데요. 설화수 제품의 주 고객 및 수요층이 중장년층임을 알 수 있습니다. 엔터티 결과를 바탕으로 설화수의 타겟 고객을 설정하고 이벤트 및 프로모션을 수행한다면 효과적이겠죠? 4. 주요 이슈 파악
엔터티를 활용하면 사람들이 무엇을 말하는지 손쉽게 탐색할 수 있는데요. 소비자들 사이에서 어떤 대화 주제가 새롭게 인기를 끌고 있는지 알 수 있어 최근 이슈 파악이 가능합니다. 위 사진은 최근 3개월간의 에뛰드 브랜드 엔터티 결과로 유튜브 채널 '워크맨' 관련 키워드가 최근 이슈로 떠오른 것을 알 수 있습니다. 12월 4일에 워크맨 채널에서 공개된 에뛰드 콜라보 영상이 큰 화제가 되었기 때문인데요. 공개된 영상에는 장성규가 핑크색 치마를 입고 에뛰드 매장에서 아르바이트를 하는 모습이 담겼습니다. 지금은 사라진 과거의 "어서오세요 공주님" 인사법으로 고객을 맞이하며 재미 요소가 더해진 해당 영상의 조회수는 현재 340만회를 넘어설 정도로 폭발적인 반응을 이끌어냈습니다. 엔터티 순위에서도 관련 키워드가 상위권에 랭크된 것으로 보아 파급력이 엄청났음을 짐작할 수 있겠죠. 이처럼 엔터티를 활용하면 진행된 이벤트 및 프로모션 소비자들 사이에서 화제가 되었는지를 한번에 파악할 수 있습니다. 또한 엔터티를 클릭하여 실제 멘션을 확인해봄으로써 단순히 키워드만 봐서는 찾아낼 수 없는 인사이트 도출까지 가능합니다. 키워드 만으로 주요 이슈 파악은 물론, 소비자에 대한 심층적인 이해까지 가능하다니 놀랍지 않나요?
Semantic 탭은 Semantic Explorer라는 엔터티 시각화 기능을 제공하고 있습니다. Semantic Explorer에서는 인기있는 대화 주제는 물론 멘션 volume을 나타내는 동그라미 크기를 통해 상대적 버즈량도 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 특정 엔터티(동그라미)를 클릭하여 해당 엔터티에 관련된 Text Analytics 까지 확인 가능하죠. 앞서 살펴봤던 최근 3개월 간의 에뛰드 브랜드의 엔터티를 시각화해볼까요? '장성규' 키워드의 동그라미 크기를 보아 스코어카드 결과와 마찬가지로 타 엔터티 대비 많은 버즈량을 기록한 것을 알 수 있습니다. 이 외에도 어떤 국가가 가장 많이 언급됐는지, 주로 어떤 브랜드가 언급됐는지 등 다양한 정보를 한 화면에서 파악할 수 있습니다. Semantic Explorer을 활용하면 스코어보드에서는 파악하기 힘들었던 엔터티 간의 연관성, 버즈량 비교 등을 쉽게 할 수 있겠네요! Semantic Explorer에서는 엔터티를 클릭하여 엔터티 별 Text Analytic를 확인할 수 있습니다. Text Analytics은 텍스트를 문법적 요소에 따라 분류한 것으로, Text Analytics 파악까지 가능한 Semantic Explorer를 활용하면 보다 구체적인 분석 및 인사이트 도출이 가능하겠죠? 지금까지 화장품 브랜드를 대상으로 Semantic AI의 엔터티 기능을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴봤는데요. 기업 및 브랜드가 엔터티를 어떻게 활용하는지에 따라 더 깊고 폭넓은 연구가 가능해진답니다😊 다음 포스트는 엔터티에 이어 Semantic AI의 두번째 기능, 'Text Analytics'으로 찾아뵙겠습니다. Text Analytics에는 보다 흥미로운 내용이 담길 예정이니 많은 기대바랍니다 : )
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