고객의 목소리를 한 눈에 볼 수 있도록: 무신사의 VoC 대시보드 제작기 Part2. by 검색플랫폼팀

문제 상황

• 무신사 VoC가 다양한 문장 형태로 들어와 28개 카테고리로 일관되게 분류하기 어려운 상태
• 수작업 기준의 한계와 카테고리 간 키워드 중복, 중의적 표현으로 인한 오분류 문제

원인 분석

• 단순 빈도 기반 키워드만으로는 카테고리 대표성을 충분히 구분하기 어려움
• 적은 표본 데이터와 복합 문장, 문맥 해석이 필요한 표현이 분류 정확도를 저해

해결 방법

• Elasticsearch의 Significant terms aggregation으로 카테고리별 핵심 키워드와 중요도 가중치 세분화
• 검색 방식의 한계를 보완하기 위해 AWS Comprehend로 자동 분류 모델을 구성하고 데이터 정제 수행
• 제품경험분석팀이 직접 활용할 수 있도록 Google 시트 기반 분류 흐름과 VoC 리포팅 페이지를 구축