Examining Consumers’ Information Search on Insurance Products in NAVER QA Platform using Text Mining

본 연구는 네이버 지식iN에 게시된 보험상품 관련 질문을 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석하여, 보험상품별로 보험소비자의 정보 요구 사항이 무엇인지 구체적으로 이해하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 2023년 7월 1일부터 2024년 6월 30일까지 네이버 지식iN에 게시된 질문들을 대상으로 하여 웹 크롤링을 진행하였으며 추출된 데이터를 정제한 후 62,206건의 질문을 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과, ‘금액’, ‘부모님’, ‘자동차’, ‘보험료’와 같은 키워드가 두드러졌으며, 의미연결망 분석에서는 ‘보험상품’, ‘보험 관련 주체’ 간의 노드를 확인할 수 있었다. 하위단어 분석에서는 보험상품별 소비자들이 중요하게 여기는 정보가 다르게 나타나, 상품별 맞춤형 정보 제공의 필요성을 확인하였다. 이를 통해, 소비자는 보험상품을 탐색할 때 비용을 중요한 요소로 고려하고 있다는 점, 특정 보험상품에 대해 높은 관심을 보이고 있다는 점, 소비자들이 탐색하는 정보는 보험상품의 특성에 따라 다르게 나타난다는 점을 파악하였다. 본 연구는 보험상품별로 세분화된 소비자 관심사를 제시함으로써 기존 연구에서 다루지 않았던 새로운 연구 관점을 도입하였다는 것에서 의의가 있으며, 보험사가 소비자 요구를 반영한 정보 제공 전략을 수립하는데 필요한 실질적인 지침을 제시하여 소비자 만족도를 제고하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.