Exploring Physical Store Customer Experience through BERTopic and Importance-Performance Analysis

본 연구는 디지털 전환과 옴니채널의 확산 속에서 변화하는 오프라인 매장의 방향성을 제시하고자 텍스트마이닝 기반의 IPA 분석을 수행하였다. 분석을 위해 국내 오프라인 매장의 대표적 업태 중 하나인 백화점을 대상으로 2024년 기준 매출 1조원 이상의 11개 지점을 선정하였으며, 이에 대한 소비자 의견을 수집하기 위해 구글맵 리뷰데이터와 모바일 어플리케이션 리뷰를 수집하였다. 이후 수집된 리뷰 데이터를 대상으로 BERTopic을 수행하여 13개의 백화점 매장 속성을 도출하였으며, 각 속성에 대하여 감성분석으로 만족도를, SHAP기반 DNN으로 중요도를 추정하였다. 이러한 온라인 리뷰 기반 IPA 분석은 많은 시간과 비용 투자가 필요한 기존의 설문 기반 IPA 분석의 한계를 극복하고 더욱 솔직하고 상세한 고객 의견을 반영할 수 있다. 분석 결과, ‘상품구성’과 ‘매장 내 서비스’가 모든 브랜드에서 중요도는 높으나 만족도가 낮은 항목으로 도출되어 전략적 개선이 시급한 것으로 나타났다. 반면, ‘접근성(주차)’와 ‘상품구성(식품관)’은 높은 만족도와 중요도를 동시에 보이며 핵심 경쟁 요소로 확인되었다. 추가적인 백화점 어플리케이션 리뷰 분석에서는 ‘편의(결제)’가 핵심 만족 요소로 작용하고 있는 반면, ‘기능 디자인’은 사용자 요구에 비해 낮은 만족도를 보여 개선 필요성이 제기되었다. 본 연구는 고객의 실제 리뷰 데이터를 분석에 활용함으로써 백화점 고객 경험의 핵심 속성을 도출하고, 자원 재분배에 대한 전략적 인사이트를 제공한다. 또한 자동화된 텍스트 분석 기반의 IPA 분석 프레임워크는 향후 다양한 리테일 업태 및 옴니채널 접점에 확장 가능하다는 점에서 이론적, 실무적 기여를 가진다.