Analyzing Consumer Perceptions of the Value Chain through Text Mining of Online Reviews: The Case of Earphones

전자상거래의 확산으로 온라인 리뷰가 급증하면서, 고객 리뷰는 기업및 제품에 대한 소비자 인식을 분석할 수 있는 유용한 외부데이터 원천으로 활용되기 시작했다. 본 연구는 온라인 리뷰를 분석하여 고객이 기업 가치사슬의 어떤 활동에 대해 만족 또는 불만족 하는지를 정량적으로 파악하고, 이러한 평가의 핵심 내용을 자동으로 요약하는 프레임워크를 제시하는 것을 목적으로 한다. 분석은 1) 온라인 리뷰 중 가치사슬과 관련된 문장들을 선별하고, 2) 선별된 문장에 대한 가치사슬 활동별 감성분석을 수행한 후, 3) 각 가치사슬 활동에 대한 고객의 긍·부정 평가 내용을 요약하는 3단계로 진행하였다. 이러한 과정을 자동으로 수행하기 위해 자연어처리 사전학습(pre-trained) 모델인 Bart-large-MNLI, Siebert/Sentiment-Roberta-Large-English, Flan-T5-Base 등을 사용하였다. 본 연구에는 아마존닷컴(Amazon.com)에서 유통되는 이어폰 제품인 JBL과 Sennheiser의 리뷰 데이터가 사용되었으며, 가치사슬 요소 중 고객 관점에서 파악할 수 있는“제품의 품질 및 디자인(운영)”, “포장 및 배송 상태(출하 물류)”, “가격 및 프로모션(마케팅 및 영업)”, “환불 및 교환(사후서비스)”을 중심으로 분석하였다. 본 분석결과, 소비자는 JBL 및 Sennheiser 모두 ‘제품의 품질 및 디자인’에 대해서 가장 만족하는 것으로 나타났고, 반면 ‘환불 및 교환’에 대해서 가장 부정적으로 인식하는 것을 알 수 있었다. 세부적으로 소비자들은 JBL제품의 음향 및 배터리 수명이 좋다고 인식하고 있었으며, Sennheiser제품에 대해서는 강하게 울리는 저음과 선명한 고음에 대한 긍정적 인식이 있는 것으로 나타났다. 또한 ‘가격 및 프로모션’에 대해서는 두 제품 모두 긍정적인 리뷰 비율이 더 높았으며, JBL제품보다는 Sennheiser에 대한 긍정비율이 상대적으로 더 높게 나타났다. 이러한 연구는 고객의 평가에 근거한 가치사슬 진단을 통해, 기업의 경영활동 개선과 고객만족도 제고에 실질적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.