customized big data report 소개(minds lab) v1.0_full

MINDs Lab.

Customized Report v1.0

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1 Customized Report 소개

1. Customized Report 개요

사람과 시장을 알고 미래를 예측하는 힘 빅데이터 분석은 성공적 비즈니스의 핵심!

비정형 빅데이터, 이제 비즈니스에 활용할 때 빅데이터 분석 기술의 도움과 체계적인 방법을 통해 비즈니스 이슈 해소를 위한 의사결정 지원 필요

소셜과 빅데이터는 단순한 현상이 아닌 산업 트렌드와 소비자의 니즈 그 자체 빅데이터 분석이 곧 고객과의 소통이고 브랜드의 경쟁력

소비자 이해 및 자사와 경쟁사의 현상태 진단이 중요 기업 내부 및 외부에 존재하는 비정형 형태의 데이터에 표출된 소비자의 삶과 욕구를 이해하고 소비자의 언어로 표현된 자사 및 경쟁사 브랜드 인식, 평판을 정확히 파악하는 것이 중요

1. Customized Report 개요

Life Style & Trend

우리의 타겟 고객은 누구일까? 그들은 어떤 생각을 하며 무엇을 즐길까?

소셜 빅데이터에는 소비자들의 삶과 관심이 투영되어 있습니다. 상품/서비스 개발 및 개선을 위해 소비자에 대한 이해는 반드시 필요한 요소입니다. 마인즈랩은 소셜 빅데이터로부터 상품/서비스와 관련된 소비자의 생각, 행동, 욕구 등을 찾아냅니다.

Key Buying Factors

고객이 우리 또는 경쟁사의 상품/서비스 구매를 결정하는 요인은 무엇일까? 우리 상품/서비스 판매를 늘이기 위해 어떻게 접근해야 할까?

자사 및 경쟁사 상품/서비스의 강점과 약점은 무엇이고, 소비자들이 상품/서비스를 구매할 때 우선적으로 고려하는 요소는 무엇인지를 파악하는 것은 반드시 필요합니다. 마인즈랩은 소셜 빅데이터에 발현된 소비자의 언어로부터 핵심 구매 요인을 찾아냅니다.

Awareness & Reputation

우리 회사와 경쟁사에 대한 소비자 인식은 어떨까? 우리 상품/서비스 인지도 및 평가를 높이려면 어떻게 해야 할까?

상품개발 및 개선을 위해서는 자사 및 경쟁사 상품/서비스에 대해 소비자가 어떤 생각을 갖고 있는지 파악하는 것이 무엇보다 중요합니다. 마인즈랩은 비정형 빅데이터로부터 상품/서비스에 대한 소비자의 인식, 평판을 찾아냅니다.

Campaign Guide & Evaluation

지난 달의 광고 캠페인은 효과가 있었을까? 향후에 캠페인 성과를 높이기 위해서는 무엇을 바꿔야 할까?

광고/마케팅 캠페인을 계획하고 계십니까? 혹은, 수행한 광고/마케팅의 효과를 확인하고 싶으십니까? 마인즈랩은 소셜 빅데이터로부터 소비자에게 송신된 메시지가 어떻게 인지 및 확산되었는지 찾아내어 광고/마케팅 효과를 지속적으로 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

Anything you want to know about customer and

market

기업 경영에 있어 순간순간 발생하는 이슈 해결에 필요한 정보는 어디에서 어떻게 획득/가공/처리해야 할까?

기업 경영 시 발생하는 경영이슈 해소를 제대로 지원하는 것은 단지 기술만으로는 불가능합니다. 마인즈랩은 활용목적 지향적인 이슈해결을 위한 고유의 인사이트 방법론을 통해 기업 내부 및 외부에 비정형적인 형태로 존재하는 고객의 소리를 분석하여 경영이슈 해소를 체계적으로 지원합니다.

H 국책연구기관

3. Customized Report 사례

H 국책연구기관 ‘14.04 ~ ‘14.07 환경분야 소셜빅데이터 분석 방법론 개발 및 적용 소셜빅데이터에 발현되는 기후, 대기, 소음, 수질, 쓰레기 등 환경 분야별 빈도, 감성, 연관어 등 상세 분석 결과 도출

고 객 기 간 내 용

M 공중파 방송사 ‘14.06 ~ ‘14.08 축제/페스티벌 트렌드 분석 소셜빅데이터에 나타나는 축제/페스티벌에 대한 소비자 인식과 활동을 주제별로 분석하여 트렌드 도출

S 정부부처 ‘14.06 ~ ‘14.07 대국민 커뮤니케이션 분석 소셜빅데이터 분석을 통해 E정부부처의 대국민 커뮤니케이션 활동이 어떤 반응을 나타내고, 커뮤니케이션 활동 중 개선할 점은 무엇인지 분석

S 신용카드사 ‘14.05 ~ ‘14.06 VOC 음성인식 및 텍스트분석 음성 및 게시판 상담 VOC를 TA엔진을 통해 분석하여 Customer Journey를 기준으로 해석 및 리포팅

L 전자회사 ‘14.06 ~ 페이스북 활동 분석 L전자 및 경쟁사의 16개국 51개 페이스북 페이지 분석하여 매월 정량(Fan, Interaction 등) 및 정성적(Summary, Moving Forward 등) 분석 리포트 제공

T 자동차 ‘14.07 ~ ‘14.08 Key Buying Factor 분석 소셜빅데이터에 발현되는 G 자동차 신형 모델과 경쟁모델에 대한 소비자 인식을 피처 별로 분석하여 G사 신형 모델의 Key Buying Factor 도출

‘14.09 ~ ‘14.12 우리나라 과거 기후변화 관측영향 자료구축 및 분석 과거 수십년 간의 언론기사를 TA엔진을 통해 분석하여 기후동인, 피해지역, 피해유형 등 상호 연관성을 정량적으로 분석

S 커피전문점 ‘14.02 ~ ‘14.03 RTD(Ready to Drink) 상품 소비자 인식 분석 캔커피, 병커피 등 커피 RTD시장에 대한 소비자 인식, 경쟁관계 등 분석 및 가이드

H 생명보험사 ‘14.12 ~ ‘15.02 해지 및 민원 VOC 분석 해지 또는 민원으로 이어진 고객의 과거 전화상담 내용을 STT 및 TA 엔진을 활용하여 분석함으로써 해지의 전조를 정량적으로 도출

4. Case Study S 커피전문점

분석목적 및 특징

분석내용

예 시

S 커피전문점 RTD 상품 소비자 인식 분석

• S커피전문점 RTD의 Market Keyword Big data Analysis를 통해 브랜드와 제품의 실제적 소비자 마인드 현황을 분석하고 마케팅 커뮤니케이션 방향을 위한 인사이트 도출

• S커피전문점 RTD 브랜드와 제품과 해당 산업, 경쟁/비교 대상 브랜드/제품 및 관련 주요 특성별 분석 등 다층적 소비자 인식과 태도를 Big Data Analysis Platform을 활용하여 유의미한 결과 도출

• S커피전문점 RTD에 관한 소비자 마인드

- 맛, 가격, 패키지 디자인 관련 Consumer Awareness & Perception

• 브랜드/제품별 Market Influence & Correlation

- 제품 이미지, 맛, 가격, 패키지 디자인 연관 경쟁 및 영향 관계

• Comparison Analysis

- 맛, 가격, 프로모션/이벤트, 패키지 디자인 연관 경쟁 비교 등

텍스트마이닝 분석을 통해 캔커피에 대한 전반적인 소비자 마인드를 파악하고 S커피전문점 RTD에 대한 인식과 경쟁 구조 분석을 통해 S커피전문점 RTD의 실제적인 소비자 인식을 추출하여 마케팅 커뮤니케이션 방향 설정의 기초자료로 활용

4. Case Study



분석내용

예 시

환경분야 소셜빅데이터 분석방법론 개발 및 적용

• 환경과 관련된 국민의식을 파악하여 환경정책수요 발굴 및 입안하는데 활용

• 소셜 빅데이터에 나타나는 국민의 인식 변화를 분석하여 국민 지향적 환경정책수요를 발굴

• 현재 정책 평가 및 향후 환경정책이 필요할 것으로 예측되는 미래 수요 발굴

• 소셜빅데이터 기반 정책수요 분석 방법론 개발

- 소셜빅데이터의 특징을 활용한 환경정책의 라이프사이클 분석 및 관리 방법 연구

• 환경분야 정책 수요 분석

- 주요 환경분야 정책 및 중심 주제 키워드 발굴

- 환경분야 소셜빅데이터 자료 정제 및 분석

- 소셜빅데이터 기반 정책 수요 분석

- 특정 환경주제에 대한 사례 분석

• 환경분야 빅데이터 분석 결과 활용 방안 마련

- 빅데이터 기반 환경정책 모니터링 방안 수립

- 새로운 환경 이슈 탐지, 정책 반영 프로세스 수립

- 미래 정책 수요 발굴을 위한 빅데이터 분석 활용 방안 마련 등

뉴스, 블로그, 트위터에 발현되는 환경 관련 국민의식과 정책에 대한 국민반응을 분야별로 체계적으로 분석하여 국민 지향적 정책 수립 및 개선 지원

4. Case Study


S 신용카드사

분석내용

예 시

VOC 음성인식 및 텍스트분석 PoC

• 전화상담, 게시판상담 등 내부 VOC와 뉴스, 트위터, 블로그와 같은 외부 VOC를 입체적으로 분석

• 고객 경험 및 니즈를 Customer Journey 단계별로 구분하여 분석

• 내부 및 외부 VOC를 통해 고객의 니즈를 이해하고 자사 및 경쟁사의 포지셔닝 분석

• 이탈 고위험군 고객 예측 및 고객 이탈 원인 분석

• 신용카드와 관련된 고객 경험 및 니즈를 단계별로 구분하여 Customer Journey로 정의

• Customer Journey 단계별로 경영이슈와 소셜빅데이터와 연관성을 고려하여 분석 주제 선정

• 분석 주제별 분석 관점, 키워드를 선정하고 상세 분석 수행

- 결재수단 트렌드

- 소비자의 카드 선택 기준

- 사드사별 포지셔닝

- 이탈 고위험군 고객 도출/예측

- 고객 이탈 원인 분석 등

음성 및 텍스트 형태의 비정형 데이터를 음성인식 및 텍스트분석 기술을 활용하여 살아있는 고객의 소리를 분석하고 비즈니스 목적에 맞는 활용 가능성을 검증

4. Case Study


M 공중파 방송사

분석내용

예 시

축제/페스티벌 트렌드 분석

• 축제/페스티벌 관련 소비자(시청자) 인식 및 추이 분석

• 매년 열리는 수많은 페스티벌 중 마라톤 축제와 뮤직 페스티벌과 관련된 소셜빅데이터를 통해 정량적/정성적 분석

• 해당 키워드의 발현 횟수 및 전반적인 추이파악, 연관 키워드의 발현 횟수를 통해 페스티벌에 대한 대중의 관심도 혹은 무의식 속에 담긴 통념과는 다른 대중의 실제 모습 유추 등

• 대중화 단계로 접어든 2049의 축제/페스티벌 문화를 분석하여 타겟의 특성을 파악하고 이들을 타겟으로 하는 다양한 컨텐츠 및 프로그램 발굴에 활용

• 특히 축제/페스티벌 참여자들이 축제/페스티벌 참여를 통해 어떤 것을 하고 싶어하고 무엇을 보여주고 싶어하는지를 소셜빅데이터 분석을 통해 발굴

트렌드에 민감하며, 화제를 일으키고 이슈의 흐름을 주도하는 2049의 축제/페스티벌 문화를 소셜 빅데이터를 통해 실제 모습을 유추하여 이를 바탕으로 2049의 특성을 잘 살린 컨텐츠 및 프로그램 발굴 및 기획에 활용

4. Case Study


S 정부부처

분석내용

예 시

대국민 커뮤니케이션 분석

• S 정부부처 업무 관련 이슈 및 S 정부부처 보도자료에 대한 SNS 빅데이터 분석

- 보도자료에 따른 반응과 파급효과를 소셜

빅데이터를 통해 빈도, 감성, 연관어 등 분석

• S 정부부처의 SNS활동을 분석하여 커뮤니케이션 활동 진단

- 페이스북, 트위터의 활동 분석을 통해 현황 및 개선점 도출

- 대국민 커뮤니케이션 활동 전략 제시 등

• 소셜빅데이터 분석을 통해 E정부부처의 대국민 커뮤니케이션 현황 및 성과 파악

• 과거 이슈 및 보도자료 사례에 대한 분석을 통해 리스크 커뮤니케이션 체계 개발에 활용

S 정부부처 업무 관련 이슈 및 보도자료에 대한 국민들의 반응을 소셕빅데이터를 통해 파악하여 대국민 커뮤니케이션의 현황을 파악하고 리스크 커뮤니케이션 체계 개발에 활용

4. Case Study


L 전자회사

분석내용

예 시

Facebook 활동 분석

• 다양한 언어 및 국가 포함

- L전자 및 경쟁사의 16개국, 51개 계정, 11개 언어에 대한 상세 분석

• L전자, 경쟁자, 소비자 활동 정량 및 정성 분석

- Post, Fans, Likes, Unlikes, Engagement rate, Reach, Comment, Share, Interaction 등 Engagement Overview

- Fan수, Fan수 증감, 성별/연령대별 Fan수 증감 등 Fan Growth

- 전체 Fan 및 18-44세 타겟 연령대 Fan 비율 등 Fan SOV

- Fan의 행동 종류, 행동 비율, Top 인입 사이트, Organic/Paid reach 등 Action

- Daily Post Feedback, User Activity Time, Conversation Cloud, Influencer, Top/Worst ER Post, Moving Forward 등

• 주요 지표에 대한 대시보드 개발 및 운영

• 글로벌 비즈니스를 수행하는 L전자의 SNS활동 모니터링 및 성과분석을 통해 월간 커뮤니케이션 활동을 정량적으로 측정, 분석

• 월간 커뮤니케이션 평가의 척도로 활용 및 방향

제시

매월 L전자의 16개국 23개 페이스북 활동을 정량/정성적으로 측정하고 분석하여 추후 나아가야 할 소셜 커뮤니케이션 방향을 제시하여 SNS마케팅 활동 성과 향상에 활용

e 정부ffff

4. Case Study


T 자동차

분석내용

예 시

Key Buying Factor 분석

• 소셜빅데이터 기반으로 소비자 인식 및 태도 분석

- T자동차에 대한 소비자 인식 및 태도

- 신차 브랜드에 대한 소비자 인식 및 태도

- 신차 디자인에 대한 소비자 인식 및 태도

- 신차 성능에 대한 소비자 인식 및 태도

- 신차 연비에 대한 소비자 인식 및 태도

- 신차 가격에 대한 소비자 인식 및 태도

- 자동차, 중형세단, 연료형태(가솔린/디젤/ 하이브리드)에 대한 소비자 인식 및 태도

- 분석 결과를 토대로 럭셔리, Fun, 멋 등 경쟁요소 도출 및 비교 등

• 새롭게 출시되는 2015 T자동차 신차의 전략적 커뮤니케이션 방향과 소비자 기반의 효과적인 메시지 발굴 지원

• Social Big Data를 통해 도출 가능한 정량적/정성적 분석을 통해 Key Buying Factor 도출

T자동차 신차 및 경쟁차종, T자동차 및 경쟁브랜드, 국산 및 수입 자동차, 디자인 및 피처, 휘발유/디젤/ 하이브리드 등 다양한 관점에서 소셜빅데이터에 발현된 소비자의 자동차, 국산차, 수입차, T자동차 등에 대한 인식을 분석하여 Key Buying Factor 도출

4. Case Study



분석내용

예 시

우리나라 과거 기후변화 관측영향 자료구축 및 분석

• 과거부터 현재까지 언론에 나타난 우리나라 기후변화 영향(피해) 사례를 텍스트마이닝 기술을 활용하여 분석하고, 이를 통해 제2차 국가기후변화적응대책 수립의 과학적 근거자료로 활용

• 비정형 빅데이터 분석 기술을 활용하여 기후변화의 동인과 피해를 체계적으로 분석하여 국가기후변화적응 정책 수립에 활용

국내 주요 일간지 및 지역 종합신문에 축적된 과거 24년간의 신문기사를 대상으로 5단계에 걸쳐 정제, 언어처리 및 텍스트마이닝 기술을 활용하여 기후변화 영향의 발생 빈도, 지역, 원인, 피해유형 등을 분석하여 국가기후변화적응 정책 수립에 활용

• 24년간의 언론사 기사 분석

- 중앙 일간지 및 지역 일간지(광역자치단체별) 언론기사 이관 및 텍스트마이닝 분석

• 기후변화 영향 관련 분석체계 구축

- 기후 변화 관련 주제 선정

- 분석 체계(원인/지역/시기/대상 등) 설계

- 분석 관련 중요 키워드 구축

• 기후변화 영향 관련 신문기사 분석

- 기후변화 관련 뉴스 기사 추출 및 분석 기후변화 영향 발생 빈도, 지역, 원인 등의 키워드 추출 및 유형 구분 등

• 후속 연구를 위한 다양한 데이터 제공

- 일자, 신문사, URL, 기후동인, 피해유형, 피해지역 등 다양한 분석이 가능한 Raw Data 정제 및 제공

4. Case Study


H 생명보험사

분석내용

예 시

해지 및 민원 VOC 분석

• 인바운드 전화상담 내용을 음성인식(STT) 및 텍스트분석(TA) 기술을 이용하여 분석

• 해지로 이어진 고객 및 민원을 제기한 고객의 과거 6개원 동안의 전화상담을 추출하여 분석

• 계약해지 전조 탐지 및 고객이탈모형 활용 방법 검증

• 외부 VOC를 통한 생명보험 관련 산업동향 및 고객행태 분석

• 분석 대상

- 해지 및 민원 고객 6개월 동안의 전화상담

- 2014년 뉴스/블로그/트위터 데이터

• 분석 내용

- 계약해지 또는 민원의 전조 탐지 가능성 분석

- 가설적 추론 : 브레인스토밍을 통해 전조를 유추하고 대조군별 비교를 통해 검증

- 다빈도 키워드 : 대조군별 다빈도 키워드를

추출 및 비교하여 전조를 유추

- Taxonomy : 대조군별 Taxonomy 빈도를 추출 및 비교하여 전조를 유추 - 소셜빅데이터에 발현된 생명보험 관련 고객 라이프스타일 분석

그 동안 저장만 하고 실제적인 활용이 불가능했던 전화상담 내용을 분석하여 비즈니스 목적을 위한 분석모델에 적용할 수 있는 가능성을 검증하고 외부 VOC와의 연계 분석 가능성 검토

2 회사소개

1. 마인즈랩 소개

ETRI와 지속적 연구 협력 개발 및 협업을 통한 기술 고도화와 전문적 insights 협력 강화 통한

차별화된 빅데이터 분석 정보 제공

Consulting Insight 협력 파트너

핵심 기술 협력 파트너

마인즈랩은 선진형 음성인식 및 빅데이터 분석 기술은 물론, 분석정보의 심층적 해석과 예측을 위해 ETRI(한국전자통신연구원), 삼일PWC컨설팅, 보광그룹(인터웍스미디어)이 출자하여 설립한 연구소기업 입니다.

서비스 협력 파트너

1. 마인즈랩 소개

마인즈랩은 미래창조과학부 지정 연구소기업으로서 2014년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정 되었으며, 국책연구기관인 한국전자통신연구원(ETRI)과의 유기적인 협력관계를 통해 지속적으로 기술과 서비스를 발전시켜 나가고 있습니다.

2. 마인즈랩의 Big Picture

마인즈랩의 임무는 고객 기업의 내부 및 외부에 존재하는 다양한 형태의 고객의 소리(VoC)를 앞선 기술로 처리 및 분석하여 고객의 경영이슈 해결을 위한 Insight를 추출하여 제공하는 것입니다.

Customer Service Request Response

Recommendation Systems

Question Answering

Early Warning & Alert

Reputation Alert

News/Event Monitoring

Propagation Monitoring

Product R&D Service Innovation

Product/Service Innovation

Insight Feed-back

외부 소스

내부 소스

서베이 / 이메일

컨택센터 음성 녹음

홈페이지 텍스트

외부기관 통한 민원

온라인 피드백 / 채팅

고객 웹 탐색 행동 데이터

비콘 기반 로그데이터

고객 데이터 웨어 하우스

트위터

페이스북

뉴스

블로그

제품 리뷰 사이트

포럼/커뮤니티/카페

Data Gathering Data Processing Analysis Modeling

NLP (Natural Language Processing)

Sentiment Analysis

Visualization

(Structured Data Joiner)

정형 데이터 연계

STT (Speech to Text)

Data Set 생성

Insight Generation

Text Analysis

Log Analysis

고객 Segmentation

고객 소득추정

이탈 예상 고객 분석

VIP 잠재고객 발굴

고객 서비스 품질

매출 예측

Risk Monitoring

3. 마인즈랩 서비스 아키텍처

음성인식

음성인식 학습

Full-text Dictation

Keyword Spotting

Real-time Recognition

Batch Recognition

녹취 문서

음성

Domain 음향모델

Domain 언어모델

Baseline

음향모델

Baseline

언어모델

도메인 문서

Life Style/ Trend

Key Buying Factor

Campaign / PR …

프로 세스

리포팅 영역

목적 정의 상세 방법

정의 데이터 분석

및 검증 인사이트

추출 리포팅

전화 상담

인터넷 상담

이메일 상담

서신 민원

…

감독기관 경유 민원

뉴스

블로그

트위터

페이스북

…

언어분석

텍스트마이닝

문장분리

형태소분석

개체명인식

구문분석

감성/속성 분석

내용기반 자동분류

이슈 군집분석

어휘 중요도 분석

연관어 분석

이벤트/리스크

산업별 인사이트 분석 목적 정의

분석 관점 정의

데이터 수집/검증

데이터 시각화

기업내부

기업외부

Industry

Item

View

Document

Sentence

Keyword

Sentiment

Priority

Category

Cluster

Event

Risk

…

고객이탈 방지

리스크 관리

고객 Segmentation

서비스 개선

신규고객 발굴

잠재VIP 고객 발굴

신상품 개발

…

Document

Sentiment

Keyword

Taxonomy

Document

Sentiment

Keyword

Taxonomy

Analysis Model

Internal Structured Data

Analyzed VOC Data

활용목적 別VOC Data

Mart

Reputation/ Awareness

마인즈랩은 고객의 목적에서 출발하는 Top-Down Problem Solving Approach와 앞선 음성인식(STT) 및 텍스트분석(TA) 기술을 통해 활용가능성을 보장하는 고유의 서비스 아키텍처를 보유하고 있으며, 이를 기반으로 Customized Report 서비스를 제공합니다.

4. Customized Report 방법론

C. 키워드 정제 E. 리포팅 D. 분석 및 인사이트 도출 A. 분석목적 정의

분석 목적/이슈 도출

A.1

분석 아이템 정의

A.2

이형태/배제어 정리

C.1

Data 수집 및 분석

D.1

인사이트 도출

D.2

리포트 작성

E.1

피드백 및 수정/보완

E.2

B. 분석 관점 및 키워드 정의

분석 관점 정의

B.1

분석 키워드 검토

B.2

분석 키워드 선정

B.3

P. PMO

분석키워드 유효성 검증

P.1

인사이트 유효성 검증

P.2

마인즈랩의 경영이슈 해결을 위한 Market Intelligence 방법론에 따라 목적 지향적인 Approach를 통해 데이터를 수집/분석하고 인사이트를 도출하여 리포트를 작성합니다.

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