본문 바로가기

돈보다중요한것/자기계발

감성/감정(Feeling) 분석 가능하다?

반응형

세상이 어느정도까지 변화하고 있는지 모르겠지만 이제는 단순 지식을 넘어서 사람의 감성까지 분석을 하고, 그 분석내용을 기반으로 회사 전략에 반영하거나 다양한 마케팅용으로 활용하는 시대가 이미 도래하였습니다. 

심지어 회사면접관을 대신해서 AI가 면접을 진행하면서 면접자의 감정상태를 분석하고 직군에 대한 적합도까지 판별해내는 기술까지 존재를 하고 있습니다. 

사실 이런 기술이 처음 태동을 하게된 것은 SNS입니다. 수천만명 수억명이 활동을 하고 있는 수많은 SNS에는 이들이 올리는 엄청난 양의 컨텐츠와 댓글들이 존재를하는데 회사들은 이를 활용해 다양한 마케팅을 하고 있고, 또한 실시간으로 달리는 댓글을 참고하여 회사 제품과 전략에 재차 반영시키고 있습니다. 

고객들의 불만족요소를 찾아서 개선하고, 만족요소를 부각시켜 성장시켜나가고 있는 것이지요. 어찌보면 고객의 경험을 실시간으로 가져와 실시간으로 전략에 반영하는 것으로 보면 좋을 것 같습니다. 

시대가 어느새 이렇게 많이 변화하였습니다. 고객들이 이렇게 만들어낸 대량의 데이터를 분석하는 과정에서 나온 것이 바로 감정 분석입니다. 

감성분석 캠페인으로 큰 효과를 본 스니커즈감성분석 캠페인으로 큰 효과를 본 스니커즈


스니커즈 감성분석을 통한 캠페인으로 대박

재미있는 사례를 하나 볼까요? 우리가 잘 알고있는 초콜릿바 스니커즈를 판매하는 회사는 식사 전과 후에 따라서 사람들이 트위터에 올리는 글이 다르다는 것을 분석해 냈습니다. 

식사 전에는 배고파서 그런지 불만스럽고 퉁명스럽고 부정적인 분위기의 글들이 많이 올라오는 반면, 식사후에는 보충된 칼로리로 인해 긍정적이고 유머러스한 분위기의 글들이 많이 올라온다라는 것을 말이죠.

그래서 마즈(스니커즈 판매회사)는 이를 마케팅에 활용하였습니다. SNS에 실시간으로 생성되는 댓글을 바로바로 분석해서 불만지수가 높아지면 스키너즈의 가격을 인하해서 판매하는 전략(마케팅 켐페인)을 기획한 것이지요. 

실제로 켐페인 기간중에 트럼프가 뉴스에 나왔을때 스니커즈 가격이 61%나 하락해서 0.8달러까지 하락해 화제가 되기도 하였고, 결과적으로 이런 감성분석 캠페인의 효과는 대박이였죠. 캠페인 기간중에 매출이 70%가까이 상승한것도 그렇지만 해당 사이트 방문자가 1,000%이상 올랐기 때문입니다. 

고객은 진심을 제대로 이야기 하지 않는다.고객은 진심을 제대로 이야기 하지 않는다.


고객의 진짜 마음을 알고 싶다

마케팅에서 궁극적으로 결과물을 도출하고자 하는 것은 고객의 마음을 사로잡아서 우리의 제품을 많이 구매할 수 있도록 하는 전략일 것입니다. 여기서 고객의 마음 그중에서도 진짜 고객의 마음을 알고싶어하는 것은 마케터라면 소망과도 같은 것이지요.

감성분석은 어찌보면 기존 알파고(이세돌을 바둑으로 이긴 AI)의 기술보다 더욱 복잡하고 어려울수 있습니다. 기반 지식보다는 사람들의 글이나 행동에 따라서 심리학적인 부분을 데이터화하고 논리화하여야하기 때문입니다. 

사실 설문조사를 해도 좋지면 정형화된 포맷의 질문지로는 그렇게 많은 정보를 얻기가 쉽지 않습니다. 그리고 설문지를 통해서 답변을 하게되면 솔직한 답변 보다는 그냥 형식적인 답변을 하려고 하는 사람들이 더욱 많기 때문에 '실제의 마음과 다른' 왜곡된 답변이 나오게 되기 때문입니다. 


딥러닝이 필요한 감성 분석

감성분석은 정말 잘 해석해서 사용을 해야하는데 같은 표현이더라도 개체에 따라서 부정적일 수 있고 긍정적일 수 있기 때문입니다. 

화장품을 예로 들어보면 '깨끗하게 잘 지워진다'라는 단어가 클렌징폼에게는 좋은 단어지만, 파운데이션 선크림 같은 경우에게는 부정적인 단어가 되는것과 같이 그 의미의 해석과 주체가 어떻게 연결되느냐에 따라서 분석을 잘 해야하는 것이지요.

딥러닝이 필요한 감정분석딥러닝이 필요한 감정분석


텍스트는 정말 해석이 무엇보다 중요하기 때문에 이 과정에서 엄청나게 많은 시간과 노력이 소요가 되게 됩니다. 

특히나 우리나라사람 같은 경우에는 약어도 많이 쓰죠. ㄱㄱ,  ㅂㅂㅂㄱ(반박불가) 등 이런 모든 것들에 대한 기반을 만들어서 관계를 연결하고, 위에 예를 들었지만 다양한 차원(대상)들과 연결해서 그 의미를 해석해 내야하기 때문에 딥러닝은 정말 고차원적이라고 볼 수 있을 듯합니다. 


면접관을 대체하는 AI

또 다른 분야에서 활용되고 있는 것이 바로 면접관입니다. 아무리 자기소개서를 보고, 길지 않은 시간 면접을 보는 것으로 우리회사에 정말 적합한 인재인지를 찾기란 쉽지가 않습니다. 

기업의 입장에서 사람 하나를 뽑는 것은 엄청난 고정비이고, 회사에 장기간 성과를 나타내줘야하는 중요한 자원인데.. 서류 잠깐, 면접 잠깐으로 뽑을 수가 있을까요? 그리고 영어를 잘하냐 못하냐가 회사일을 잘하냐 못하냐는 아니고 참 어려운 문제입니다. 

최근에 알게된 것이지만 일부 많은 회사들이 면접에도 이런 감성분석 기술을 적용하기 시작했습니다. AI면접관이 등장해서 질문을 던지고, 면접자가 답하는 내용에 의거해서 2차 질문을 던지고, 면접자의 눈동자나 얼굴의 변화를 체크하는 등을 종합분석하여 구성원이 도전정신이 있는지 혹은 직무역량에 적합한지를 판단해 내고 있습니다. 

마이다스아이티 - AI면접솔루션 제공


감성분석은 어찌보면 과거에는 필요하지 않았을 수 있습니다. 공동체의식이 강했고, 구분을 하더라도 그렇게 많지 않게 유형화 시킬수가 있었기 때문이지요. 하지만 이제는 대면보다는 온라인을 선호하고 점차 개인화되고 다양화되는 사람들의 니즈를 충족시키기 위해서는 과거의 전략으로 살아남기는 쉽지 않을 것으로 보여집니다. 

그리고 그에 따라 사람의 전략으로 커버가 되지 않는 많은 부분을 IT시스템이 대체할 것으로 보이며, 그 문화는 10년안에 엄청나게 바뀌지 않을까 라는게 제 생각입니다. 스마트폰이 탄생한지 10년남짓이지만 지금의 문화를 송두리째 바꿔놓았듯이 말이죠.

반응형
, , , , , , , #주식투자, #관심종목, #주식종목분석


Visitor : 2,042,110
POWERED/DESIGN/COPYRIGHTⓒ BY JJISSO