Synthesio

Synthesio Platform 

Ipsos Synthesio는 소셜 미디어, 유튜브, 뉴스, 블로그, 온라인 커뮤니티 등에 게시된 데이터를 실시간으로 수집하고, AICI(AI-enabled Consumer Intelligence) 기술을 통해 사용자가 손쉽게 온라인 상의 여론 및 소비자 의견을 분석할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로 현재 한국을 비롯하여 미국, 유럽, 아시아 등 전세계 국가의 다양한 기업에서 활용되고 있습니다. 

Ipsos Synthesio의 AICI(AI-enabled Consumer Intelligence) 기술은 Topic Modeling, Trend detection, Entity recognition(개체인식), Image recognition 등을 지원하며, 이를 통해 방대한 데이터 속에서 의미 있는 인사이트를 찾을 수 있습니다. 

또한, Ipsos Synthesio 플랫폼은 AI를 통해 광고/홍보/채용 등 불필요한 게시물을 필터링하고, 소비자 데이터와 통합 분석이 가능하며, 소비자 의견에 집중할 수 있는 기능을 제공합니다. 

1.Advanced Text Analytics & Digital Persona

Digital Persona는 문장을 유사한 주제에 따라 군집화 하는 AICI 기술인 'Topic Modeling'을 통해 도출되는 온라인 포스팅의 Segmentation 서비스입니다. 물론 1개의 온라인 포스팅은 1명의 사람이 아니기 때문에 일반적인 Segmentation과 동일 시 할 수 없지만 소비자의 VOC에 기반했으므로 'Needs' 또는 'Value' Segmentation이라고 할 수 있고 이를 통해 Digital Persona를 도출할 수 있습니다.

일반적인 설문조사를 통해 1,000명을 조사했을 때, 5%에 해당하는 Segment가 도출된다면 샘플수(50명)의 부족으로 인해 상세한 분석이 어렵습니다. 하지만 Social Listening을 통해 100만개의 데이터를 분석한다면 5% 크기의 Segment 내에는 5만개의 포스팅이 존재함으로 다양한 분석이 가능합니다.   

Digital Persona 분석이 유용하게 활용되는 경우   

• IR이 낮은 초기 시장에서, 어려운 소비자 반응 예측에 따른 가설수립이 쉽지 않을 때

• 소비자 집단이 매우 광범위해서 1~2000명 샘플로 전체 시장을 포괄하거나 집단별 특징을 확인하기 어려운 경우

• Persona/Segment의 트렌드(성장/쇠퇴)를 확인하고 싶은 경우

• 소비자 행동/제품 특징 이면의 Value, Emotion 등 근원적인 요인을 도출하고 싶을 때

Digital Persona 분석의 한계 

• 소비자가 언급한 내용만 분석이 가능하기 때문에, 언급이 없는 경우 미리 수립된 가설 검증이 어려울 수 있음

• 소비자간 변량을 극대화하는 기법 사용이 어려움

Advanced Text Analytics & Digital Persona 분석 사례는 아래 링크에서 다운로드 하실 수 있습니다. 

2.효과적이고 체계적인 CRM을 위한 새로운 접근, Ipsos Customer Empathy Modeling  

많은 기업들은 다양한 데이터를 축적하고 있지만 데이터 활용에 있어 아래와 어려움을 가지고 있습니다.  

• 고객의 행동에 대해서는 많은 자료가 확보되어 있지만, 고객의 생각과 태도에 대해서는 정확하게 알 수 없다.   

• 자사의 시스템 밖에서 고객이 어떻게 행동하는지 알 수 없다. 

물론, 자사 고객의 행동 데이터를 확보한 것만으로도 과거에 비해 발전된 상태이지만, 브랜드와 마케팅 관점에서는 부족한 점이 있습니다. 예를 들어, 고객이 자사의 웹사이트에서 월 10개의 제품을 구매해서 우수 고객으로 분류되었더라도, 실제로는 경쟁사 웹사이트에서 월 30개의 제품을 구매하는 경쟁사 충성 고객인 경우가 발생할 수 있기 때문입니다. 따라서, 좀 더 효과적이고 체계적인 CRM을 위해 새로운 접근이 필요합니다. 

Ipsos Customer Empathy Modeling은 10만명의 회원 중 10% 정도 회원으로부터만 우리 브랜드와 서비스에 대한 의견을 받더라도, 서버에 저장된 고객들의 행동데이터와 결합하며 브랜드 충성도를 예측하는 모델을 생성할 수 있습니다. 그리고 이를 기반으로 나머지 Model Projection을 통해 9만명의 브랜드 충성도를 계산하게 되고, 전체 고객을 주요 기준에 따라 분류하여 각 고객군 별 CRM을 진행할 수 있는 환경을 조성합니다. 

이와 같은 분석은 과거 전통적인 통계 분석 방법으로도 가능했으나 최근 A.I. 및 Machine Learning의 발달로 정확도가 향상되고 있습니다. 물론 시장 상황, 데이터 수집 현황, 데이터의 양에 따라 분석 가능한 범위, 도달 할 수 있는 정확도의 차이가 있겠지만 고객 데이터의 활용 가능성을 크게 높일 수 있습니다. 

구슬이 서말이라도 꿰어야 보배가 되는 것처럼, 쌓여가는 데이터에 대한 효율적인 활용과 관리가 필요합니다. 

AICI(AI-enabled Consumer Intelligence)를 활용하여 Social data, CRM data 등 다양한 Unstructured & Structured big data를 분석하고 Insight를 제공하는 Ipsos Synthesio와 함께 더 효율적인 데이터 활용 관리 방법에 대해 논의해보세요.    

Ipsos Synthesio 문의 [email protected]