풀무원(대표 이효율)은 고도화된 AI(인공지능) 기술을 F&B(식음료) 비즈니스에 최적화해 고객 경험 데이터를 정밀 분석하는 ‘VOC·Review 분석 시스템’을 개발하고 이를 고객 만족도 향상을 위한 제품 개발 프로세스에 활용한다.

풀무원이 개발한 'VOC·Review 분석 시스템'은 온라인 구매 여정에서 발생하는 고객 경험 데이터를 AI(인공지능) 기술로 과학적이고 체계적으로 분석해 유의미한 인사이트를 도출하는 시스템이다.

풀무원은 그동안 해당 시스템을 베타 버전으로 일부 주력 제품 제품 분석에 활용하며 데이터 기반 고객 경험(DCX) 관리 역량을 키워왔다. 이후 자체 보유한 기술력을 통해 데이터 분석 기법을 고도화하고 적용 제품군을 확대해 정식으로 선보이게 됐다.

VOC·Review 분석 시스템에는 데이터 분석과 AI, NLP 등 고도화된 자체 기술력이 집약됐다.

먼저 사람 언어를 이해해 분석하고 처리하는 AI와 'NLP(Natural Language Processing)' 기술이 적용됐다.

풀무원의 독창적인 NLP 기술은 고객이 남긴 디지털 상 비정형 텍스트를 분류하고, 중요한 의미를 지닌 정보를 추출하며 방대한 양의 고객 반응에서 인사이트를 도출해 주는 것이 핵심이다.

여기에 딥러닝 기술과 독자적인 알고리즘을 활용해 고객이 남긴 텍스트의 감정을 긍정 및 부정으로 분석하는 것은 물론 문장 어휘력과 완결성 등도 정교하게 계량화할 수 있다.

풀무원은 해당 분석 시스템을 자사몰 #풀무원(샵풀무원) 내 고객 후기 분석 및 베스트 리뷰 선별 과정에 사용할 계획이다.

VOC·Review 분석 시스템을 통해 체계적이고 과학적으로 분석된 고객 반응 데이터는 제품 개선 및 개발 프로세스로 연결된다.

소비자 제품 리뷰 게시글은 VOC·Review 분석 시스템에 의해 식품 산업에 특화된 32개 속성으로 분류돼 보다 객관적으로 제품 장단점을 파악할 수 있게 된다.

조직원들은 해당 시스템 내 대시보드로 고객반응 데이터를 한눈에 볼 수 있다. 풀무원은 다수의 고객이 요구하는 보완점을 빠르고 정확하게 인지하여 제품을 개선하고 신제품 개발 시에도 이를 적극적으로 반영할 계획이다.

또한 이커머스 상에서 판매되는 F&B 제품 트렌드 분석과 자사 제품 최적 가격 탐색도 가능해진다.

온라인에서 유통되는 제품 가격을 자동 모니터링해 고객 만족도 향상을 위한 최적의 제품 가격을 확인할 수 있다. 머신러닝 기술을 접목해 미래 수요까지 예측할 수 있어 고객 경험을 더욱 풍부하게 해줄 수 있을 것으로 기대된다.

풀무원 관계자는 “최근 2~3년간 비대면 장 보기가 급증하면서 온라인상에서의 고객 반응을 효과적으로 측정하는 것이 중요해짐에 따라 데이터 기반의 고객 반응 분석 시스템을 구축하게 됐다”며 “앞으로 전 사업 영역에서 DX(디지털 전환) 플랫폼 전환을 이어갈 것”이라고 말했습니다.