제품의 VOC(Voice of Customer) 수집과 분석은 제품개선의 방향을 설정한다는 측면에서 매우 중요하다. 다수의 고객의견과 니즈를 분석할 수 있다는 측면에서, SNS (Social Networking Service)에 저장된 온...
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2016
Korean
학술저널
133-137(5쪽)
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제품의 VOC(Voice of Customer) 수집과 분석은 제품개선의 방향을 설정한다는 측면에서 매우 중요하다. 다수의 고객의견과 니즈를 분석할 수 있다는 측면에서, SNS (Social Networking Service)에 저장된 온...
제품의 VOC(Voice of Customer) 수집과 분석은 제품개선의 방향을 설정한다는 측면에서 매우 중요하다. 다수의 고객의견과 니즈를 분석할 수 있다는 측면에서, SNS (Social Networking Service)에 저장된 온라인 VOC는 고객의 니즈발굴과 제품개선에 활용잠재성을 지닌다. 그러나, 소셜 미디어에 축적되는 대량의 온라인 VOC는 형식과 내용이 정형화 되어 있지 않아 VOC분석에 활용하기가 용이하지 않다. 따라서, 본 연구는 Topic Modeling과 KeyGraph를 이용한 제품기회 분석 방법론을 제시한다. 제시되는 방법론은 제품과 관련된 소셜 웹 데이터에 대해 1)Topic Modeling을 적용하여 제품에 대한 의미적 토픽들을 추출한 후, 2)토픽으로 구성된 KeyGraph 생성을 통해 중요하지만 간과되고 있는 파열점들을 파악함으로써 제품의 개선기회 발굴을 지원한다. 본 연구는 소셜 웹 데이터의 정량적 분석을 기반으로 제품개발을 위한 고객니즈의 모니터링 및 아이디어 발굴에 활용될 수 있다.
목차 (Table of Contents)
제조업 전력판매량 빅데이터를 활용한 일일전력경기지수(DEBI) 개발
관측 오류가 있는 데이터를 이용한 spatial point process 분석