조사 결과에 따르면, 방문자가 리뷰와 상호 작용할 때 구매 전환율은 약 120% 상승한다고 합니다. 리뷰는 오늘날 비즈니스 성장의 핵심 중 하나입니다. 리뷰가 부족하면 부족한 대로 서글프지만, 많으면 많은 대로 좋지 않은 리뷰가 생길 확률이 높아집니다. 그래서 좋은 리뷰가 많이 만들어지려면 리뷰를 이해하고, 알맞은 리뷰 답변으로 적군도 아군으로 만들 수 있는 관리가 필요합니다.
고객 리뷰 추출부터 리뷰 데이터를 활용한 고객 응대까지 차근차근해보겠습니다. 앞서 <이게 되네? 챗GPT 미친 활용법 51제> 16장 ‘명함 관리하기’와 17장 ‘주문 데이터 분석하기’에서 배운 내용을 포함하기 때문에 막히는 부분이 있다면 꼭 앞 실습 내용을 확인해주세요.
1. 고객 리뷰 분석하기
이번 장에서는 배달 앱의 리뷰를 추출해서 통계를 내고, 데이터를 분석해보겠습니다.
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명함 스캐너를 만들었던 것처럼 챗GPT로 리뷰 스캐너를 만들겠습니다. 배달 앱이나 사장님의 방식에 따라 리뷰를 확인하는 환경이 다르기 때문에 특정 배달 앱의 리뷰만 모아서 진행하겠습니다. 실습에서는 실제 치킨집 리뷰를 사용하겠습니다. 챗GPT에 다음과 같이 명령합니다.
실습에서 정보 보호를 위해 메뉴명, 가게명은 가리고, 고객 아이디와 일자는 무작위 처리했습니다. 실제 리뷰를 추출할 때는 다음과 같이 명령을 변경하세요.
- 고객아이디: 리뷰를작성한고객명
- 일자: 2024년 1월 31일와 같은 형식 / 5월 31일(오늘) 기준 1개월 전이라면 4월 31일, 3개월 전이라면 2월 31일과 같은 형식으로 표시
매일 리뷰 데이터를 추출한다면 일자 부분은 오늘 날짜로 지정해도 좋습니다. 리뷰 스캐너가 만들어졌네요.
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주로 배달 앱 리뷰를 모바일로 확인하므로 이번에는 스마트폰으로 이미지를 추가해보겠습니다. 모바일 웹 브라우저 또는 챗GPT 앱으로 접속합니다. 그러면 01단계에서 생성한 리뷰 스캐너가 그대로 있는 걸 확인할 수 있습니다.
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배달 앱이나 사장님 전용앱에서 작성된 리뷰 화면을 이미지로 캡처합니다. 다음 예시 이미지에서는 고객명을 가렸습니다. 실습할 때는 고객명과 함께 캡처해서 정보를 추출해 보세요.
(TIP) 스마트폰 화면 캡처 방법은 아이폰이면 전원 버튼+볼륨 높이기 버튼을 누르고, 안드로이드폰전원 버튼+불륨 낮추기 버튼을 누르면 됩니다.
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챗GPT에서 사진 추가 버튼을 누르고 캡처한 리뷰 화면을 추가합니다. 스마트폰에서는 최대 4개의 사진을 추가할 수 있습니다.
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이미지를 추가했으면 [입력] 버튼을 누릅니다.
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리뷰 이미지에서 내용을 추출하여 CSV 파일로 저장한 것을 확인할 수 있습니다.
[500% 노하우] 파일을 생성하지 못할 때는 텍스트를 요청하세요.
실행 중 내용은 추출했지만, 다음과 같이 파일은 생성하지 못할 수도 있습니다. 그럴 땐 ‘CSV 형식으로 텍스트 작성해줘.’라고 명령하면 복사할 수 있는 텍스트를 작성해줍니다. 텍스트를 새로운 채팅에 복사해서 붙여넣으면 CSV 파일로 저장됩니다. 텍스트로 작성하면 생성 속도가 느려지는 단점이 있지만, 내용이 채팅에 텍스트로 남아서 CSV로 다시 저장할 수 있다는 장점이 있습니다.
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PC버전으로 돌아가도 입력한 리뷰 내용이 그대로 있는 걸 확인할 수 있습니다. 시간이 지나면 챗GPT가 생성한 파일을 삭제하므로 다시 파일을 내려받으려면 새로운 4단계부터 다시 진행해야 합니다. 필요하다면 재다운로드할 수 있게 7단계처럼 꼭 CSV 형식으로 텍스트를 작성해달라고 요청하세요.
파일을 내려받겠습니다.
(TIP) 챗GPT 채팅의 각 세션은 기본적으로 1시간 동안 활성화되기 때문에 파일 다운로드 링크도 1시간이 지나면 만료됩니다. 두고두고 필요한 정보는 미리 다운받거나 텍스트로 작성하세요.
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챗GPT에 새로운 채팅을 열고, [첨부] 버튼을 누른 후 내려받은 고객 데이터를 추가합니다. 긍정 리뷰와 부정 리뷰를 분류해보겠습니다. 파일 인식에 오류가 생길 수 있으니 파일명을 a로 변경하겠습니다. 다음과 같이 명령합니다.
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긍정 리뷰와 부정 리뷰의 비율도 구하겠습니다.
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긍정 또는 부정 리뷰가 발생하는 요인까지 분석하겠습니다.
긍정 리뷰와 부정 리뷰 분류 및 키워드를 분석하고, 비율과 요인도 구했습니다. 이어서 리뷰 데이터로 알맞은 리뷰 답변을 생성하여 응대까지 하겠습니다. 긍정 리뷰와 부정 리뷰는 주로 맛, 서비스, 배달 시간 및 양과 같은 요인에 의해 결정되는 것으로 보입니다.
2. 리뷰 데이터로 리뷰 답변하기
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리뷰 데이터를 분석한 채팅에 이어서 진행하겠습니다.
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생성한 리뷰를 확인해보니 긍정일 경우, 부정일 경우로만 나누어서 똑같은 리뷰를 생성했네요. 해당 리뷰로 답변한다면 똑같은 내용만 붙여넣은 것처럼 보일 겁니다. 각기 다른 내용으로 생성을 요구하겠습니다.
모두 다른 내용으로 생성해달라고 요청하여도 중간중간 같은 내용의 리뷰가 있을 수 있습니다. 그럴 경우에는 2~3번 더 요청하거나 특정 리뷰에 관한 답변을 따로 요청해서 변경해야 합니다.
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내려받고 싶다면 다음과 같이 명령합니다.
여기를 클릭해서 내려받으면 50개의 리뷰에 모두 알맞은 답변이 생성된 걸 확인할 수 있습니다.
지금까지 챗GPT를 활용해서 배달 앱의 리뷰를 추출해서 분석하고, 50개의 리뷰에 알맞은 답변도 한꺼번에 생성해보았습니다.
저자 오힘찬
14년 차 테크 칼럼니스트이자 마케터입니다. LG CNS, 아웃스탠딩, 월간 IUM, 비석세스 등 기업/매체와 협업하여 약 4,000편의 기술 동향, 기업 분석, 산업 동향, 스타트업 조명 등 칼럼을 발행했습니다. 최근 2년 동안 실제 업무에 적용한 AI 활용 사례를 글과 책으로 펴고 있습니다.
– 현) 골든래빗 마케터
– LG CNS, 아웃스탠딩, 월간 IUM, 비석세스 IT 컬럼 기고
– 《BYOD : Bring Your Own Device》(2013) 저
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