AI를 활용한 고객 리뷰 분석 자동화 방법

서론

온라인 쇼핑, 앱, 서비스 산업이 발전하면서 고객 리뷰는 비즈니스 성공에 중요한 요소가 되었다. 하지만 리뷰가 많아질수록 모든 피드백을 직접 분석하는 것은 어려워진다.

AI를 활용하면 고객 리뷰를 자동으로 수집, 분류, 감성 분석하여 핵심 인사이트를 빠르게 얻을 수 있다. 이 글에서는 AI를 활용한 고객 리뷰 분석 자동화 방법을 단계별로 설명하겠다.

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1. 고객 리뷰 데이터 수집하기

먼저, 고객 리뷰 데이터를 수집해야 한다. 웹에서 리뷰를 가져오려면 웹 스크래핑을 사용하거나, API를 통해 데이터를 다운로드할 수 있다.

1) 웹 스크래핑을 이용한 데이터 수집 (BeautifulSoup 활용)

python

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import requests from bs4 import BeautifulSoup # 크롤링할 웹사이트 URL (예: 아마존 제품 리뷰) url = "https://www.amazon.com/product-reviews/B08N5WRWNW/" # 웹페이지 요청 headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(url, headers=headers) # HTML 파싱 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 리뷰 가져오기 reviews = [] for review in soup.find_all("span", {"class": "review-text"}): reviews.append(review.text.strip()) # 결과 출력 print(reviews[:5]) # 상위 5개 리뷰 확인

✅ 결과: 제품 리뷰를 리스트로 수집

💡 참고: 일부 웹사이트는 크롤링을 차단할 수 있으므로 API를 제공하는 플랫폼(Amazon, Google, Trustpilot API 등)을 이용하는 것이 더 안정적일 수 있다.

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2. 텍스트 전처리 (리뷰 정리 및 정규화)

고객 리뷰에는 불필요한 특수문자, HTML 태그, 이모지, 중복 단어 등이 포함될 수 있으므로 전처리 과정이 필요하다.

python

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import re import pandas as pd # 불필요한 문자 제거 함수 def clean_text(text): text = re.sub(r"<.*?>", "", text) # HTML 태그 제거 text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9\s]", "", text) # 특수문자 제거 text = text.lower().strip() # 소문자로 변환 return text # 전처리 적용 cleaned_reviews = [clean_text(review) for review in reviews] # 데이터프레임으로 변환 df = pd.DataFrame(cleaned_reviews, columns=["Review"]) print(df.head())

✅ 결과: 깨끗하게 정리된 리뷰 데이터 확보

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3. AI를 활용한 감성 분석 (긍정/부정 리뷰 자동 분류)

고객 리뷰의 감성을 자동으로 분석하려면 자연어 처리(NLP) 모델을 사용할 수 있다.

1) 간단한 감성 분석 (NLTK 라이브러리 활용)

python

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from textblob import TextBlob # 감성 분석 함수 def get_sentiment(text): analysis = TextBlob(text) return "Positive" if analysis.sentiment.polarity > 0 else "Negative" # 감성 분석 적용 df["Sentiment"] = df["Review"].apply(get_sentiment) # 결과 출력 print(df.head())

✅ 결과: 긍정/부정 리뷰 자동 분류

💡 참고: TextBlob은 간단한 감성 분석 도구이지만, 보다 정교한 분석을 위해 머신러닝 기반 모델(BERT, GPT)도 활용할 수 있다.

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4. 머신러닝을 활용한 리뷰 자동 분류 모델 만들기

더 정교한 리뷰 분석을 위해 머신러닝 모델을 활용할 수도 있다. 여기서는 Logistic Regression (로지스틱 회귀) 모델을 사용해 리뷰 감성 분석을 진행해 보겠다.

1) 데이터 벡터화 (TF-IDF 활용)

텍스트 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 변환해야 한다.

python

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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # TF-IDF 벡터화 vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000) X = vectorizer.fit_transform(df["Review"]) # 레이블 설정 y = df["Sentiment"].apply(lambda x: 1 if x == "Positive" else 0)

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2) 머신러닝 모델 학습

python

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from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 데이터 분할 (80% 학습, 20% 테스트) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 모델 학습 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 예측 및 평가 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"모델 정확도: {accuracy:.4f}")

✅ 결과: 머신러닝 기반 리뷰 감성 분석 모델이 학습됨

💡 추가 개선: 딥러닝을 활용한 BERT 모델을 사용하면 감성 분석 정확도를 높일 수 있음.

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5. 분석 결과 시각화 (긍정/부정 리뷰 비율 확인)

python

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import matplotlib.pyplot as plt # 감성 비율 계산 sentiment_counts = df["Sentiment"].value_counts() # 그래프 그리기 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.bar(sentiment_counts.index, sentiment_counts.values, color=["red", "green"]) plt.xlabel("Sentiment") plt.ylabel("Count") plt.title("Customer Review Sentiment Analysis") plt.show()

✅ 결과: 긍정/부정 리뷰 비율을 한눈에 확인 가능

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6. 실시간 리뷰 분석 자동화 (Flask API 구축)

자동 분석 시스템을 웹 서비스로 만들려면 Flask API를 활용할 수 있다.

python

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from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route("/predict", methods=["POST"]) def predict_sentiment(): data = request.json review_text = data["review"] review_vector = vectorizer.transform([review_text]) prediction = model.predict(review_vector) sentiment = "Positive" if prediction[0] == 1 else "Negative" return jsonify({"review": review_text, "sentiment": sentiment}) if __name__ == "__main__": app.run(port=5000)

✅ 결과: API를 통해 실시간 감성 분석 가능

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결론

✔ AI를 활용하면 고객 리뷰를 자동 분석하여 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있음
✔ TextBlob을 활용한 간단한 감성 분석 가능
✔ 머신러닝(Logistic Regression, BERT)을 활용하면 더 정교한 분석 가능
✔ Flask API를 구축하면 실시간 리뷰 분석 자동화 가능

이제 AI를 활용하여 고객 리뷰 분석을 자동화하고, 비즈니스에 적용해 보자! 🚀