지난 스터디 13기 참여 이후 다양한 툴을 다뤄보며 어떤 문제를 하나 찾아 해결해보자! 생각하게 되었습니다. 가까이서 발견한 문제는 스터디를 포함해 수많은 단톡방이 있는데 휘발성이라는 특징 때문에 유의미한 데이터도 놓치고 있는것 아닐까라는 생각을 하게 되었습니다. 거기서 출발하여 아래는 개발 진행 과정을 소개하고 아직도 부족한 부분이 많아 전문가 분들께 조언을 구하고자 합니다.
1. 소개
커뮤니티 텍스트 분석 도구는 스터디장님들을 비롯하여 커뮤니티를 운영하며 발생하는 다양한 텍스트 데이터를 GPT를 비롯한 최신 분석 기술로 처리하여, 참여자(잠재고객 혹은 수강생)의 니즈와 피드백을 한눈에 파악할 수 있도록 돕는 자동화 솔루션입니다.
*커뮤니티 : 오픈톡방, 유튜브, 카페 등
기존에는 페이드 마케팅 등 수치화할 수 있는 데이터에서만 분석을 진행했지만, 솔루션을 통해 텍스트 데이터에서 분석/시각화를 통해 인사이트와 운영 전략을 도출할 수 있습니다.
2. 목표 설정
목표
강사 및 커뮤니티 운영자분들이 수강생의 다양한 의견과 피드백을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원
반복적인 데이터 분석 업무를 자동화하여, 더 전략적인 운영에 집중할 수 있는 환경 조성
필요성
오픈톡방, 유튜브 댓글, 커뮤니티 게시글 등 여러 채널에서 발생하는 텍스트 데이터의 양이 많아, 이를 효과적으로 분석할 도구가 부족한 상황
데이터를 시각화하여 빠르게 인사이트를 도출함으로써, 실시간 의사결정 및 커뮤니티 브랜딩에 도움을 줄 수 있음
3. 진행 과정
워크플로우 설계 및 구현
데이터 수집: 자동화 툴을 활용해 여러 채널에서 텍스트 데이터를 자동으로 수집(메이크, MS 파워오토메이트 등)
텍스트 분석: 수집된 데이터를 전처리하여 GPT 파인튜닝을 거쳐 텍스트 데이터 분석 모델을 개발하고 텍스트 분석 진행
SaaS 응용 프로그램 설정을 보여주는 화면의 스크린 샷
시각화: 분석 결과를 루커스튜디오에서 대시보드 형식으로 제공하여, 활성 사용자, 구매전환 가능성 높은 잠재 수강생, 특정 기간 내 핵심 키워드 등을 한눈에 확인할 수 있도록 구현
한국의 사람들의 수를 보여주는 그래프
핵심 기능
(1) 특정 기간별 메시지 발화량
내용: 기간(일/주/월)별 채팅 메시지 수를 집계해 추이 파악
(2) 신규 가입자와 이탈자 분석
내용: 최근 한 달간 새로 들어온 사용자 수와, 대화를 중단하거나 방을 나간 사용자의 수 파악
(3) 활성 멤버 분석용 군집화 모델
내용: 단순히 ‘메시지를 많이 남겼다’가 아니라, 발화 패턴, 응답 속도, 대화 주제 다양성 등을 기준으로 “어떤 유형의 활발함”을 보이는지 세분화 가능
(4) 키워드 클라우드(토픽 모델링 or 키워드 추출)
내용: 대화에서 핵심 주제나 자주 언급되는 키워드 파악
(5) 구매 전환 가능성 높은 멤버 분석(예측 모델)
내용: 어떤 사용자가 향후 상품(혹은 서비스)를 구매할 확률이 높은지 예측
4. 결과와 배운 점
개발 결과
비전공자에 처음 세팅하는 환경에서도 기술적으로 모델이 원활하게 작동함을 확인
배운 점
도메인, 커뮤니티 채널 등의 다양성과 변동성에 대응하기 위해 방대한 양의 학습 데이터가 필요하고, 분석 모듈의 유연성이 중요하다는 것을 깨달음
초기 기획에서 제공하려는 기능, 가치가 기술적 이슈, 사용자 피드백 등 다양한 이유로 계속 변화함
5. 향후 개선 사항
분석 정확도 향상: 더 다양한 학습 데이터를 통한 AI 모델의 재학습 및 정교화
사용자 맞춤형 인터페이스: 각 커뮤니티의 특성에 맞춰 대시보드와 리포트 포맷을 커스터마이징
추가 기능 도입:
(1) 수강생 행동 예측 모델이나, 특정 이슈 발생 시 알림 기능 등
(2) 텍스트 데이터 기반으로 콘텐츠 마케팅을 위한 콘텐츠 전략 제안 및 생성
6. 결론 및 테스트 모집
현재까지의 개발 결과를 토대로, GPT 등 AI 파운데이션 모델이 강력해질 수록 커뮤니티 그로스 해킹은 더욱 고도화 가능하고 이로 인해 실제 운영 환경에서 상당히 유용할 것이라고 생각합니다!
다만, 아직은 초기 단계인 만큼 지피터스 전문가 분들의 소중한 피드백과 의견이 필요합니다!
(직접 테스트 참여해주시는 것도 대환영입니다!)
분석된 텍스트 데이터와 실제 운영 경험치를 비교해보실 수 있습니다. 이를 통해 정확도나 문제점, 개선 아이디어를 주신다면 너무 감사할 것 같습니다!
또 서비스가 필요하다고 느껴지신다면 계속해서 디벨롭하며 분석 데이터를 제공해드리려고 합니다!
개선점이나 테스트 의사가 있으시다면 편하게 댓글이나 메시지 부탁드립니다.
적극적인 참여와 날카로운 피드백 기다리겠습니다!
감사합니다.
