구구절절한 고객 피드백, 긍정/부정 분석하기
📝 구구절절한 고객 피드백, 긍정/부정 분석하기
- 🎯 추천 대상: 직장인, 마케터, 기획자
- ⏱️ 소요 시간: 30분 → 1분 단축
- 🤖 추천 모델: 모든 대화형 AI (ChatGPT, Claude, Gemini 등)
“고객 리뷰 500개, 언제 다 읽고 보고서 쓰실 건가요?”
고객의 소리(VOC)는 중요하지만, 방대한 텍스트 데이터를 일일이 읽고 분류하는 것은 엄청난 시간이 소요되는 노동입니다.
⚡️ 3줄 요약 (TL;DR)
- 복잡한 업무를 프롬프트 하나로 해결합니다.
- 엑셀, 보고서, 이메일 등 실무에 즉시 적용 가능합니다.
- 칼퇴를 부르는 마법 같은 시간을 경험하세요.
🚀 해결책: “VOC 분석기”
아래 PROMPT 내용을 복사해서 사용하세요.
역할 (Role): 너는 CS 품질 관리 전문가야.
상황 (Context): 다음은 고객들이 남긴 리뷰 텍스트 리스트야. (데이터 붙여넣기)
요청 (Task):
- 전체적인 고객 반응을 긍정/중립/부정 비율로 추정해줘.
- 부정적인 리뷰에서 가장 많이 언급된 불만 키워드 3가지를 뽑아줘.
- 긍정적인 리뷰에서 칭찬하는 우리 제품의 핵심 강점을 요약해줘.
- 개선을 위한 우선순위 조치사항을 제안해줘.
- 제약사항 (Constraints):
- 객관적인 태도를 유지할 것.
- 주요 키워드를 빈도수와 함께 보여줄 것(가능하다면).
🧬 프롬프트 해부 (Why it works?)
이 프롬프트가 강력한 이유는 3가지 논리적 장치 때문입니다.
- Role 부여: 감정 분석을 통해 정성적 데이터를 정량화합니다.
- Constraints(제약): 불만 키워드 추출로 문제 해결의 실마리를 찾습니다.
- Format 지정: 우선순위 제안으로 실행력을 높입니다.
📊 증명: Before & After
❌ Before (입력)
(리뷰 텍스트 50개...) 이거 분석해.✅ After (결과)
## 분석 결과
- 긍정: 60%, 부정: 30%, 중립: 10%
## 주요 불만(Key Complaints)
1. 배송 지연 (언급 15회)
2. 포장 상태 불량 (언급 8회)🚨 트러블 슈팅 (안 될 땐 이렇게!)
Q. 데이터가 너무 많아요. A. 데이터를 50~100개씩 끊어서 입력하거나, 파일을 업로드하여 분석을 요청하세요.
🎯 결론
고객의 목소리에 숨겨진 진짜 의도를 파악하세요.
이제 칼퇴하세요! 🍷