이 글에서는 다음을 다룹니다:
- 모니터링할 가치가 가장 높은 데이터 세트는 무엇인가
- 고객 피드백 데이터 수집의 이점
- 구매자 리뷰 수집을 위한 5가지 최상의 방법
모니터링할 가치가 가장 높은 데이터 세트는 무엇인가
소비자 리뷰는 타깃 고객층의 감정을 파악하는 데 도움이 되며, 다음과 같은 데이터 세트를 포함합니다:
- 판매자, 제품 및 서비스에 대한 별점 평가
- 전자상거래 마켓플레이스 등의 목록에 작성된 리뷰
- 레스토랑 및 지역 업체 등에 대한 Google(및 기타 검색 엔진) 리뷰
- 특정 브랜드를 언급, 태그, 반응하는 소셜 미디어 게시물
- 가격 대비 가치를 판단하기 위해 여러 기업을 비교하는 레딧(Reddit) 등의 토론 포럼 스레드
고객 피드백 데이터 수집의 이점
기업들은 다음과 같은 방식으로 고객 의견을 활용하여 각자의 분야를 탐색하고 있습니다:
전자상거래를 위한 고객 리뷰 분석
디지털 커머스 업체들은 자사 카탈로그에 포함할 제품을 결정하기 위해 해당 분야에서 최고 및 최저 평점을 받은 제품에 대한 데이터를 수집하고 있습니다. 경쟁사들이 어떤 부분에서 잘하고/잘못하고 있는지 파악하기 위해 고객이 작성한 리뷰를 수집 및 분석한 후, 그 통찰력을 운영에 반영하고 있습니다. 이는 제품 원단의 품질 개선, 포장재의 기밀성 강화, 또는 제품 배송 후 조립 지원을 위한 고객 담당자 배치와 같은 조치로 이어질 수 있습니다.
마케팅 팀을 위한 고객 리뷰 분석
소비자들은 소셜 미디어와 토론 포럼에서 텍스트, 동영상, 밈을 활용해 마케팅 캠페인에 반응하는 경우가 많습니다. 이는 기업이 실시간으로 소비자 감정을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다:
- 메시지가 관객과 공감대를 형성하고 있는가?
- 예상치 못한 어떤 부분이 특히 재미있다고 느끼는가?
이러한 인사이트는 신속하게 활용되어 현재 관심사가 있는 부분에 대응하는 콘텐츠를 제작하는 데 사용될 수 있습니다. 반대로, 현재 소비자 논의 주제와 리뷰 트렌드를 파악한 후 이를 마케팅 캠페인 시작점으로 활용하는 방식도 동일하게 적용되고 있습니다.
구매자 리뷰 수집을 위한 5가지 최상의 방법
첫 번째: Beautiful Soup
Beautiful Soup을 이용한 리뷰 스크래핑은 서버를 사용하여 대상 사이트의 콘텐츠를 다운로드한 다음, HTML을 검토하여 h3 태그를 찾고, 마지막으로 태그 내 텍스트를 복사하여 원하는 코드 기반 출력을 생성하는 방식으로 수행할 수 있습니다.
둘째: Java 웹 스크래핑
리뷰 스크래핑을 위해 Java를 사용하는 것은 HTML에 접근하기 위해 사이트의 개발자 콘솔에 접속하고, 원하는 정보를 스크래핑하고, 코드를 스크래핑/파싱한 다음, XPath를 사용하여 원하는 요소를 CSV 파일로 내보내는 것을 수반합니다.
셋째: PHP 기반 데이터 수집
PHP를 사용해 대상 웹사이트의 코드에 접근하고 수집할 수도 있습니다. ‘parsecode’ 및 ‘echo’ 함수를 함께 사용해 코드에 접근한 후 원하지 않는 텍스트를 모두 제거할 수 있습니다. 마지막으로 ‘$GLOBALS’ 또는 ‘글로벌 변수’ 함수를 사용해 대상 정보를 <p> 태그로 감싸 각각을 적절히 분리하고 추출할 수 있습니다.
참고: 코딩 언어를 사용하지만 기능을 보완할 수단을 찾는 기업이라면 고급 웹 언락커 사용이 최선의 해결책이 될 수 있습니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다:
- 웹사이트 차단 우회
- 자동화된 IP 주소 로테이션 수행
- CAPTCHA 해결
- 브라우저 사용자 에이전트(UA) 및 쿠키 관리
네 번째: 웹 스크래핑 도구 및 전용 스크레이퍼
또는 리뷰 데이터를 수집하기 위한 완전 자동화 도구 역할을 하는 웹 스크레이퍼가 있습니다. 이러한 도구에는 지속적으로 변화하는 대상 사이트 아키텍처에 기반하여 특별히 구축된 스크레이퍼를 포함하여 즉시 사용 가능한 대상 사이트 크롤러와 같은 편리한 기능이 있습니다. 고객 리뷰 데이터 수집에 사용되는 몇 가지 웹 스크레이퍼는 다음과 같습니다:
이러한 노코드 템플릿을 사용하면 리뷰, 판매자 평점, 판매율(STR), 기타 사회적 증거/감정 지표를 자동으로 추출하고 분석할 수 있습니다.
또는 아마존용 프록시와 같은 프록시를 사용하여 사내 프로그램과 통합할 수도 있습니다. 이 방법은 더 많은 노력이 필요할 수 있지만, 회사 인프라의 프레임워크 내에서 실제 동료 장치를 활용하면서 동시에 무제한의 동시 요청을 달성할 수 있습니다.
다섯: 즉시 사용 가능한 리뷰 데이터
예를 들어아마존 데이터셋은 코딩 언어를 사용하는 앞서 언급한 모든 데이터 스크래핑 방법의 대안 역할을 합니다. 이러한 방법들은 작동하기 위해 시간과 기술, 소프트웨어 및 하드웨어가 모두 필요합니다. 데이터셋은 데이터 수집 주기에 접근하는 완전히 다른 방식을 제공합니다. 핵심은 유사한 결과를 얻기 위해 투자해야 할 시간과 노력을 최소화하면서 접근성을 극대화하는 것입니다. 공개적으로 접근 가능한 웹사이트 어디서나 고객 리뷰 데이터셋을 얻을 수 있습니다.
결론
리뷰 스크래핑 및 모니터링은 타깃 고객층과 경쟁 환경을 파악하려는 기업에게 유익하고 수익성 있는 실천 방법이 될 수 있습니다. 이러한 오픈소스 피드백 루프 수집은 자원 소모가 크고 복잡한 기술을 사용하거나, 전용 스크래퍼를 운영하거나, 단순히 원하는 데이터셋을 구매하는 방식으로 달성할 수 있습니다.
참고: 본 가이드는 작성 당시 저희 팀이 철저히 테스트했으나, 웹사이트가 코드와 구조를 자주 업데이트함에 따라 일부 단계가 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.
