마케터를 위한 자연어 처리(NLP) 가이드

자연어 처리(NLP)는 Java 또는 Python과 같은 인공 컴퓨터 언어와 달리 컴퓨터가 자연적으로 진화한 언어(아니요, Klingon은 포함되지 않음)를 이해하고 해석하도록 돕는 인공 지능(AI) 기술입니다. 맥락과 문화적 뉘앙스를 포함하여 인간 언어의 복잡성을 이해하는 능력은 AI 비즈니스 인텔리전스 도구의 필수적인 부분이 됩니다.

NLP는 주제 클러스터링 및 감정 분석을 통해 AI 도구를 강화하여 마케팅 담당자가 전략적 의사 결정을 위해 소셜 청취, 리뷰, 설문 조사 및 기타 고객 데이터에서 브랜드 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다. 이러한 통찰력을 통해 마케팅 담당자는 청중을 즐겁게 하고 브랜드 충성도를 향상시켜 비즈니스를 반복하고 궁극적으로 시장 성장을 달성하는 방법에 대한 심층적인 시각을 얻을 수 있습니다.

실행 가능한 브랜드 통찰력을 표면화하기 위해 NLP가 배후에서 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면 계속 읽어보세요. 또한 브랜드가 NLP를 사용하여 소셜 데이터를 최적화하여 청중 참여와 고객 경험을 향상시키는 방법의 예를 확인하세요.

자연어 처리란 무엇입니까?

NLP는 기계 학습, 데이터 과학, 언어학의 기술을 결합하여 인간의 언어를 처리하는 AI 방법론입니다. 고객 경험 분석, 브랜드 인텔리전스, 사회적 정서 분석 등의 목적으로 비정형 데이터로부터 인텔리전스를 도출하는 데 사용됩니다.

NLP는 규칙 기반 접근 방식과 통계 모델을 사용하여 다양한 산업 애플리케이션에서 복잡한 언어 관련 작업을 수행합니다. 스마트폰이나 이메일의 예측 텍스트, ChatGPT의 텍스트 요약, Alexa와 같은 스마트 비서는 모두 NLP 기반 애플리케이션의 예입니다.

알고리즘이 대량의 데이터에서 복잡한 패턴과 표현을 자동으로 학습할 수 있도록 하는 다층 신경망(NN)을 사용한 딥 러닝 기술을 통해 상당히 향상된 NLP 기능이 가능해졌습니다. 그 결과 접근성을 위한 실시간 기계 번역 및 음성 지원 모바일 애플리케이션과 같은 강력한 지능형 비즈니스 애플리케이션이 탄생했습니다.

NLP 카테고리의 유형은 무엇입니까?

오늘날 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구를 사용하는 것이 일반화되었습니다. 따라서 마케팅 담당자가 고객 정서에 따라 마케팅 활동을 개인화할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 도구가 있습니다. 이러한 모든 기능은 아래에 언급된 다양한 NLP 범주에 의해 제공됩니다.

자연어 이해

자연어 이해(NLU)를 사용하면 구조화되지 않은 데이터를 기계가 이해하고 의미를 분석할 수 있는 방식으로 재구성할 수 있습니다. 딥 러닝을 통해 NLU는 테라바이트 단위의 데이터에서 세부적인 수준으로 정보를 분류하여 주요 사실을 발견하고 텍스트 내에서 발견된 브랜드, 유명인 및 위치와 같은 개체의 특성을 추론할 수 있습니다.

자연어 생성

NLG(자연어 생성)는 수천 개의 문서를 분석하여 설명, 요약 및 설명을 생성하는 기술입니다. 오디오 및 텍스트 데이터를 모두 분석하고 생성합니다. NLG의 가장 일반적인 응용 프로그램은 콘텐츠 생성을 위한 기계 생성 텍스트입니다.

광학 문자 인식의 NLP

NLP 알고리즘은 OCR(광학 문자 인식)을 통해 텍스트로 변환된 스캔 문서의 데이터를 감지하고 처리합니다. 이 기능은 금융 서비스에서 거래 승인을 위해 널리 사용됩니다.

NLP는 어떻게 작동하나요?

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 리더의 96%는 AI 및 ML 도구가 의사 결정 프로세스를 크게 개선한다고 믿고 있습니다. NLP는 이러한 도구를 강화하는 것입니다.

방법을 이해하기 위해 프로세스와 관련된 주요 단계를 자세히 설명합니다.

• 토큰화: 텍스트는 토큰이라는 단어나 문구와 같은 더 작은 단위로 나뉩니다.
• 텍스트 정리 및 전처리: 특수 문자, 구두점, 대문자 등 관련 없는 세부 정보를 제거하여 텍스트를 표준화합니다.
• 품사(PoS 태깅): NLP 알고리즘은 각 토큰에 대해 명사, 동사와 같은 문법적인 품사를 식별하여 텍스트의 구문 구조를 이해합니다.
• 텍스트 구문 분석: 문장의 문법 구조를 분석하여 단어 간의 관계를 이해합니다.
• 텍스트 분류: 텍스트는 통계 모델을 사용하여 다양한 범주로 분류됩니다. 텍스트 분류는 감정 분석, 스팸 필터링 등 다양한 기능을 강화합니다.

최고의 NLP 기술은 무엇입니까?

AI 도구 및 장치가 의미 있는 방식으로 인간 언어와 상호 작용하고 처리할 수 있도록 하는 여러 NLP 기술이 있습니다. 여기에는 고객의 소리(VoC) 데이터를 분석하여 타겟 통찰력을 찾고, 소셜 청취 데이터를 필터링하여 소음을 줄이거나, 전 세계 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 제품 리뷰의 자동 번역과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.

이러한 작업 등을 수행하는 데 일반적으로 다음 기술이 사용됩니다.

엔터티 인식

명명된 엔터티 인식(NER)은 텍스트 데이터에서 명명된 엔터티(단어 또는 구문)를 식별하고 분류합니다. 이러한 명명된 엔터티는 사람, 브랜드, 위치, 날짜, 수량 및 기타 사전 정의된 범주를 나타냅니다. NER는 정보 수집을 위한 모든 유형의 데이터 분석에 필수적입니다.

의미 검색

의미 검색은 컴퓨터가 키워드에 의존하지 않고 사용자의 의도를 상황에 맞게 해석할 수 있게 해줍니다. 이러한 알고리즘은 NER, NN 및 지식 그래프와 함께 작동하여 매우 정확한 결과를 제공합니다. 의미론적 검색은 검색 엔진, 스마트폰 및 Sprout Social과 같은 소셜 인텔리전스 도구와 같은 애플리케이션을 강화합니다.

기계 학습(ML)

NLP는 단어 임베딩, 품사 태그, 문맥 정보와 같은 기능을 기반으로 엔터티 레이블을 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 사용됩니다. ML 모델의 신경망은 이 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트의 패턴을 학습하고 이를 새로운 정보에 적용하여 계속 학습합니다.

콘텐츠 제안

자연어 처리는 ML 모델이 인간의 언어를 상황에 맞게 이해하고 생성할 수 있도록 하여 콘텐츠 제안을 강화합니다. NLP는 NLU를 사용하여 데이터를 분석하고 해석하는 반면 NLG는 사용자에게 개인화되고 관련성 높은 콘텐츠 추천을 생성합니다.

이 NLP 애플리케이션의 실제 예는 Sprout의 AI Assist 제안 기능입니다. 이 기능을 통해 소셜 팀은 AI가 제안한 카피를 사용하여 몇 초 만에 영향력 있는 응답과 캡션을 만들고 상황에 가장 잘 맞도록 응답 길이와 어조를 조정할 수 있습니다.

감성분석

감정 분석은 텍스트에 표현된 감정을 분석하는 데 사용되는 최고의 NLP 기술 중 하나입니다. Sprout와 같은 AI 마케팅 도구는 감정 분석을 사용하여 시장 조사, 고객 피드백 분석, 소셜 미디어 모니터링과 같은 여러 비즈니스 애플리케이션을 강화하여 브랜드가 제품, 서비스 및 브랜드에 대해 고객이 어떻게 느끼는지 이해하도록 돕습니다.

텍스트 요약

텍스트 요약은 대용량 문서의 정보를 자동으로 압축하는 데 사용되는 고급 NLP 기술입니다. NLP 알고리즘은 원본 텍스트와 다르지만 모든 필수 정보를 포함하도록 내용을 바꾸어 요약을 생성합니다. 여기에는 문장 채점, 클러스터링, 내용 및 문장 위치 분석이 포함됩니다.

질문 답변

NLP를 사용하면 컴퓨터의 질문 답변(QA) 모델이 대화 스타일을 사용하여 자연어로 된 질문을 이해하고 응답할 수 있습니다. QA 시스템은 데이터를 처리하여 관련 정보를 찾아 정확한 답변을 제공합니다. 이 애플리케이션의 가장 일반적인 예는 챗봇입니다.

기계 번역

NLP는 텍스트 또는 음성 데이터를 한 언어에서 다른 언어로 자동 기계 번역합니다. NLP는 단어 임베딩 및 토큰화와 같은 많은 ML 작업을 사용하여 단어 간의 의미론적 관계를 포착하고 번역 알고리즘이 단어의 의미를 이해하도록 돕습니다. 가까운 예로 고객이 여러 언어로 소셜 청취를 통해 브랜드 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 Sprout의 다국어 감정 분석 기능이 있습니다.

브랜드가 소셜 청취에서 NLP를 사용하여 레벨을 높이는 방법

소셜 리스닝은 타겟 청중과 가까이 다가가기 위해 활용할 수 있는 풍부한 데이터를 제공합니다. 그러나 정성적 데이터는 상황에 따라 정량화하고 식별하기 어려울 수 있습니다. NLP는 소셜 미디어 대화와 피드백 루프를 조사하여 청중의 의견을 정량화하고 비즈니스 전략에 큰 영향을 미칠 수 있는 데이터 기반 통찰력을 제공함으로써 이러한 장애물을 극복합니다.

다음은 브랜드가 소셜 청취 데이터에서 얻은 NLP 기반 통찰력을 사용하여 브랜드 전략을 어떻게 변화시켰는지에 대한 5가지 예입니다.

소셜 리스닝

NLP는 기계 학습 알고리즘을 통해 마케팅 담당자가 목표에 따라 정의한 주요 주제를 추적하고 식별할 수 있도록 하여 소셜 청취를 강화합니다. 식료품 체인인 Casey's는 Sprout의 이 기능을 사용하여 청중의 목소리를 포착하고 통찰력을 활용하여 다양한 커뮤니티에 공감할 수 있는 소셜 콘텐츠를 만들었습니다.

그 결과 Sprout에서 파생된 실시간 트렌드를 기반으로 민첩성을 유지하고 콘텐츠 전략을 전환할 수 있었습니다. 이로 인해 콘텐츠 성능이 크게 향상되어 유기적 도달률이 높아졌습니다.

주제 클러스터링

NLP를 통한 주제 클러스터링은 AI 도구가 의미상 유사한 단어를 식별하고 문맥상 이해하여 주제별로 클러스터링할 수 있도록 지원합니다. 이 기능은 마케팅 담당자에게 AI 고객 서비스를 통해 제품 전략에 영향을 미치고 브랜드 만족도를 높이는 데 필요한 핵심 통찰력을 제공합니다.

Grammerly는 이 기능을 사용하여 소셜 청취 데이터에서 업계 및 경쟁력 있는 통찰력을 얻었습니다. 그들은 Sprout Smart Inbox에서 특정 고객 피드백을 가져와 제품, 브랜드 상태 및 경쟁사에 대한 심층적인 정보를 얻을 수 있었습니다.

이러한 통찰력은 더 강력한 고객 서비스를 위해 소셜 지원 팀 전체의 대화를 코칭하는 데에도 사용되었습니다. 또한 이는 광범위한 마케팅 및 제품 팀이 고객이 원하는 것을 기반으로 제품을 개선하는 데 매우 중요했습니다.

콘텐츠 필터링

Sprout Social의 태깅 기능은 NLP가 AI 마케팅을 어떻게 활성화하는지 보여주는 또 다른 대표적인 예입니다. 태그를 사용하면 브랜드는 콘텐츠를 필터링하여 수많은 소셜 게시물과 댓글을 관리할 수 있습니다. 이는 워크플로, 비즈니스 목표 및 마케팅 전략을 기반으로 소셜 게시물과 청중 메시지를 그룹화하고 분류하는 데 사용됩니다.

Purdue University는 이 기능을 사용하여 Smart Inbox를 필터링하고 캠페인 태그를 적용하여 소셜 캠페인을 기반으로 발신 게시물과 메시지를 분류했습니다. 이를 통해 브랜드 건전성을 유지하고 청중과 상호 작용할 기회를 놓치지 않도록 캠퍼스 대화를 계속 진행하는 데 도움이 되었습니다.

정성적 지표 도출

NLP 기능은 Atlanta Hawks가 소셜 청취를 통해 질적 지표를 모니터링하고 캠페인에 대한 포괄적인 시각을 얻는 데 도움이 되었습니다.

농구팀은 수치적인 사회적 지표만으로는 청중의 행동과 브랜드 감정을 측정하기에 충분하지 않다는 것을 깨달았습니다. 그들은 더욱 설득력 있는 소셜 미디어 전략을 구축하기 위해 브랜드 인지도에 대한 보다 미묘한 이해를 원했습니다. 이를 위해 그들은 브랜드와 관련해 일어나는 대화를 활용해야 했습니다.

Sprout의 NLP 알고리즘은 소셜 플랫폼 전반에 걸쳐 애틀랜타 호크스와 관련된 수천 개의 소셜 댓글과 게시물을 동시에 스캔하여 그들이 찾고 있는 브랜드 통찰력을 추출했습니다. 이러한 통찰력을 통해 그들은 보다 전략적인 A/B 테스트를 수행하여 소셜 플랫폼 전반에 걸쳐 어떤 콘텐츠가 가장 효과적인지 비교할 수 있었습니다. 이 전략을 통해 팀 생산성을 높이고 청중 참여를 높이며 긍정적인 브랜드 감정을 높일 수 있습니다.

사회적 참여 모니터링

NLP는 대화형 AI 기술과 감정 분석을 통해 브랜드가 고객과 나누는 소셜 대화는 물론 브랜드에 대한 대화에서 중요한 통찰력을 발견하는 데 도움이 됩니다. Goally는 이 기능을 사용하여 소셜 채널 전반의 사회적 참여를 모니터링하여 고객의 복잡한 요구 사항을 더 잘 이해했습니다.

Sprout의 청취 도구를 사용하여 다양한 채널의 소셜 대화에서 실행 가능한 통찰력을 추출했습니다. 이러한 통찰력은 브랜드 인지도를 높이고 타겟 고객과 보다 효과적으로 연결하며 고객 관리를 강화하기 위한 소셜 전략을 발전시키는 데 도움이 되었습니다. 또한 이 통찰력은 전환을 유도하는 데 도움이 되는 적절한 영향력 있는 사람들과 연결하는 데 도움이 되었습니다.

소셜 리스닝에서 NLP 활용

브랜드와 제품에 대한 대화가 실시간으로 펼쳐지는 역동적인 디지털 시대에 청중을 이해하고 참여시키는 것이 관련성을 유지하는 데 핵심입니다. 더 이상 사회적 존재감을 갖는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사람들이 귀하에 대해 말하는 것을 적극적으로 추적하고 분석해야 합니다.

NLP와 같은 AI 작업으로 구동되는 소셜 청취를 통해 수천 개의 소셜 대화를 몇 초 만에 분석하여 필요한 비즈니스 인텔리전스를 얻을 수 있습니다. 경쟁사보다 한발 앞선 브랜드 전략을 구축하고, 더욱 강력한 브랜드 아이덴티티를 구축하며, 의미 있는 잠재고객 연결을 구축하여 성장하고 번영할 수 있는 실질적인 데이터 기반 통찰력을 제공합니다.

소셜 미디어 청취가 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아보세요.