풀무원(대표 이효율)이 지난해 8월 도입한 AI 고객 경험 분석 시스템 ‘AIRS(AI Review analysis System)’로 소비자의 다양한 의견을 수집하는 시간을 기존 3주에서 24시간으로 단축하고, 약 380만 건의 리뷰를 분석하여 제품 개선, 개발에 반영하는 등 가시적인 성과를 거두고 있다고 밝혔다.
풀무원이 개발한 AIRS는 인공지능(AI)을 활용하여 고객 경험 데이터를 과학적이고 체계적으로 분석하여 인사이트를 도출하는 시스템이다.
‘AIRS’는 자사몰 ‘#풀무원’을 비롯해 온라인에 산재하는 소비자의 제품 리뷰를 수집하고, 딥러닝 기술과 독자적인 알고리즘을 활용해 긍정 또는 부정적인 고객 감정을 분석한다.
더욱 정밀한 분석을 위해서 소비자의 감정을 38개의 속성으로 세분화하여 제품 자체의 속성인 맛, 신선도, 성분 등을 비롯해 배송, 패키지·포장, 프로모션 만족도까지도 카테고리화하여 분석 결과를 제공한다.
이 시스템을 사용하면 온라인몰 리뷰, 고객센터, 오프라인 매장을 찾는 고객이 판촉사원을 통해 전하는 의견까지 데이터로 만들어 다양한 채널로 유입되는 소비자의 의견을 촘촘하게 분석할 수 있다. 이 모든 과정은 24시간 내로 완수된다.
풀무원 임직원이라면 누구나 사내망에 연동된 AIRS에 접속해 인사이트를 얻을 수 있다. 자사 제품 리뷰를 원하는 데이터 별로 분류해 확인할 수 있을 뿐만 아니라 업계 트렌드까지 종합적으로 파악할 수 있는 것도 큰 장점이다.
업무 효율화에 AIRS를 최대한 활용할 수 있도록 AIRS 실무 담당자가 임직원을 찾아다니며 교육하여 사업부나 연구원, 지원 부서에서도 사용 빈도가 높아지고 있다.
풀무원 디지털혁신실 AI팀 관계자는 “제품 담당자가 실제 사용자의 의견을 듣는 것이 중요하지만, 수많은 소비자 리뷰를 검색하고 분석하는 데 오랜 시간이 소요되기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위해 고객 리뷰 정보를 신속하게 분석하는 ‘AIRS’를 개발했다”며, “AIRS를 사용하여 소비자 리뷰를 과학적이고 체계적으로 분석해 업무 효율성을 높이고, 소비자 니즈에 맞는 제품을 선보일 수 있도록 계속해서 시스템을 업그레이드하고 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다.
