플러스프로젝트 배경
1. 문제점 1) 고객 의견 분석의 수작업 의존 구조 고객센터를 통해 접수되는 CS 데이터는 지속적으로 증가하고 있었으나, 기존에는 엑셀 정리 및 수작업 분류 방식에 의존하고 있어 분석 속도와 정확도에 한계가 있었습니다. 방대한 텍스트 데이터를 체계적으로 구조화하지 못해 주요 이슈를 즉시 파악하기 어려운 문제가 있었습니다. 2) 비정형 데이터 활용의 어려움 고객 의견은 대부분 장문의 자유 텍스트
프로젝트 성과
대량 고객 의견 자동 분석 체계 구축
AI 기반 자동 분류·요약 시스템을 구축해 방대한 CS 데이터를 실시간 구조화하고 분석 효율과 정확도를 향상
전사 통합 CIC/NPS 시각화 환경 구현
브랜드·딜러·차종별 데이터를 통합 대시보드로 구현해 직관적 비교 분석과 신속한 의사결정 지원
선제적 고객 서비스 개선 기반 마련
급증 이슈와 반복 불만을 조기 탐지해 사후 대응에서 선제적 서비스 개선 체계로 전환
핵심 기능
AI 기반 고객 의견 자동 분류 및 감성 분석
GPT 기반 자연어 처리로 CS 데이터를 자동 분류하고, 긍·부정 감성 및 주요 이슈를 실시간 도출
진행 단계
통합 대시보드 UX/UI 설계
2023.07.
CIC Dashboard 및 NPS Dashboard 정보 구조를 설계하고, 브랜드 아이덴티티를 반영한 시각화 UI/UX 디자인 진행
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개 본 프로젝트는 글로벌 자동차 기업 고객 센터에 도입된 AI 기반 고객 의견(VoC, Voice of Customer) 분석 및 시각화 시스템 구축 건입니다. 고객센터를 통해 접수되는 방대한 CS 데이터를 자동 수집·정제하고, 자연어 처리 기반 AI 분석을 통해 분류·요약·이슈화하여 전사 임직원이 직관적으로 확인할 수 있는 통합 대시보드로 구현하였습니다. 단순 통계 리포트를 넘어,
