플러스프로젝트 배경
1. 문제점 * 상품 리뷰가 많아질수록 구매자가 실제 구매 판단에 필요한 정보를 직접 찾기 어려움 * 별점이 낮은 리뷰에도 배송 불만, 단순 감정 표현 등이 섞여 있어 실제 제품의 문제점을 구분하기 어려움 * 제품을 일정 기간 사용해야 발견되는 단점이나 특정 상황에서 발생하는 불편이 소수의 실사용 리뷰에 흩어져 있음 * 일반적인 리뷰 요약이나 긍정/부정 분석만으로는 ‘구매 후 내가 후회할 이유’를
프로젝트 성과
실사용 리뷰 AI 선별
부정 리뷰에서 단순 불만과 실제 사용 경험을 구분하여 구매 판단에 의미 있는 리뷰를 선별하는 Pipeline 구현
후회 포인트 데이터 구조화
비정형 리뷰에서 제품의 문제점·발생 상황·후회 요인을 추출하여 카테고리별 후속 분석이 가능한 데이터로 구조화
구매 리스크 점수화
제품별로 반복되는 후회 포인트 키워드를 추출·점수화하여 주요 구매 리스크의 중요도를 비교 가능하도록 구현
분석 데이터 자산화
AI 분석 결과를 일회성 응답으로 소비하지 않고 DB에 축적하여 제품별 후회 요인 분석에 재사용할 수 있도록 구축
핵심 기능
실사용 부정리뷰 선별
부정 리뷰 중 단순 불만이 아닌 실제 제품 사용 경험과 구체적인 문제 상황이 포함된 분석 가치가 높은 리뷰를 AI로 선별
진행 단계
서비스 기획 및 문제 정의
2026.12.
일반 리뷰 요약이 아닌 ‘실사용자가 경험한 구매 후회 요인 탐색’을 핵심 서비스 가치로 정의
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개 ReviewLens는 온라인 쇼핑 시 수많은 리뷰를 직접 확인해야 하는 문제를 해결하기 위해 개발한 AI 기반 구매 의사결정 지원 웹 서비스입니다. 일반적인 리뷰 요약이나 별점 분석이 아니라, 부정 리뷰 중 실제 제품을 사용하면서 경험한 문제를 선별하고 ‘구매 후 후회할 수 있는 포인트’를 분석하여 구매 전에 확인할 수 있도록 하는 것을 목표로 개발했습니다. 2. 작업 범
