ChatGPT를 활용한 고객 피드백 분석 시스템 구축하기

안녕하세요! 오늘은 ChatGPT를 활용한 고객 피드백 분석 시스템 구축하기에 대해서 알아보려 합니다.

고객 피드백은 제품 개선과 서비스 향상에 있어 매우 중요한 요소입니다.
하지만 대량의 피드백을 수동으로 분석하는 것은 시간과 비용이 많이 소요되죠.
이번 글에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 활용하여 고객 피드백을 자동으로 분류하고 분석하는 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내해드리겠습니다.

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1. 시스템 개요

이 시스템은 다음과 같은 기능을 포함할 수 있습니다.
- 고객 피드백의 감정 분석 (긍정, 부정, 중립)
- 주요 키워드 추출
- 피드백 내용을 요약하여 핵심 내용 파악

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2. 실습 예제: Python + OpenAI API로 고객 피드백 분석 시스템 만들기

# 필요한 라이브러리 설치
pip install openai pandas

# feedback_analysis.py
import openai
import pandas as pd

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = 'your-api-key'

# 피드백 데이터 로드
feedback_data = pd.read_csv('feedback.csv')  # 'feedback' 컬럼이 포함된 CSV 파일

# 분석 결과를 저장할 리스트
analysis_results = []

# 각 피드백에 대해 분석 수행
for feedback in feedback_data['feedback']:
    prompt = f"다음 고객 피드백의 감정을 분석하고, 주요 키워드를 추출하고, 내용을 요약해주세요:\n\n\"{feedback}\""
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150,
        temperature=0.5
    )
    analysis = response.choices[0].text.strip()
    analysis_results.append(analysis)

# 결과를 데이터프레임에 추가
feedback_data['analysis'] = analysis_results

# 결과 저장
feedback_data.to_csv('feedback_analysis.csv', index=False)

이 코드를 실행하면, 'feedback.csv' 파일에 있는 각 피드백에 대해 감정 분석, 키워드 추출, 요약 결과가 'feedback_analysis.csv' 파일에 저장됩니다.

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3. 활용 팁

• 분석 결과를 시각화하여 트렌드를 파악하세요.
• 부정적인 피드백에 대해 빠르게 대응할 수 있는 알림 시스템을 구축하세요.
• 주기적으로 피드백을 수집하고 분석하여 지속적인 개선을 도모하세요.

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오늘은 ChatGPT를 활용한 고객 피드백 분석 시스템 구축하기에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT를 활용한 마케팅 콘텐츠 자동 생성 시스템 만들기에 대해서 알아보도록 할게요!