텍스트 마이닝을 이용한 Claim Data 분석

Fashion Company’s Claim Data Analysis Using Text Mining

현재까지 기업에서는 정형화된 데이터를 주 대상으로 고객을 세분화하고 관리하고 있는 실정이나, 최근에 들어 텍스트에서 의사결정에 수렴할 만한 가치 있고 유용한 정보를 찾아내는 작업의 중요성이 부각되고 있다. 텍스트 데이터는 수치 데이터와 달리 자연어로 구성된 비구조적 데이터로 이루어져 있어, 텍스트 간의 잠재된 정보를 찾는 방법이 텍스트 마이닝이다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 사용하여 패션회사 고객의 Claim건에 대해 텍스트 간의 연관성을 토대로 분류 및 군집화한 결과를 나타내었다. 분석 결과에 따르면 제품에 대한 교환과 사이즈에 대한 교환으로 인한 Claim건과 매장의 서비스에 대한 Claim건이 연관성이 있음을 알 수 있고, 이는 정형화된 데이터 분석으로 도출할 수 없는 정보가 나타나고 있다. 그리고 클러스터로 나누어진 단어에서도 특성이 있는 결과가 도출되었으며 이 결과를 바탕으로 고객관계관리(CRM)를 넘어선 고객경험관리(CEM)를 하기 위한 하나의 방법을 제시하였다.

Nowadays most of the information in industry and business are stored electronically, in the form of text databases. Data stored in most text databases are nearly unstructured data. Thus studies on the modelling and implementation of unstructured data are needed and text mining has become an increasingly popular and essential theme in data mining. Text mining is data mining (applied to text) combined with natural language processing. In this study, we derive the segmentation and grouping results based on text data, that is, fashion company’s customer claim data using text mining. As the results of text mining, we found that the claims for exchanges of products and the claims for service of stores were related. Finally we suggested this method for customer experience management(CEM) based on text mining.