풀무원은 지난해 8월 식품업계 최초로 도입한 AI 고객 경험 분석 시스템 'AIRS'로 소비자 의견을 수집하는 시간을 기존 3주에서 24시간으로 단축했다고 27일 밝혔다. 약 380만 건의 리뷰를 분석해 제품 개선, 개발에 반영하는 등 가시적인 성과를 보고 있다는 설명이다.
풀무원이 개발한 AIRS는 AI를 활용해 고객 경험 데이터를 과학적이고 체계적으로 분석, 인사이트를 도출하는 시스템이다.
AIRS는 자사몰 '#풀무원'을 비롯해 온라인에 산재하는 소비자의 제품 리뷰를 수집하고 딥러닝 기술과 독자적인 알고리즘을 활용해 긍정 또는 부정적인 고객 감정을 분석한다. 더욱 정밀한 분석을 위해 소비자 감정을 38개의 속성으로 세분화하고 제품 자체의 속성인 맛, 신선도, 성분 등을 비롯해 배송, 패키지·포장, 프로모션 만족도를 카테고리화해 분석 결과를 제공한다.
이 시스템을 사용하면 온라인몰 리뷰, 고객센터, 오프라인 매장을 찾는 고객이 판촉사원을 통해 전하는 의견까지 데이터로 만들어 다양한 채널로 유입되는 소비자 의견을 촘촘하게 분석할 수 있다는 설명이다. 이 모든 과정은 24시간 내로 완수된다.
풀무원은 AIRS 오픈 이후 현재까지 총 380만 개의 리뷰를 분석하고 주요 계열사 제품 개선 과 개발에 반영했다. 최근 풀무원다논에서 출시한 '그릭시그니처'가 고객 의견을 반영해 개선한 대표 사례다. 더욱 꾸덕한 그릭요거트 제품을 기대한다는 소비자 의견을 파악해 진하고 되직한 질감의 신제품을 선보이게 됐다.
풀무원 측은 "자사 임직원은 누구나 사내망에 연동된 AIRS에 접속해 인사이트를 얻을 수 있다. 자사 제품 리뷰를 원하는 데이터 별로 분류해 확인할 수 있을 뿐 아니라 업계 트렌드까지 종합적으로 파악할 수 있다"고 말했다.
업무 효율화에 AIRS를 최대한 활용할 수 있도록 AIRS 실무 담당자가 임직원을 찾아다니며 교육하면서 사업부나 연구원, 지원 부서에서도 사용 빈도가 높아지고 있다고 했다.
현재 AIRS는 풀무원 전사에서 생산하는 제품 300여 개를 분석하고 있다. 단일 상품뿐 아니라 묶음판매 상품도 통합 분석이 가능해 판매 행태를 정교하게 파악할 수 있다고 했다. 리뷰 문장 구성에 따라 AI가 점수를 매기고 고품질 리뷰를 가려내 신뢰도 높은 리뷰만 별도로 검색해 볼 수도 있다.
풀무원은 향후 AIRS를 고도화해 업무에 더욱 폭넓게 활용할 계획이다. 리뷰를 단순 분석하는 데서 나아가 검색 키워드를 파악하고 가까운 미래의 트렌드를 예측해 데이터에 기반한 신제품 개발을 지원할 수 있다는 게 풀무원 측 설명이다. 연관 키워드 조합을 제안해 데이터에 기반한 신제품 개발 지원까지 가능케 하겠다는 포부다.
오프라인 매장에서 수집한 소비자 목소리를 AI가 정밀하게 분석해 콘텐츠로도 제공하고 있다. 지속적인 데이터 수집을 통해 기능을 향상시킬 계획이다.
풀무원 디지털혁신실 AI팀 관계자는 "제품 담당자가 실제 사용자의 의견을 듣는 것이 중요하지만 수많은 소비자 리뷰를 검색하고 분석하는 데 오랜 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고객 리뷰 정보를 신속 분석하는 AIRS를 개발했다"고 말했다.
이어 "AIRS를 사용해 소비자 리뷰를 과학적·체계적으로 분석해 업무 효율성을 높이고 소비자 니즈에 맞는 제품을 선보일 수 있도록 계속해서 시스템을 업그레이드하고 지원해 나갈 것"이라고 덧붙였다.
KPI뉴스 / 김경애 기자 seok@kpinews.kr
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