SimBD-TA

AI 텍스트 분석

전사 텍스트에서 이슈 신호를 신속히 포착해 원인과 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 지원합니다. 분산 인덱싱과 병렬 처리 구조로 대용량 데이터도 빠르고 안정적으로 분석합니다. NLP와 LLM 기반 분석을 통해 예측·트렌드·이상 징후를 정밀하게 감지하고, 즉시 활용 가능한 인사이트를 제공합니다.

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핵심 차별 요소

경쟁사와 명확히 구분되는 SimBD-TA의 기술적 우위

01

고급 텍스트 마이닝

정교한 NLP 기술로 숨겨진 의미 추출

02

실시간 모니터링

다채널 텍스트 데이터 실시간 수집 및 분석

03

트렌드 분석

시장과 고객 변화 실시간 포착

04

감정 분석

긍정/부정/중립 감정 자동 분류

05

예측 분석

고객 이탈 및 시장 변화 사전 예측

06

이상 감지

브랜드 위기 조기 경보 시스템

시스템 아키텍처

수집부터 인사이트까지, 통합된 텍스트 분석 플랫폼

01

분석 대시보드

실시간 트렌드, 감정 분석 결과, 키워드 분석, 예측 인사이트

02

AI 분석 엔진

감정 분석 AI, 주제 분석 AI, 예측 분석 AI, 이상 감지 AI

03

텍스트 처리 계층

형태소 분석, 개체명 인식, 구문 분석, 의미 분석

04

데이터 수집

소셜 미디어, 온라인 리뷰, 고객 상담, 뉴스 & 블로그

핵심 기술 DNA

비정형 텍스트 데이터를 인사이트로 전환하는 핵심 엔진

NLP 텍스트 마이닝

최신 자연어처리 기술을 활용하여 비정형 텍스트에서 의미있는 정보와 패턴을 추출. 다국어 지원 자연어처리 엔진으로 다양한 언어의 텍스트 분석을 지원합니다.

다국어 지원 (한국어, 영어, 중국어 등)
개체명 인식 (인명, 지명, 기관명, 상품명)
주제 모델링 및 키워드 추출
의미적 유사도 분석

감정 분석 엔진

텍스트에 담긴 감정을 자동으로 분류하고 분석. 긍정/부정/중립 감정 분류는 물론 문맥을 고려한 정교한 감정 파악과 감정 변화 원인 분석을 제공합니다.

긍정/부정/중립 감정 자동 분류
문맥 기반 감정 파악
감정 강도 수치화
감정 변화 원인 분석

트렌드 예측 모델

머신러닝 알고리즘을 활용하여 텍스트 데이터의 패턴을 분석하고 미래 트렌드를 예측. 시계열 분석과 이상 징후 감지로 비즈니스 리스크를 사전에 파악합니다.

시계열 트렌드 분석 및 예측
이상 징후 자동 감지
이슈 확산 패턴 분석
고객 이탈 위험도 예측

실시간 모니터링

소셜 미디어, 온라인 리뷰, 고객 상담 등 다양한 채널의 텍스트 데이터를 실시간으로 수집하고 분석. 브랜드 멘션과 경쟁사 동향을 즉시 추적합니다.

소셜 미디어 실시간 크롤링
브랜드 멘션 자동 추적
경쟁사 동향 모니터링
다채널 통합 대시보드

도입 성공 사례

다양한 산업군에서 검증된 실제 성과

G 대형마트

고객 VOC 분석 시스템

온라인 리뷰와 고객 의견을 분석하여 제품 개선 및 서비스 품질 향상

도입 시기: 2024년 상반기
고객 만족도 20% 향상
제품 개선점 발굴
브랜드 평판 관리 체계화
VOC 대응 시간 60% 단축
H 전자회사

소셜 미디어 브랜드 모니터링

소셜 미디어 브랜드 멘션 실시간 추적 및 위기 상황 조기 감지

도입 시기: 2023년 하반기
브랜드 멘션 실시간 추적
위기 상황 조기 감지
마케팅 ROI 25% 개선
고객 감정 트렌드 파악
I 카드회사

고객 이탈 예측 시스템

고객 상담 텍스트 분석을 통한 이탈 위험 고객 사전 파악

도입 시기: 2024년 초
이탈 예측 정확도 85%
고객 유지율 15% 향상
맞춤형 상품 추천
고객 만족도 개선

적용 분야

업종별 맞춤형 텍스트 분석 솔루션 구현 사례

01

VOC 분석

고객 의견을 심층 분석하여 제품 개선 및 서비스 품질 향상을 위한 인사이트 도출

  • 고객 불만 및 니즈 파악
  • 제품/서비스 개선점 발굴
  • 고객 만족도 향상
02

소셜 미디어 모니터링

브랜드 평판 및 트렌드를 실시간으로 추적하여 마케팅 전략 수립

  • 브랜드 멘션 실시간 추적
  • 소비자 트렌드 파악
  • 경쟁사 동향 분석
03

시장 조사

온라인 리뷰 및 뉴스 분석을 통한 시장 변화 및 기회 요인 발굴

  • 시장 트렌드 분석
  • 경쟁 환경 파악
  • 신규 기회 발굴
04

고객 이탈 예측

고객 상담 텍스트 분석을 통한 이탈 위험 고객 사전 파악 및 대응

  • 이탈 위험 고객 조기 파악
  • 맞춤형 리텐션 전략
  • 고객 생애 가치 증대

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