💡 이런 분들을 위한 글이에요
- 리뷰 데이터 분석에 관심이 있으신 브랜드/대행사 마케터 분
- 고객의 목소리를 기반으로 성과 지표를 정량적으로 관리하고 싶으신 실무자 분
- 글로벌 시장 공략을 위해 다양한 국가·플랫폼의 리뷰를 모니터링하고 싶으신 분

리뷰 데이터, 아직도 직접 찾아보고 읽고 계신가요?
아니면 잔뜩 쌓인 리뷰 데이터를 가장 효율적으로 활용할 방법을 알고 싶으신가요?

리뷰 분석의 주요 pain point는 고객의 피드백이 정성적인 지표라는 데에 있어요.
국내외에서 우리 제품이 언급된 수백만개의 모든 리뷰 데이터를 한 곳에 모아서,
맛, 포장지, 색깔, 배송 등 카테고리를 나눠 통계화할 수 있다면 어떨까요?

실제로 이러한 수요에 힘입어 리뷰 분석 AI에 대한 문의가 최근 3개월 사이 400%나 증가했어요.
이 글에서는 그 생생한 프로젝트의 과정에서 얻은 인사이트를 소개해 드리고자 합니다.
크롤링이 왜 필요한지, 크롤링한 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 알려 드릴게요.