✔️ 이런 분들에게 도움이 되는 글이에요!- AI 카피라이터 등 생성 AI를 위한 데이터를 구축하시려는 분- 톤&매너, 성향, 말투 등 감성의 영역을 데이터화하고 싶으신 분- 고객 Segmentation에 대한 새로운 아이디어가 필요하신 분
개요
산업 분류: 생활/문화
세부 Task: 대화 설계 및 고도화, 대화 생성
데이터 출처: 고객사 보유 마케팅 문구
작업량: Confidential
납품 형태: xlsx(Excel)
활용 서비스: AI 카피라이터
문제
AI가 고객의 성격 유형별로 맞춤형 마케팅 문구를 생성할 수 있도록 만드는 학습 데이터를 구축하는 것이 목표였습니다. 고객의 성격유형을 몇 가지로 구분해 해당 유형에 맞는 마케팅 전략을 말투로 구현하여 카피에 담았습니다. 상품군과 시즌 정보, 마케팅 전략 등도 포함했습니다.
해결 방안
관련 기초연구 반영
TEXTNET은 이미 관련 기초 연구를 진행한 적이 있었습니다. 성격 유형을 구분하고 구체적인 상품군을 정하여 카피라이팅하는 것이 해당 연구의 목적이었습니다. 본 프로젝트는 TEXTNET의 사전 연구 내용을 고객사의 모델링 환경에 맞추어 조정하고 반영하는 형태로 진행되었습니다.마케팅 파트와의 협의
실무 부서인 AI 기술 부서와 더불어 마케팅 파트와의 협의를 통해 고객사의 톤&매너를 반영한 맞춤형 데이터 설계안을 빠르게 마련할 수 있었습니다.서비스 구현 전과정에 걸친 긴밀한 협업
TEXTNET은 데이터 구축 업체의 역할인 서포터 이상의 역할을 수행했습니다. 초반 컨셉을 정하는 것부터 성격 유형 수집 단계, 데이터 구축 방향과 모델링 과정 등 전 과정에 걸쳐 고객사에 의견을 제시했고 상당 부분 반영되었습니다.결과적으로 모델링을 진행하기 전 기반 작업을 전담했다고 볼 수 있습니다.수정사항에 대한 즉각적인 대응
고객사 모델의 학습 결과를 공유받아 좀 더 좋은 결과가 나올 수 있도록 설계안을 다듬어가며 데이터를 구축했습니다.
프로젝트 결과
적은 데이터 수에도 불구하고 우수한 모델링 결과
2022 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(HCLT 2022) 논문 채택 및 우수 논문 선정('성격유형별 문체 특성 기반 맞춤형 광고메시지 자동생성 연구')
고객 성격 유형에 맞게 마케팅 전략을 구사하는 AI 카피라이터 구현
고객사 평가
"사전 연구 덕분인지 보는 눈이 다르다는 느낌을 받았습니다. 데이터의 완성도를 따질 때 표면적으로만 평가하는 경우가 많았는데, TEXTNET에서는 데이터의 뉘앙스와 말투까지 살피며 미묘하게 달라지는 부분들을 캐치해내시더군요." - 담당자 김OO님
관련 콘텐츠
이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
성지민, 신하은, 김보배, 김지원, 임승희
TEXTNET 소개
지금의 딥러닝을 있게 한 AI Guru 제프리 힌튼의 데이터셋 'ImageNet'에 어원을 둔 TEXTNET은 (주)스피링크가 운영하는 AI/챗봇을 위한 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스입니다.
TEXTNET은 언어학, 심리학, 전산언어학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서, 고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고 내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 데이터 설계 방법을 제안합니다. 프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련 작업자를 선별하여 투입하고, 체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.
TEXTNET은 삼성, LG, KT, SK 등 유수 대기업의 데이터 구축 파트너로 함께하며 금융, 마케팅, 콘텐츠, 메타버스, 서비스 기획, CS 등 다양한 도메인을 다루고 있습니다.