https://youtu.be/TC53NsK0yh8?si=TRS3Qy50pfkhaBgh
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상품 분석하기 (네이버 / 쿠팡)
분석할 상품주소를 입력한 후 '분석하기' 버튼을 눌러주세요.
네이버와 쿠팡에서 판매하는 상품의 리뷰 분석이 가능합니다.
검색창에 주소를 넣고 분석하기를 누르면 누적되어 있는 리뷰데이터를 수집 분석합니다.
조회 상품에 대한 카테고리, 구매수, 리뷰수, 찜수, 7일내 배송건수, 가격, 연관 태그 등의 정보를 확인할 수 있습니다.
조회 상품에 대한 클릭점수, 판매점수, 리뷰점수, 최선성, 패널티, 인기 총합 점수를 확인할 수 있습니다.
조회 상품에 대한 리뷰 현황을 확인할 수 있고, 엑셀 다운로드 버튼 클릭시 상품의 리뷰를 엑셀로 다운 받을 수 있습니다.
분석 시점의 가격, 리뷰건수, 7일판매량, 6개월판매량의 정보가 누적되어 추이를 살펴볼 수 있습니다.
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AI 리뷰 종합 분석
AI 리뷰분석
1. 기능 소개
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AI 리뷰분석은 네이버 스마트스토어 및 주요 오픈마켓에서 수집한 리뷰 데이터를 인공지능으로 자동 분석하여,
상품의 강점·약점·소비자 인식 패턴을 빠르게 파악할 수 있는 기능입니다.
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단순히 별점 평균이 아닌, 리뷰 텍스트 자체를 의미 단위로 분류해 실제 고객의 구매·불만 요인을 확인할 수 있습니다.
2. 주요 기능
- 긍정/부정 리뷰 분류
- AI가 리뷰 문장을 분석하여 긍정 / 중립 / 부정으로 자동 분류
- 전체 리뷰 중 긍정·부정 비율 시각화
- 주요 키워드 추출
- 리뷰에 반복적으로 등장하는 핵심 키워드를 자동 추출
- 예: 냉감패드 → “시원하다”, “얇다”, “퀄리티 좋다”, “배송 느리다”
- 카테고리별 인사이트 제공
- 품질, 배송, 가격, 서비스 등 카테고리로 나누어 소비자 의견 요약
- 불만 요인이 집중된 영역을 빠르게 파악 가능
- 종합분석 영역은 AI가 리뷰 데이터를 기반으로 상품의 핵심 가치·우려·대상 고객군을 자동으로 도출하여 요약 제공하는 기능입니다.
- 단순 리뷰 요약을 넘어, 가격/가성비·사용성/편의·배송·고객 서비스·제품 품질 등 주요 카테고리별로 구조화된 인사이트를 제공합니다.
활용 포인트
- 헤드라인: 리뷰 요약 키워드 → 상세페이지 마케팅 문구로 활용
- 가치(Value): 소비자가 느낀 강점 → 판매 포인트 강조
- 우려(Risk): 불만 가능성 영역 → 상세페이지/FAQ에서 선제 대응
- 대상(Target): 소비자 세그먼트 정의 → 맞춤형 광고 타겟팅 가능
AI 리뷰분석 – 세부분석
1. 기능 소개
- 세부분석 영역은 리뷰를 카테고리별(가격/가성비, 사용성/편의, 배송, 고객 서비스, 제품 품질 등)로 나누어 리뷰 이슈를 도출하는 기능입니다.
- 리뷰 원문에서 긍정/부정 의견을 발췌하고, AI가 자동으로 주요 이슈를 정리해 보여줍니다.
- 각 항목별 평점, 언급률, 긍정/부정 비율을 함께 제공하여 소비자 인식 패턴을 정량적으로 확인할 수 있습니다.
활용 포인트
- 리뷰 이슈 자동 추출 → 상세페이지 Q&A, FAQ, 마케팅 카피 제작에 활용
- 긍정/부정 밸런스 확인 → 불만 리뷰 발생 가능성을 사전에 파악
- 정량 지표 연동 → 어떤 카테고리가 소비자 의사결정에 가장 영향력 있는지 한눈에 확인
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용어 정리
- 판매분석 정보는 1페이지 검색결과 상품들의 판매량을 근거로 추정한 수치입니다.
- 검색키워드 1페이지 40개 상품의 전체상품을 조회할 수 있습니다.
- 타입 : 가격비교,스토어,기타 등 상품구분 표기.
- 카테고리 : 등록한 상품 카테고리 표기.
- 상점명 : 스토어명 표기. (가격비교의 경우 1위 스토어명)
- 상품명 : 등록한 상품의 상품명 표기. (가격비교의 경우 가격비교 상품명)
- 가격 : 상품의 가격을 표기.
- 등록일 : 연/월/일/시/분/초 순으로 붙여서 표기됩니다.
- 구매건수 : 최근 180일간 구매건수 합계
- 리뷰 : 해당상품 전체 리뷰건수
- 찜 : 해당상품 찜 전체 합계
- 판매처 : 가격비교 상품의 경우 판매처 숫자. (스마트스토어는 0으로 표기)
- 샵레벨 : 스토어 등급표기. (가격비교상품은 미표기)
- 7일배송건수 : 2주 7일간 배송수량 합계 (상품 & 스토어별), 가격비교상품은 미표기
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심화
상위상품 심층분석
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걱정하지 마세요! 지원팀([email protected])으로 이메일을 보내 주세요.
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