호주항공·여행2024 – 진행 중플라이트 센터 트래블 그룹
고객의 소리 분석을 위한 자체 자연어 모델
플라이트 센터의 자체 언어 모델이 공정 결함을 찾아냈고, 이에 대한 불만이 전월 대비 60% 줄었다
문제
플라이트 센터는 설문, 소셜 미디어, 리뷰 사이트, 통화 데이터에서 의견을 모았지만 고객이 왜 불만인지 파악하기 어려웠다.
접근 방식
회사는 여러 채널의 의견을 하나의 계층으로 합치고 의견을 분류하는 자체 자연어 처리 모델을 만들었다. 모델 개발에 약 150시간이 걸렸고 수백만 문장을 처리한다. 이 모델은 직원들이 불만의 패턴과 연결 짓지 못했던 공정 결함을 찾아냈다.
주요 수치
60 percent reduction month on month결함 수정 뒤 해당 결함을 언급한 사람의 감소율, 플라이트 센터 임원 설명 기준
about 150 hours회사 자체 모델 개발 시간, 플라이트 센터 임원 설명 기준
시사점
의견을 대규모로 읽자 반복되는 불만의 원인이 특정 공정 결함임을 추적할 수 있었다. 수치는 한 임원의 설명에서 나왔다.
분류
출처
출처 요약
[1]iTnews2024년 8월 1일
iTnews는 플라이트 센터가 여러 채널의 고객 의견을 합쳐 자체 언어 모델로 분류한다고 보도했다. 플라이트 센터 임원은 데이터로 찾아낸 결함, 5월에 이뤄진 해결, 월간 언급 60% 감소를 설명했다고 밝혔다. 모델 구축에는 약 150시간이 걸렸다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
