STEP 01
데이터 수집
배송 메시지, 리뷰, 상품 반응, CS 이력을 분석 가능한 형태로 모읍니다.
AI 운영 판단
리뷰를 읽는 데서 끝나지 않고
운영 액션까지 정리합니다
PLGO AI는 OMS와 WMS에 쌓이는 주문, CS, 리뷰, 상품 데이터를 분석해 조치가 필요한 요청을 먼저 찾고, 상품 개선과 재구매 전략에 필요한 판단 근거를 정리합니다.
AI / 운영 인사이트
고객 반응 요약
분석 리뷰 12,480
긍정 72% 주의 18% 조치 필요 126 개선 제안 24반복 이슈
사이즈가 작게 느껴진다는 리뷰 증가 니트 가디건 · 최근 7일 부정 언급 +18%
개선 우선
추천 액션
상세 사이즈 표기와 옵션 안내 보강 CS 템플릿, 상품 상세, 발주 기준 함께 점검| 구분 | 감지 신호 | 우선순위 | 상태 |
|---|---|---|---|
| 배송 메시지 | 배송일 변경 요청 증가 | 높음 | 확인 필요 |
| 리뷰 | 핏 관련 부정 언급 | 높음 | 개선 제안 |
| 재구매 | 만족 고객군 재구매 신호 | 중간 | 캠페인 후보 |
고객 반응을 운영 액션으로 연결합니다
리뷰, 메시지, 상품 반응, 재구매 신호를 함께 분석해 먼저 확인해야 할 요청과 개선 우선순위를 정리합니다.
분석 플로우
고객 반응이 들어오면
분류와 제안까지 한 흐름으로 이어집니다
메시지와 리뷰를 모으고, 조치 필요 여부를 분류한 뒤, 브랜드·상품·속성 단위로 분석해 다음 운영 우선순위를 제안합니다.
STEP 02
자동 분류
옵션변경, 교환반품, 포장요청처럼 처리 유형을 자동으로 나눕니다.
STEP 03
속성 분석
핏, 소재, 가격, 사이즈, 품질 언급을 상품과 브랜드 기준으로 비교합니다.
STEP 04
액션 제안
상품 개선, CS 대응, 재구매 캠페인 후보를 우선순위로 정리합니다.
고객 요청 자동 분류
먼저 처리해야 할 메시지를
AI가 앞으로 꺼냅니다
배송일정, 옵션변경, 수량변경, 교환반품처럼 고객 메시지에 숨어 있는 요청을 자동 분류해 CS 담당자가 우선 처리할 이슈를 빠르게 확인합니다.
AI 리뷰 분석 레포트
쌓이는 리뷰를
감성과 평점, 주제별로 읽습니다
전체 리뷰 현황, 긍정·부정 감성, 평점 분포, 최근 분석 목록을 한 화면에서 확인해 고객 반응의 흐름을 빠르게 파악합니다.
POC-03 / 리뷰 분석
리뷰 분석 대시보드
전체 리뷰 8,420
긍정 6,108 평균 평점 4.6 신규 312긍정 감성
72% 핏·디자인 만족중립 감성
18% 배송·포장 문의부정 감성
10% 사이즈·품질 이슈| 상품 | 주요 감성 | 점수 | 주제 | 상태 |
|---|---|---|---|---|
| 오버핏 셔츠 | 긍정 | 4.8 | 디자인 | 안정 |
| 니트 가디건 | 부정 | 3.9 | 사이즈 | 개선 |
| 데님 팬츠 | 중립 | 4.2 | 핏 | 관찰 |
리뷰 전체 현황을 운영 지표처럼 봅니다
리뷰 수와 평점만 보는 대신, 어떤 감성이 늘고 어떤 주제가 반복되는지까지 함께 보며 CS와 상품 개선 판단을 이어갑니다.
브랜드·상품·속성 분석
무엇이 문제인지
속성 단위로 비교합니다
디자인, 소재, 핏, 가격, 사이즈, 품질처럼 고객이 실제로 언급하는 속성을 기준으로 브랜드와 상품의 강약점을 비교합니다.
브랜드 분석
리뷰·평점·긍정률 비교
BRAND
| 모던룩 | 리뷰 2,410 | 긍정 78% |
| 웨이브서울 | 리뷰 1,826 | 긍정 64% |
| 데일리핏 | 리뷰 1,204 | 긍정 81% |
평균 평점4.5
주의 브랜드2
브랜드별 반응을 같은 기준으로 비교합니다
리뷰 수, 평점, 긍정률을 함께 보며 개선 우선순위를 정리합니다.
속성 분석
핏·소재·가격·품질
ATTR
디자인88
소재74
핏61
사이즈48
감으로 보던 불만을 속성으로 나눕니다
핏이 문제인지, 소재가 문제인지, 가격 만족도가 낮은지 고객 언급을 구조화해 봅니다.
상품 개선 제안
반복되는 불만을 묶고
개선 조치로 바꿉니다
상품별 리뷰에서 핵심 문제를 요약하고, 상세 페이지 수정, 옵션 안내 보강, 제작 기준 점검처럼 실제 회의에 바로 올릴 수 있는 개선안을 제안합니다.
상품 개선 제안
데이 코듀로이 팬츠
AI
부정 리뷰42
최근 증가+18%
핏 문제우선
사이즈주의
색상 차이확인
품질 검수점검
| 상세 사이즈 표기 보강 | 1순위 |
| 색상 안내 이미지 교체 | 진행 |
| CS 응답 템플릿 수정 | 후속 |
분석 결과가 상품 개선 회의 자료가 됩니다
부정 리뷰를 단순히 모으는 데서 멈추지 않고, 반복 이슈와 다음 조치까지 정리해 MD, CS, 상품팀이 같은 근거로 움직이게 합니다.
재구매 예측
만족 신호를
재구매 가능성으로 연결합니다
재구매 영향 요인과 브랜드별 예측 점수를 함께 보며 어떤 고객군과 상품에 다음 액션을 집중할지 판단합니다.
재구매 예측 점수
브랜드별 다음 액션
AI
핏 만족86
재구매 가능68%
배송 만족74
가격 만족71
소재 불만주의
사이즈 편차관찰
| 브랜드 | 운영 우선순위 |
|---|---|
| 모던룩 | 높음 |
| 웨이브서울 | 관찰 |
| 데일리핏 | 개선 우선 |
캠페인과 개선 순서를 정합니다
긍정 리뷰가 많은 상품, 이탈 위험이 보이는 상품, 재구매 가능성이 높은 고객군을 함께 보며 운영팀이 다음 실행 대상을 고릅니다.
운영 판단의 근거를
AI 분석으로 정리해보세요
현재 쌓이고 있는 고객 메시지, 리뷰, 상품 데이터를 기준으로
어떤 분석 흐름부터 만들 수 있는지 함께 확인합니다.
자주 묻는 질문
PLGO AI는 어떤 데이터를 분석하나요?
배송 메시지, 리뷰, 상품 반응, CS 이력, 브랜드·상품별 운영 데이터를 분석해 조치가 필요한 이슈와 개선 우선순위를 정리합니다.
배송 메시지에서 조치가 필요한 요청을 어떻게 구분하나요?
배송 일정, 옵션 변경, 수량 변경, 교환·반품, 포장 요청처럼 운영자가 확인해야 하는 유형을 자동 분류하고 출고 전에 반영할 메시지를 먼저 보여줍니다.
리뷰 분석은 어떤 기준으로 이루어지나요?
전체 리뷰 수, 평균 평점, 긍정·중립·부정 감성, 최근 분석 목록, 주요 주제를 기준으로 고객 반응의 흐름을 한 화면에서 확인할 수 있게 정리합니다.
속성 히트맵은 무엇을 보여주나요?
디자인, 소재, 핏, 가격, 사이즈, 품질 같은 리뷰 속성별 언급량과 감성을 비교해 어떤 지점이 강점이고 어떤 지점이 개선 대상인지 파악합니다.
상품 개선 제안은 어떻게 활용하나요?
부정 리뷰에서 반복되는 이슈를 묶고 상세 페이지 수정, 옵션 안내 보강, CS 응답 템플릿 수정, 검수 기준 점검 같은 실행 항목으로 바꿉니다.
재구매 예측은 어떤 의미인가요?
리뷰 감성, 만족 요인, 위험 신호를 함께 보며 브랜드나 상품별 재구매 가능성과 다음 캠페인·개선 우선순위를 판단하는 참고 지표로 사용합니다.
PLGO OMS·WMS와 연결해서 볼 수 있나요?
네. OMS와 WMS에서 발생하는 주문, CS, 반품, 출고 데이터와 리뷰·메시지 데이터를 함께 해석해 운영 판단에 필요한 근거를 만들 수 있도록 설계합니다.
분석 결과를 리포트나 회의 자료로 사용할 수 있나요?
네. 메시지 분류, 리뷰 감성, 상품 개선, 재구매 신호를 요약해 운영팀, MD, CS, 상품팀이 같은 근거로 논의할 수 있게 정리합니다.