Y.Siyeon

1 분 소요

개요

  • 1대1 비교가 잘되게 설계
  • 기본 정보와 텍스트(단어) 위주의 대시보드 설계

1. 대시보드 임베딩

2. 대시보드 설명

1) 지도 시각화

  • 주소 정보를 기반으로 위도·경도 좌표를 계산해 각 가게의 위치를 지도에 표시했습니다.
    (위치가 겹치는 경우 약간의 임의 조정을 적용했습니다.)
  • 지도 내 아이콘 클릭 시 비교 대상(경쟁 가게) 가 변경됩니다.
  • 주 가게는 빨간색, 경쟁 가게는 파란색으로 구분했습니다.
  • 지도 하단의 순위는 검색 순위 + 리뷰 수를 기반으로 산출되었습니다.

2) 키워드 리뷰

  • 네이버 내 주요 리뷰 키워드 데이터를 수집하여 가게별로 비교했습니다.
  • 주 가게 기준 내림차순 정렬되며, 색이 진할수록 값(리뷰 수)이 큽니다.

3) KPI 지표

  • 각 가게명 아래에 총 리뷰 수를 표시했습니다.
  • 가게 옆 메뉴 아이콘 클릭 시, 해당 가게의 메뉴 정보를 확인할 수 있습니다.
  • 전체 리뷰 수 = 방문자 리뷰 수 + 블로그 리뷰 수

4) 방문 리뷰 정보

  • 1인당 최대 방문 횟수 → 동일 사용자가 가장 많이 방문한 횟수 (MAX)
  • 최빈 방문 횟수 → 가장 자주 등장한 방문 횟수 (Mode)
  • 라인차트는 연·월별 리뷰 작성 추이를 보여주며, 연도 선택이 가능합니다.
    (단, 주 가게 기준으로 데이터가 존재하는 연도만 선택 가능)
  • 특정 월에 마우스 오버 시, 해당 시기의 리뷰에서 등장한 5회 이상 키워드를 빈도순으로 표시합니다.

5) 감성 분석

  • 각 가게의 평균 감정 점수, 긍정/부정어 개수 및 비율을 시각화했습니다.
  • 긍정어/부정어 KPI에 마우스를 올리면,
    해당 가게의 긍정·부정 키워드 목록(빈도순) 이 표시됩니다.
    (단, 키워드가 많을 경우 일부는 생략될 수 있습니다.)
  • 하단 트리맵은 키워드 중요도/특이도를 나타냅니다.
    • 특이도 : 다른 가게에는 적게 등장하지만 해당 가게에서 많이 언급된 단어
    • 중요도 : 해당 가게에서 자주 등장한 주요 단어
    • 색이 진하고 사각형이 클수록 점수가 높음을 의미합니다.

다음 단계 (예정)

현재까지 분석 결과를 기반으로 대시보드 설계 단계를 완료했습니다.
다음 단계에서는 완성된 대시보드를 통해 인사이트 도출과 마케팅 기획서 작성을 진행할 예정입니다.

- 데이터 수집

네이버 리뷰 데이터를 크롤링하여 가게별 리뷰·메뉴·방문 정보를 수집합니다.

- TF-IDF 분석

리뷰 텍스트를 기반으로 가게별 특징 단어(차별 키워드) 를 추출하고 경쟁 가게 간 언어적 차이점을 분석합니다.

- 감성 분석 (Sentiment Analysis)

리뷰 내 긍정·부정 표현을 분석하여 가게별 감정 점수 및 비율을 산출하고
긍정/부정 키워드의 패턴을 비교합니다.

- Tableau 시각화

TF-IDF 및 감성 분석 결과를 기반으로
가게별 비교 대시보드 및 지역 기반 지도 시각화를 구현합니다.

- 인사이트 도출 및 협업

대시보드 인사이트를 바탕으로 마케팅 담당자와 협업하여
브랜드 강점과 개선 포인트를 도출하고 콘텐츠 방향성을 제시합니다.

- 마케팅 전략 기획 및 실행

도출된 인사이트를 홍보 콘텐츠, 이벤트, SNS 포스팅 등 마케팅 전략으로 연결합니다.

대시보드는 Tableau Public 에서 확인할 수 있습니다.

참고