IoT 앱 푸시 메시지 데이터 개선

개요

• 산업 분류: 제조
• 세부 Task: 데이터 기획, 데이터 가공, 가이드 작성
• 데이터 출처: 고객사 보유 앱 푸시 메시지
• 작업량: Confidential
• 납품 형태: xlsx(Excel)
• 활용 서비스: IoT 서비스 앱 푸시 메시지

문제

고객의 가전 사용 현황을 모니터링하여 기기별로 관리 목적의 메시지를 보내는 IoT 앱의 푸시 메시지를 개선하는 프로젝트였습니다. TEXTNET에 프로젝트를 의뢰한 고객사는 글로벌 전자제품 1위 기업으로 다양한 제품군을 보유하고 있었고, 제품군에 따라 사업부가 분리되어 있어 메시지의 형식과 내용을 통일하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 앱 사용자의 푸시 조회율을 높이면서, 올바른 사용 방법을 정확하게 안내하는 방향의 윤문이 필요했습니다.

해결 방안

• 제품별 작동 원리 파악 및 연구
  정확한 윤문을 위해서는 제품별로 어떤 상황에서 앱 푸시 메시지가 발송되는지 확인할 필요가 있었습니다. 고객사가 판매하는 다양한 제품의 작동 원리와 오류 상황을 파악하고, 필요한 경우 매장에 방문해 직접 사용해보며 고객 입장에서의 제품 사용 양상을 파악하려 힘썼습니다.

• 개선 지점 파악을 위한 UX 리서치
  앱 UX, 특히 푸시 메시지에 대한 기존 고객들의 반응을 파악하고자 가전을 많이 사용하는 고객들이 모인 온라인 커뮤니티를 조사했습니다. 다양한 핸드폰 기종에도 대응이 가능하도록 실제 테스트를 통해 최적의 문구 길이를 연구했습니다.

• 세심한 톤앤매너 설정
  단순히 고객 조회율을 높이기 위한 광고형의 문체를 사용하는 것이 아니라, 고객사가 고객에게 전달하고 싶은 뉘앙스가 무엇인지 파악하여 메시지에 반영했습니다. 정확하면서도 신뢰감을 주고, 고객이 가전 오사용에 대한 심각성을 인지할 수 있게 하면서도 불편한 느낌을 주지 않도록 지나치게 강한 어조는 피했습니다.

• 일관된 표현양식의 구체화 및 가이드화
  고객사의 니즈, 앱 사용자의 니즈를 종합하여 표현양식을 구체화하고 가이드로 작성했습니다. 본 프로젝트를 통해 개선한 메시지 작성 방향이 여러 사업부에 공통적으로 지속 반영될 수 있도록 명문화했습니다.

프로젝트 결과

• 최종 사용자의 니즈와 채널 특성에 맞는 대고객 메시지 데이터 구축
• 고객이 불편함을 느끼지 않는 메시지 톤앤매너 명문화
• 제품 작동 원리, 오사용의 원인과 해결방안 등 어려운 도메인 내용에 대한 윤문

이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
남보름

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.