[YAPP 4주차] 파이썬 크롤링을 활용한 경쟁 서비스의 앱스토어 리뷰 분석 (UX,VOC분석)

 

OVERVIEW

실제로 우리 서비스의 고객들이 사용하는 어플로 설문조사 때 언급이 되었던 서비스는  '트라비포켓'이었다. 이외에도 ios에는 여행경비와 관련된 다양한 서비스들이 있었는데..  이를 본 나는,  통계학부 시절 배웠던 파이썬이. . 급 당기기 시작했다 ㅋㅋ

 

크롤링.. 좀.. 함 해볼까? 

 

목표 : 애플/구글 스토어에 등록되어 있는 기존 서비스의 리뷰를 분석해 인사이트를 찾자

 

파이썬을 손에 놓은지 꽤 되어서 조금 두렵긴 했지만,

나에겐 챗gpt와 구글신이 있기 때문에!

오랜만에 도오전 해보기로 결심.

 

근데 이게 웬걸? 2년전 기업은행 인턴 당시만 해도,

앱리뷰 분석 과제로 직접 파이참으로 코드를 짜서

앱리뷰를 크롤링하는 동기를 본 적이 있었는데.. 이젠 라이브러리가 있잖아? ㅋㅋㅋ

앱스토어는 app_store_scraper , 구글스토어는 google-play-scraper로 크롤링 가능!!

(참 세상이 많이 좋아졌습니다..?)

 

그래서 코드를 조금 공유해보면. . . 아래와 같습니다.

colab으로 작업을 해서 라이브러리가 안 깔려있는 이슈가 있기 때문에 먼저 구글 드라이브 path를 지정해 주고, 설치를 했습니다.

구글 드라이브 연동

원하는 서비스의 id를 입력하면 크롤링 가능

 

id는 스토어 링크 url로 확인 할 수 있고, 위와 같이 크롤링을 하게 되면..!

아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다.  첫 번째 행만 뽑아봤어요.

 

이후에는 내가 원하는 칼럼명으로 바꾸고, review데이터를 활용해서 데이터분석을 할 수 있는 거죠 

찾아보니, 모든 데이터가 100% 크롤링 되는건 아닌거 같은데, 그렇게 많은 리뷰 수가 아니라서 전부 다 크롤링 된거 같기도 해요.

 

 

암튼, 이후에 유사 서비스 5가지를 더 크롤링을 진행했고, 결과는 아래와 같았습니다

트리플...19년도에 무슨일이..?ㅋㅋ

 

1. 진행과정

데이터가 많을수록 인사이트를 얻기 좋다고 생각했는데, 생각보다 너무 옛날 리뷰 + 어플별 리뷰수의 비대칭 이슈가... ㅜ 크롤링한 데이터에는 '리뷰와 평점' 데이터가 함께 있기에 텍스트 분석과 평점을 활용해 보기로 했고, 총 3가지의 방향으로 진행을 했다. 윈도를 쓰기 때문에 Okt 형태소 분석기를 활용!

 

2. 진행목차

 

1) 키워드 분석

2) 평점기반 키워드 분석

3) 토픽모델링

 

앞서 언급한 데이터 이슈로 1,2)는 트라비포켓만 3)은 모든 6가지 취합 데이터로 진행

3단계로 나눠 진행한 리뷰 분석 목차

 

3. 결론

마지막 3번 토픽모델링은.. 해석하기 나름이기도 하고, 조금 어려운 부분이 있었지만 2번 텍스트 - 평점기반 키워드에서 인사이트를 많이 얻을 수 있었다! 평점 중 4,5점을 긍정으로/ 1,2,3을 부정으로 나는 판단하였고, 감정분석과 함께 그래프를 그려보니 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 긍정과 부정에 확실히 키워드 차이가 있음에 너무너무 신기했다! 

 

 

 

이렇게 까지 타 서비스 분석을 해보니 파이썬 공부하길 잘했단 생각이! 이런 게 voc 분석이겠죠? 통계학사의 서비스 기획은 이런게 가능합니다-!

 

위 키워드를 기반으로 raw데이터를 살펴보며 고객들이 어떤 부분에 불편함을 느끼고, 만족하는지를 일일이 읽어보며 파악하였고. 이를 바탕으로 우리 서비스의 기능을 정의할 수 있었다.  이제 그럼 고객여정지도를.. 만들어 볼까..?

 

 

그리고 이 내용을 기획세션 때 발표를 진행했다. 무신사에서 진행되었던 기획세션! 사옥조타...

성수 무신사 사옥 

 

우리 서비스 아이데이션부터 현재 기획진행까지 모두 이야기했고, 다들 팀들의 기획 현황도 들으면서 많이 자극받을 수 있었다!

회의실 조타..

-이상 파이썬 10000% 활용한 방구석 기획 끝