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[웹 크롤링 사례] 식품 제조사 유튜브 댓글 수집




국내 식품 제조사 OO사에서 자사 제품에 대한 반응을 파악하기 위해, 자사 제품 리뷰 유튜브 영상들에 달린 댓글 수집을 의뢰하셨습니다.

유튜브는 가장 강력한 홍보, 마케팅 채널이 되었습니다. B2C 비즈니스를 하는 대부분의 기업에서 유튜브를 마케팅 채널로 적극 활용하고 있는데요,

유튜브를 마케팅 채널로 활용할 때 아래와 같은 두 가지 효과를 기대할 수 있습니다.

1. 컨텐츠를 통한 상품 홍보

2. 댓글을 통한 고객과의 커뮤니케이션

특히 유튜브 채널 특성상 고객들이 가감없는 의견을 댓글에 남기기 때문에, 고객의 의견을 듣기에 매우 효과적인 채널입니다.

하지만, 수많은 영상의 댓글을 일일이 확인하기는 어렵고, 자사 채널뿐만 아니라 외부 채널에서도 직간접적으로 자사 상품에 대한 컨텐츠가 생성되며, 또 그 각각의 영상에 수많은 댓글이 달리기 때문에 이 의견들을 직접 분석하기는 불가능합니다.

예를들어, 유튜브에서 새우깡 리뷰 라는 키워드를 검색하면,

아래와 같은 영상들이 검색 결과로 나옵니다.



유튜브 새우깡 검색 결과


각 영상에는 아래와 같은 수많은 댓글이 달리는데요,



유튜브 댓글

이 웹상의 데이터를 가공하기 편한 엑셀 형태의 파일로 수집하여 전달드립니다.



댓글 모음(엑셀)



이번에 OO사에서는 자사에서 판매하는 상품들을 유튜브에서 검색했을 때 나오는 영상들에 달린 댓글을 수집해달라는 의뢰를 주셨습니다.

유튜브 댓글 웹 크롤링을 하면,

- 자사 상품에 대한 고객의 의견을 가공 가능한 형태로 확보할 수 있고

- 이후 감정 분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 등 다양한 분석 기법을 통해

상품에 대한 여러가지 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이처럼 여러 기업에서 고객 댓글을 모니터링하기위해 웹 크롤링 의뢰를 주고 계십니다. 진행하고 싶은 웹 크롤링 크로젝트가 있으시다면 언제든지 문의를 나겨주시기 바랍니다!





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