과거에는 경쟁사 분석이 ‘감’이나 ‘입소문’에 의존했습니다. “요즘 A브랜드가 뜨더라”, “B 브랜드 서비스가 별로래” 같은 이야기들이죠.
하지만 지금은 VOC(Voice of Customer, 고객의 소리) 데이터를 통해 경쟁사의 강약점을 AI가 직접 분석해주는 시대입니다.
특히 AI는 수천 건의 리뷰와 커뮤니티 글을 읽고, ‘고객이 가장 자주 불만을 표현한 키워드’를 자동으로 추출할 수 있습니다.
💡 즉, “사람이 일일이 읽지 않아도 고객이 화난 이유를 한눈에 볼 수 있는 시대”입니다.
경쟁사의 VOC도 수집 대상입니다.
📊 2️⃣ VOC 기반 경쟁사 분석의 핵심 프로세스
경쟁사 VOC 분석은 단순히 부정적인 리뷰를 모으는 게 아니라, **“불만의 패턴”**을 찾는 과정입니다.
아래 4단계를 거치면 경쟁사 약점을 데이터로 시각화할 수 있습니다.
1️⃣ 데이터 수집 – 리뷰, SNS, 커뮤니티, 앱스토어 등에서 경쟁사 언급 자동 수집 2️⃣ AI 감정 분석 – 긍정/부정/중립 감정 분류 3️⃣ 불만 키워드 추출 – 부정 문장에서 핵심 명사 및 감정 단어 추출 4️⃣ 빈도 + 감정 점수 기반 랭킹 – “가장 많이 불만이 나온 이슈” TOP10 자동 계산
🧠 3️⃣ AI가 뽑은 경쟁사 고객 불만 키워드 TOP10 예시
아래는 바인더(Binder)의 VOC 분석 시스템으로 외식 브랜드 A사의 최근 3개월간 VOC 데이터를 분석한 결과 예시입니다.
순위
불만 키워드
비중(%)
주요 맥락
1
배달 지연
22.8%
주문량 급증 시 배송 지연, 안내 부족
2
직원 불친절
18.5%
오프라인 매장 응대 관련
3
양이 적음
14.2%
신메뉴 중심으로 반복 제기
4
가격 인상
11.9%
할인 종료 후 불만 다수 발생
5
포장 불량
9.6%
배달앱 리뷰에서 집중 발생
6
대기 시간 길다
8.3%
주말 피크타임 불만 집중
7
사진과 다름
6.1%
SNS 후기 중심
8
앱 오류
4.8%
주문 결제 관련 시스템 이슈
9
쿠폰 안 됨
2.5%
이벤트 종료 공지 누락
10
재방문 의사 없음
1.3%
종합적 실망 표현
🧩 이 표는 실제 VOC 분석 로직에 따라 AI가 감정 스코어와 빈도를 종합해 뽑은 결과의 예시입니다. 단순히 많이 언급된 단어가 아니라, “고객이 강하게 불만을 표현한” 키워드가 상위에 오릅니다.
⚙️ 4️⃣ 바인더(Binder)로 경쟁사 불만 키워드 자동 추출하기
바인더는 소셜 리스닝 기반 VOC 분석 솔루션으로, 경쟁사 리뷰·커뮤니티·SNS 데이터를 자동 수집하고 AI가 실시간으로 분석합니다.
바인더의 핵심 기능 예시 👇
🤖 AI 감정 분석: 부정어/강조어까지 감정 스코어링
🧩 키워드 클러스터링: 유사 단어(예: “늦음”, “지연”, “느리다”)를 자동 병합
📈 실시간 대시보드: 경쟁사별 불만 TOP10 키워드 자동 업데이트
📨 알림 기능: 특정 부정 키워드 급증 시 자동 알림 발송
📊 예: “A브랜드 배달 지연” 언급이 24시간 내 200% 증가하면 바인더가 즉시 알림을 보내 “경쟁사 위기 발생”을 감지할 수 있습니다.
경쟁사 이슈를 쉽게 뽑아 볼 수 있습니다.
🚀 5️⃣ 이렇게 활용하세요: VOC 불만 키워드의 실전 인사이트
1️⃣ 마케팅 포지셔닝 강화 → 경쟁사가 욕먹는 포인트를 피해서 메시지를 설계하세요. (예: “빠른 배달로 믿을 수 있는 OOO”)
2️⃣ 제품 개선 우선순위 선정 → 고객 불만이 쏠리는 부분을 참고해 내부 개선 순서를 정합니다.
3️⃣ 위기 예측 및 선제 대응 → 경쟁사 VOC 급증 키워드가 자사로 확산되기 전에 선제 조치할 수 있습니다.
4️⃣ 브랜드 평판 모니터링 → 자사와 경쟁사 긍정/부정 비율을 함께 비교해 브랜드 건강도를 수치로 관리할 수 있습니다.
💬 마무리
이제는 고객이 남긴 리뷰 한 줄, SNS 댓글 하나도 경쟁사의 전략적 약점을 보여주는 중요한 단서입니다.
AI VOC 분석은 ‘감’으로 읽던 시장의 소리를 **‘데이터로 읽는 인사이트’**로 바꿔줍니다.
바인더는 경쟁사 VOC 데이터를 자동으로 수집하고 불만 키워드를 실시간으로 분석해주는 AI CX 인텔리전스 솔루션입니다.
고객의 소리 속에 경쟁사의 약점이 숨어 있습니다. 지금, 그 목소리를 데이터로 들어보세요.
