🧩 VOC 분류 체계 설계: 경쟁사 비교를 위한 태깅 구조 만들기

VOC 데이터를 제대로 활용하려면 ‘분류 체계’가 핵심입니다. 이 글에서는 경쟁사 분석에 최적화된 VOC 태깅 구조를 설계하는 방법을 단계별로 안내합니다.

Oct 23, 2025

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고객의 소리를 데이터로 분석하려면 ‘잘 정리된 분류 체계’가 필수입니다.
하지만 많은 기업들이 VOC(Voice of Customer)를 수집만 하고,
제대로 분류하지 않아 분석이 어렵거나 인사이트를 놓치는 경우가 많습니다.

오늘은 경쟁사 비교까지 가능한 VOC 분류 체계를 설계하는 방법을 알려드릴게요.

1️⃣ VOC 분류 체계란?

VOC 분류 체계는 고객 피드백을 일정한 기준으로 나누어
‘이슈의 성격, 원인, 영향’을 파악할 수 있게 만드는 구조입니다.

예를 들어,

이렇게 나누면 ‘무엇이 문제인가’를 빠르게 파악할 수 있습니다.

경쟁사 분석에 활용하려면, 태깅 구조가 표준화되어야 합니다.
즉, 우리 브랜드뿐 아니라 경쟁사 VOC에도 동일한 기준을 적용할 수 있어야 하죠.

예시 👇

구분	브랜드 A	브랜드 B	공통 태그
배송 문제	“배송이 느리다”	“택배가 안 온다”	`배송지연`
품질 문제	“포장이 터져서 왔어요”	“내용물이 샜어요”	`패키징불량`
서비스 문제	“답변이 늦어요”	“문의 답변이 없음”	`응답지연`

이렇게 태그를 통일하면,
각 브랜드별 VOC 빈도·감정·해결율을 객관적으로 비교할 수 있습니다.

✔ 중복 없는 분류 체계
‘배송지연’과 ‘배송불만’을 따로 쓰면 데이터가 섞입니다.
하나의 개념엔 하나의 태그만 써야 합니다.

✔ 의미 단위 중심의 태깅
문장 단위보다 “불만의 주제”에 집중하세요.
예: “제품은 좋은데 배송이 늦었어요” → 배송지연 태그만

✔ 자동화 대비 가능성 고려
초기엔 사람이 태깅하더라도,
AI 기반 자동 분류를 고려해 일관된 키워드 체계를 만드는 것이 중요합니다.

대분류	중분류	소분류	예시 문장
제품	품질	패키징 불량	“박스가 찢어져 왔어요.”
서비스	응대	답변 지연	“문의했는데 답이 없네요.”
브랜드	인식	신뢰도 하락	“요즘 이 브랜드 너무 불안해요.”

이렇게 구조화하면
VOC 데이터가 쌓일수록 ‘문제의 구조’가 드러납니다.
그리고 동일한 구조로 경쟁사 데이터를 태깅하면
브랜드별 고객 경험의 강·약점을 한눈에 비교할 수 있죠.

초기엔 10~15개 태그로 시작하세요.
너무 세분화하면 관리가 어려워집니다.
월 1회 리뷰하며 태그를 재정비합니다.
새로운 이슈가 등장하면 추가해야 합니다.
자동화 툴과 연동합니다.
예: ‘VOC 분석 툴’이나 ‘소셜리스닝 플랫폼’과 연계해
태깅·분류를 자동화하면 인사이트 속도가 10배 빨라집니다.

VOC 분류 체계는 단순한 데이터 정리가 아니라,
고객의 언어를 비즈니스 언어로 번역하는 과정입니다.
이 언어가 정교할수록 경쟁사보다 빠르게 고객을 이해하고
더 정확하게 대응할 수 있습니다.

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