고객사는 매년 12만 건 이상의 반품 리뷰 텍스트를 수기로 분류하며 막대한 시간과 인력을 투입해왔습니다. 이커머스에서 제공하는 객관식 반품사유 카테고리는 개수가 제한적이고 서비스 개선에 치중되어 있어, 상품별로 필요한 정보를 충분히 얻기 어려웠습니다. 전체 반품 리뷰 중 절반가량이 리뷰 텍스트 형태로 작성되는데, 이를 분류하는 과정에서 많은 리소스가 소모되고 일부 고객 의견(VoC)이 누락되는 문제가 발생했습니다.

이에 고객사는 AI 자동화 솔루션을 도입해 리소스 활용 효율을 높이는 동시에 정확도를 높이고, 특정 기간이나 제품군에 대한 집중 분석까지 가능하도록 개선하고자 했습니다.

*본 포트폴리오 내 이미지는 이해를 돕기 위해 가상으로 제작되었습니다.

1. 포트폴리오 소개: AI 기반 반품 리뷰 자동 분류 솔루션

2. 작업 범위: 개발

3. 핵심 기능:
- 맞춤형 반품 사유 분류: 고객사 니즈에 맞춰 3단계(분류/문제/상세)로 분석
- 특정 기간별 데이터 분석: 원하는 기간을 선택해 반품 원인 비교 가능
- AI·사람 협업 분류: AI가 자동 분류하고, 7% 미만의 데이터만 사람이 검수하도록 최적화