많은 뷰티 브랜드 실무자들이 자사/경쟁사 분석의 중요성은 이미 잘 알고 있습니다.
그러나 고객 데이터(리뷰, Q&A, 커뮤니티 및 SNS 반응)를 모은 뒤엔, 어떤 액션을 실행해야 할 지 막막합니다.
- 수백 개의 리뷰를 다 볼 순 없고, 그렇다고 단 몇십 개의 리뷰로 전체 고객의 의견을 대표해도 되는지 확신이 서지 않습니다.
- 경쟁사 데이터를 모아도 우리 제품과의 차별점이 무엇인지 명확히 잡히지 않습니다.
- 분석을 시도하지만, 기획과 실행은 결국 ‘감’에 기대게 됩니다.
하지만, AI가 발달함에 따라 자사/경쟁사 분석을 이렇게 실행할 수 있습니다.
- 수백 개의 리뷰에서 반복적으로 등장하는 “톤업”, “발림성” 같은 긍정 키워드를 빠르게 캐치해, 실제 구매자 언어로 마케팅 메시지를 기획할 수 있습니다.
- 경쟁사 리뷰에서 고객이 남긴 “재구매는 했지만 좀 비싸다” 같은 표현을 바탕으로, 자사 제품의 포지셔닝을 ‘가성비 강점’으로 명확히 잡을 수 있습니다.
- 수백 개의 리뷰에서 반복적으로 등장하는 “엄마”, “선물” 같은 연관 키워드를 추출해, “엄마에게 선물하기 좋은”이라는 마케팅 캠페인을 진행할 수 있습니다.
- “배송이 느리다”, “커버력이 부족하다”는 부정 리뷰가 언제부터 늘었는지 감성 점수 변화로 파악해, 물류팀·제품팀과 함께 즉시 대응할 수 있습니다.
이 글에서는 실제 사례 4가지를 통해, 뷰티 브랜드 실무자들이 자사/경쟁사 AI 분석을 활용한 ‘실행 가능한 액션’을 소개합니다.
글 마지막에 우리 제품에 대한 반응을 직접 확인해 볼 수 있는 데모도 신청 받으니 끝까지 읽어 주세요 😄
사례 1. 우리 제품을 사는 고객들의 진짜 이유를 마케팅 메세지에 써보세요 (자사 분석 AI 리포트 기능)
고객들은 우리 제품을 왜 구매할까요? “성분이 마음에 들어서”, “발림성이 좋아서” 등과 같이 디테일하게 이유를 파악할 수 있다면, 훨씬 더 정교한 마케팅 메시지를 만들 수 있습니다.
하지만 오픈마켓 리뷰, 커뮤니티, SNS에 흩어진 수많은 리뷰를 일일이 읽으며 의미 있는 반응을 찾아내는 건 현실적으로 어렵습니다. 몇몇 인상적인 문장을 발견해도, 그게 전체 의견을 대표하는지는 확신할 수 없고요.
만약 정확한 고객의 목소리를 AI가 알아서 찾아준다면 어떨까요?
AI가 다양한 채널에서 수집한 자사 리뷰를 분석해 고객들이 실제로 많이 언급하는 키워드와 긍·부정 표현을 추출합니다. 제품별로 어떤 특징이 강점으로 인식되고, 어떤 부분에서 불만이 발생하는지 시각적으로 확인할 수 있습니다.
덕분에 고객의 진짜 언어를 기반으로 마케팅을 기획하고, 제품 개선 아이디어로도 바로 연결할 수 있습니다.
실제 사례
Before
뷰티 브랜드 A사 마케터는 새 스킨케어 라인을 런칭한 후, 올리브영과 네이버 커머스에 올라온 리뷰를 분석하기 위해 하나하나 읽으며 인사이트가 될 만한 댓글을 수집하고 데이터를 정리했습니다. 수백 개의 리뷰를 읽고 키워드를 수동으로 분류하느라 밤늦게까지 일했지만, 여전히 중요한 이슈를 놓치거나 회의 준비에 너무 많은 시간이 걸려 어려움을 겪었습니다.
After
A사는 달파의 자사/경쟁사 분석 솔루션을 도입한 후, 담당 상품별 리뷰 분석 리포트를 매주 받아보았습니다. 그 결과 특정 제품에서 “톤업”과 “발림성”과 관련해 고객들이 매우 긍정적으로 반응하는 것을 빠르게 캐치했습니다. 제품의 이러한 장점을 극대화하기 위해 이후 “틱톡”, “인스타그램”에서 비포앤애프터 영상을 위주로 올리는 인플루언서를 찾았습니다. 그리고 그와 함께 “톤업”과 “발림성”을 훨씬 강조할 수 있는 영상 캠페인을 진행하였습니다. 그 결과, 실제 여러 콘텐츠가 바이럴을 타면서 매출을 30% 가까이 올릴 수 있었습니다.
경쟁사 분석 AI 리포트를 통해 얻을 수 있는 결과물 및 활용 액션
- 고객 데이터 수집 자동화
- 결과물 : 네이버, 올리브영 등 주요 커머스 플랫폼의 상품 리뷰를 자동 수집해 수작업 없이 최신 고객 데이터 확보
- 활용 액션 : 리뷰 분석 시간 절감, 실시간 트렌드 감지 가능
- 주요 키워드 추출
- 결과물 : ‘톤업’, ‘발림성’, ‘냄새’ 등 자주 언급되는 키워드를 감성(긍·부정)과 함께 정리
- 활용 액션 : 카피라이팅, 상세페이지, 광고 메시지 개선에 활용
- 상품별 핵심 이슈 정리
- 결과물 : 각 상품별로 고객이 반복적으로 지적하거나 칭찬하는 포인트 항목별 정리 (예: A상품 – 유분기, B상품 – 지속력)
- 활용 액션 : 상품 개선 포인트 도출, 기획 및 리뉴얼 기초 자료로 활용
- 기간별 트렌드 변화 시각화
- 결과물 : 일간/주간/월간 단위로 키워드 언급량과 감성 변화 추이 그래프 제공
- 활용 액션 : 시기별 마케팅 타이밍 조정, 이슈 사전 대응
- 마케팅/제품 기획 방향성 제안
- 결과물 : 데이터 기반으로 고객이 반응한 메시지, 피드백 기반 개선 포인트 등을 정리
- 활용 액션 : 브랜드 캠페인 기획, 사내 보고서 작성에 즉시 활용
- 보고서 다운로드 기능 제공
- 결과물 : 요약본이 포함된 회의자료 형태 리포트
- 활용 액션 : 주간 회의, 팀 공유용 자료로 바로 활용 가능
사례 2. 고객들이 직접 언급하는 경쟁사 대비 차별점을 마케팅과 제품 개선에 활용해 보세요! (경쟁사 비교 분석 AI 리포트 기능)
우리 브랜드가 경쟁사 대비 어떤 점에서 더 좋은 평가를 받고 있을까요? 반대로 어떤 점은 뒤쳐질까요? 어떤 표현과 이유로 좋아하는지 구체적으로 파악할 수 있다면 마케팅과 제품 전략이 훨씬 강력해질 수 있습니다.
하지만 경쟁사 리뷰를 수집하고, 자사와 비교해가며 분석하는 과정이 매우 번거롭고 시간이 오래 걸립니다. 고객 표현은 주관적이기 때문에 해석도 사람마다 달라질 수밖에 없고요.
만약 AI가 자사와 경쟁사 리뷰를 한눈에 비교해주고, 강점·약점을 객관적으로 보여준다면 어떨까요?
AI가 경쟁 브랜드 리뷰 데이터를 수집한 뒤, 키워드·감성·언급량을 자동 분석해 자사와 경쟁사의 소비자 반응을 비교합니다. 광고성 리뷰는 걸러내고 고객의 실제 피드백만을 분석 대상으로 삼기 때문에 더욱 신뢰할 수 있습니다.
이런 분석을 바탕으로 경쟁사보다 어떤 점이 부족한지, 반대로 우리가 더 강점으로 내세울 수 있는 포인트는 무엇인지 빠르게 파악할 수 있습니다.
실제 사례
Before
뷰티 전문 광고 대행사 G사에서 여성 기초 화장품 신규 브랜드를 준비 중인 마케터는, CEO로부터 포지셔닝 전략을 수립하라는 미션을 받았습니다. 경쟁사 3곳을 선정해 다양한 채널에서 실제 고객 반응을 직접 수집했습니다. 광고나 협찬을 배제하고 정말 고객의 진짜 반응만 추리기 위해 많은 시간이 걸렸습니다. 또한 브랜드별로 고객 인식을 비교하기 위해 많은 노력을 들여 엑셀로 정리해가며 구분했습니다. 그러나 열심히 노력했는데도 불구하고 확신이 서지 않았습니다. 과연 이렇게 모은 정보가 정확할까 라는 의구심이 계속 남았습니다.
After
G사는 달파의 자사/경쟁사 분석 솔루션을 도입한 후, 그동안 일일이 확인해야 했던 쇼핑몰 리뷰, 커뮤니티, SNS 후기에 있는 경쟁사 반응을 자동으로 수집할 수 있었습니다. 그뿐만 아니라 ‘협찬’, ‘광고’ 등 상업성 짙은 리뷰는 AI가 자동으로 제외해, 실제 구매자의 오가닉 반응만을 분석에 활용할 수 있게 되었습니다. 그 결과 “재구매했다. 그런데 좀 비싸감이 없지 않다” 등 재구매는 하지만 비싼 가격에 대한 아쉬움이 있는 경쟁사에 대한 고객 반응을 확인할 수 있었습니다. 이 인사이트를 바탕으로, G사는 자사 제품의 포지셔닝을 ‘재구매를 부르는 확실한 가성비’로 명확히 잡을 수 있었습니다. 해당 전략을 바탕으로 내부 의사결정도 크게 단축시켜 다음 라인업을 시장에 출시했습니다.
경쟁사 분석 AI 리포트를 통해 얻을 수 있는 결과물 및 활용 액션
- 경쟁사 리뷰 자동 수집
- 결과물 : 올리브영, 네이버 쇼핑, SNS 등에서 경쟁 브랜드의 리뷰 데이터를 자동 수집
- 활용 액션 : 경쟁사 트렌드 모니터링을 일간/주간 단위로 정기화
- 경쟁사 키워드·감성 분석
- 결과물 : ‘가성비’, ‘지속력’, ‘톤업’ 등 경쟁사 제품에 대한 주요 키워드와 긍·부정 감정 분석
- 활용 액션 : 차별화 포인트 도출, 마케팅 메시지에 즉시 반영
- 자사 vs 경쟁사 비교 리포트 제공
- 결과물 : 자사 제품과 경쟁사 제품의 리뷰 수, 핵심 키워드, 감성 톤 등을 표와 그래프로 시각화
- 활용 액션 : 사내 보고서 및 기획안에 바로 활용
- 핵심 리뷰 문장 요약 정리
- 결과물 : 경쟁사 제품에 대한 대표 긍/부정 문장 추출로 소비자 반응을 빠르게 파악
- 활용 액션 : 브랜드 포지셔닝 전략 수립 시 참고 가능
- 보고서 다운로드 기능 제공
- 결과물 : 경쟁사 분석 결과를 요약본 + 상세 데이터 시트 형태로 제공
- 활용 액션 : 광고 제안서, 회의자료로 손쉬운 2차 활용 가능
사례 3. 수만 개의 리뷰에서 추출된 객관적인 데이터로 마케팅 액션을 해보세요. (연관어 분석 기능)
“선크림”이라는 간단한 키워드만으로는, 고객이 진짜 중요하게 생각하는 속성을 파악하기 어렵습니다. 실제로 고객이 중요하게 여기는 건 “끈적임”, “백탁”, “톤업”, “수분감” 같은 구체적인 내용이기 때문이죠.
하지만 수만 개 리뷰를 직접 읽으며 반복적으로 등장하는 키워드를 찾기란 거의 불가능에 가깝습니다. 몇십 개 리뷰만 보고 전체를 판단하자니 신뢰도도 떨어지고요.
만약 AI가 고객들이 실제 사용하는 언어에서 핵심 키워드와 연관어를 자동으로 추출해준다면 어떨까요?
AI가 다양한 채널에서 수집한 수만 건의 고객 피드백을 기반으로, 사람들이 실제 사용하는 언어를 분석해 객관적인 키워드 군을 자동 추출하고 시각화해 줍니다. 단편적인 사례나 직관에 의존하지 않고, 대표성 있는 표본을 기반으로 한 신뢰도 높은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
덕분에 감에 의존했던 정성적인 데이터도 객관적인 근거로 전환되고, 마케팅과 제품 개선에 바로 활용 가능한 인사이트로 연결됩니다.
실제 사례
Before
뷰티 셀렉트샵 K사는 선크림 제품에 대한 추가 마케팅 캠페인 기획을 위해 아마존과 큐텐 리뷰를 수작업으로 수집하고 주요 키워드를 정리해 고객 반응을 분석하고자 하였습니다. 그러나 “선크림”, “SPF”, “자외선” 같은 키워드만 추출되었고, 고객이 중요하게 여기는 세부 니즈(예: “끈적임 없음”, “자연 톤업”)를 놓친 채 캠페인을 기획해, 실제 매출 반응은 기대에 못 미쳤습니다.
After
K사는 달파의 자사/경쟁사 분석 솔루션을 도입한 후, 다양한 채널에서 수집된 고객 데이터로부터 ‘선물’, ‘엄마’, ‘톤 보정’과 같은 연관 키워드들이 다수 추출되는 것을 시각적으로 확인할 수 있었습니다. 특히 기존 브랜드의 충성 고객층인 20대 초중반 여성들이 해당 제품을 어머니 선물용으로 많이 구매하고 있다는 사실을 통계적으로 유의미하게 도출할 수 있었습니다. 이에 착안해 “어버이날 선물하기 딱 좋은 제품”이라는 컨셉으로 캠페인을 기획하였고, 다양한 시딩 프로젝트와 함께 입소문을 유도한 결과, 소비자 니즈에 정확히 부합하는 마케팅을 전개할 수 있었습니다
연관어 분석 기능으로 얻을 수 있는 결과물 및 활용 액션
- 리뷰 기반 키워드 자동 추출
- 결과물 : 수많은 리뷰에서 자주 언급되는 키워드를 AI가 자동 추출
- 활용 액션 : 복잡한 수작업 없이 핵심 언어를 빠르게 파악
- 의미 기반 연관어 클러스터링
- 결과물 : ‘보습’, ‘수분감’, ‘무기자차’처럼 의미가 유사한 단어들을 하나의 카테고리로 묶어 정리
- 활용 액션 : 고객 니즈를 군집화하여 제품 특성과 연계 가능
- 감성 정보와 함께 시각화 제공
- 결과물 : 각 키워드가 긍정/부정 중 어떤 뉘앙스로 언급되었는지 파악 가능
- 활용 액션 : 카피라이팅, 상세페이지, 광고 소재 개선에 즉시 활용
- 보고서 다운로드 기능 제공
- 결과물 : 자동 정리된 연관어 클러스터, 시각화 자료, 대표 문장 등을 보고서 형태로 정리
- 활용 액션 : 팀 간 커뮤니케이션, 사내 제안서, 마케팅 자료로 직접 활용
사례 4. 부정 이슈를 실시간으로 감지하고 빠르게 대응하세요 (긍/부정 분석 기능)
고객 불만은 언제, 어디서부터 시작되는 걸까요? 부정적인 리뷰가 하나둘 늘어나기 시작할 때 빠르게 대응할 수 있다면, 브랜드 리스크를 줄일 수 있습니다.
하지만 수많은 리뷰와 댓글을 일일이 읽고 감정을 해석하는 일은 쉽지 않습니다. 팀원마다 해석이 달라 실제 대응 방향이 엇갈리는 경우도 흔합니다. ‘배송이 느리다’는 리뷰가 단순한 배송 이슈인지, 브랜드 전반의 불만으로 번질지 즉각적으로 판단하긴 어렵습니다.
만약 AI가 부정 리뷰의 흐름을 자동으로 감지해, 이슈가 커지기 전에 알려준다면 어떨까요?
AI가 리뷰의 문맥과 표현을 분석해 긍정/부정/중립 감정을 자동으로 분류하고, 시간대별로 점수화합니다. ‘배송 지연’, ‘커버력 부족’처럼 반복되는 이슈도 카테고리별로 구조화해 보여주기 때문에 대응 우선순위도 쉽게 정할 수 있습니다. 브랜드는 문제가 생기기 전 조치할 수 있고, 제품의 약점은 빠르게 개선하며 강점은 더욱 강화할 수 있습니다.
실제 사례
Before
여성 화장품 브랜드 M사는 최근 출시한 파운데이션 제품에 대해 네이버 커머스에 부정적인 리뷰가 일부 올라오는 것을 인지했습니다. 그런데 어떤 문제인지 확인하기 위해 직접 리뷰를 하나하나 읽으며 파악해야 했습니다. CS 대응 방식이 문제인지, 배송이 느렸던 건지, 마케팅 메시지가 실제 제품과 달라 오해를 불렀던 건지 말이죠. 그런데 그 사이 부정적 여론은 퍼질 가능성이 커지고 있었고, 사내 회의에서는 서로 다른 해석으로 혼란만 가중되었습니다. 결국 명확한 결론없이 대응 타이밍을 놓칠 위기에 처했습니다.
After
M사는 달파의 자사/경쟁사 분석 솔루션을 도입한 후, 얼마 지나지 않아 다른 파운데이션 제품에서 갑자기 부정 리뷰가 늘어나는 걸 파악했습니다. 확인한 결과, 부정 리뷰의 약 60%가 ‘커버력 부족’과 ‘배송 지연’ 이슈에 집중되어 있었습니다. 해당 이슈는 즉시 제품개선팀과 물류팀에 공유되었고, 대응 전략이 빠르게 실행되었습니다. 이후 고객센터에 불만 접수 건수가 줄어들었습니다. 이후에도 M사는 시간대별·채널별 긍/부정 추이를 확인할 수 있게 되어, 향후 이슈에도 빠르게 대응할 수 있는 체계를 갖추었습니다.
긍/부정 분석 기능으로 얻을 수 있는 결과물 및 활용 액션
- 긍/부정 리뷰 자동 분류
- 결과물 : 수만 개의 리뷰에서 감성 뉘앙스를 분석해 긍정/부정/중립으로 자동 분류
- 활용 액션 : 브랜드 이미지 실시간 모니터링, 위기 조짐 빠른 인지
- 카테고리별 이슈 원인 파악
- 결과물 : “커버력”, “발림성”, “지속력”, “트러블 유발”, “용기 불편”, “배송 지연” 등 주요 이슈에 감성 태그
- 활용 액션 : 불만 요인 구조화, 문제 해결 우선순위 결정에 활용
- 긍/부정 점수 시각화 및 트렌드 분석
- 결과물 : 시간대별, 채널별 긍/부정 리뷰 점수와 변화 추이 시각화
- 활용 액션 : 이슈 발생 시기 및 경로 추적, 대응 타이밍 최적화
- 리뷰 문장 요약 제공
- 결과물 : 긍정/부정 리뷰 각각 대표 문장을 요약해 실사용자 목소리 직접 확인
- 활용 액션 : 제품 개선 포인트 설득, 내부 공유자료로 활용
- 보고서 다운로드 기능 제공
- 결과물 : 감성 분석 결과를 기반으로 카테고리별 부정 이슈, 감성 점수 변화 추이, 대표 리뷰 문장 등을 자동 정리한 보고서
- 활용 액션 : 팀 간 이슈 공유, 브랜드 리스크 대응 회의자료, 제품 개선 및 CS 전략 수립 자료로 직접 활용
마치며
지금까지 뷰티 브랜드 실무자들이 실제로 AI 기반 자사/경쟁사 분석을 통해 실행 가능한 인사이트를 도출한 4가지 사례를 소개해드렸습니다.
여기까지 읽으셨다면, 아래 두 가지만 기억해 주세요.
1. 분석 결과가 ‘전략과 액션’으로 연결되는가?
단순히 데이터를 보여주는 수준을 넘어서야 합니다.고객이 어떤 언어로 제품을 칭찬하고, 어떤 포인트에 실망하는지를 파악해야 진짜 마케팅/제품 전략이 나옵니다.
달파의 자사/경쟁사 분석 AI는 수백 건의 리뷰와 언급 속에서 의미 있는 키워드를 추출하고, 감정 흐름까지 정리해 실행 가능한 인사이트를 전달합니다.
2. 반복 작업을 자동화해 실무 리소스를 최적화할 수 있는가?
리뷰 수집, 키워드 정리, 트렌드 시각화, 마케팅 전략 제시까지 모든 과정을 사람이 처리하는 방식으로는 실무에 적용하기 어렵습니다.
달파의 자사/경쟁사 분석 AI는 실무자가 오직 액션에만 집중할 수 있도록나머지 번거로운 과정은 모두 AI가 처리해줍니다.
우리 제품에 대해 고객들은 지금 뭐라고 말하고 있을까요?
아래 버튼을 눌러 신청하시면, 우리 브랜드에 대한 실제 고객 반응이 담긴 데모 리포트를 받아보실 수 있습니다.
지금 우리 고객들의 반응을 확인해 보세요 👇
