에브리뷰 (EVERYVIEW)

프로젝트 기술 소개서

실행영상

EVEREVIEW_.mp4

목차

1. 웹 서비스 소개
2. 기술 스택
3. 주요 기능
4. 프로젝트 구성도
5. 개발 팀 소개
6. 개발 기간 및 일정
7. 실행 방법
8. 버전
9. FAQ (자주 묻는 질문)

웹 서비스 소개

ML 알고리즘을 이용해 라뷰 분석을 진행하고, 결과를 시각화하여 대시보드 형식으로 제공하여 제품이나 서비스에 대한 소비자의 피드백을 파악하고 앞으로의 방향성에 대해 인사이트를 도출할 수 있도록 도와주는 서비스.

Ver.1.0.0은 유튜브 댓글을 분석하여 결과를 보여주는 서비스입니다.

• 타겟층
  : 자신의 채널에 달린 댓글 내용을 분석한 결과를 쉽게 확인하고 싶은 유튜브 채널 운영자

• 문제 정의
  : 시청자 댓글을 확인하여 시청자들이 채널으로부터 원하는 컨텐츠가 무엇인지, 어떠한 피드백을 주는 지 알고 싶지만 운영자가 직접 취합하여 통계를 내거나 분석을 진행할 시간도 없고, 직원을 구할 여유가 없는 채널 운영자들이 있다.

• 가설 설정
  : 시청자가 남기는 댓글이 영상 콘텐츠나 채널에 대한 피드백을 담고 있을 것이다. 이를 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분석하는 과정을 자동화하여 채널 운영자에게 제공한다면, 현재 채널에서 시청자들이 어떤 피드백을 주는 지 한 눈에 확인하기 쉽고, 분석에 소요되는 시간 또한 단축될 것이다. 더불어 앞으로 채널 운영하는 데 있어서 방향성을 설정하는 것에도 구체적인 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 인공지능을 통해 해결하려는 문제를 구체적으로 작성
  :

• 차별점
  : 유튜브 스튜디오나 이커머스 분석 페이지에는 댓글 혹은 리뷰 내용을 분석해주지는 않음

• 추가 기대 효과
  : 서비스 이용자의 트래픽을 유도해서 광고 수익을 창출하거나, 월정액제 등의 방법으로 유료화하여 수익을 창출할 수 있다. 또한 유튜브 댓글 뿐 아니라, 사용자의 피드백이 담겨 있는 리뷰 종류에 대한 서비스 분석을 필요하는 사업 (ex. 이커머스)에도 확장할 수 있을 것으로 기대된다.

기술 스택

Front-end

Back-end

AI

DevOps

Version Control

Dataset

ML Model & Algorithm

• 유튜브 댓글 데이터
• 감성분석 훈련 데이터 세트

주요 기능

기능	설명
모든 피드백 분석	시청자가 남긴 모든 댓글 중 컨텐츠 내용 요구에 해당되지 않는 피드백을 분석하여 시각화하고, raw data를 확인할 수 있는 기능
긍정 피드백 분석	피드백 중 컨텐츠나 채널에 대한 긍정적인 내용을 담고 있는 댓글에 대해서 분석 결과 제공
부정 피드백 분석	피드백 중 컨텐츠나 채널에 대한 부정적인 내용을 담고 있는 댓글에 대해서 분석 결과 제공
컨텐츠 요구 분석	댓글 중 다음에 보고 싶은 컨텐츠를

버전

• v1.0.0

FAQ

• 자주 받는 질문 정리