Topic Modeling on “Coupang” App Reviews [Korean]
- Goal | 목적
- The goal of this project is to analyze app reviews of the Coupang app, focusing on user feedback to understand their satisfaction and concerns. Using topic modeling, we aim to uncover patterns in reviews and group them into key topics.
- 프로젝트에 목표는 쿠팡 앱에 대한 사용자 리뷰를 분석하여 사용자들의 만족도와 불만 사항을 이해하는 것입니다. 토픽 모델링을 사용하여 리뷰에서 패턴을 발견하고 주요 주제로 그룹화하는 것이 목적입니다.
- Background | 배경
- This project employs Korean text processing with KoNLPy and topic modeling using LDA to identify the main themes discussed by users. By processing Korean text data, we extract insights that can help improve the app's user experience based on feedback.
- 이 프로젝트에서는 KoNLPy를 사용하여 한국어 텍스트를 처리하고, LDA를 통한 토픽 모델링을 활용하여 사용자들이 언급하는 주요 주제를 식별합니다. 한국어 텍스트 데이터를 처리함으로써, 피드백을 바탕으로 앱 사용자 경험을 개선할 수 있는 통찰을 도출합니다.
- Dataset | 데이터셋
- The dataset includes 168,354 reviews collected from the Coupang app, using google-play-scraper.
- 데이터셋은 google-play-scraper를 사용하여 수집된 168,354개의 쿠팡 앱 리뷰로 구성되어 있습니다.
- Results | 결과
- The analysis revealed four main topics in the reviews, including customer satisfaction, product availability, pricing, and delivery service. These results provide actionable insights for Coupang to improve its app experience based on customer feedback. The topics were visualized using pyLDAvis and WordCloud, offering a clear representation of key issues discussed by users.
- 분석 결과, 사용자 리뷰에서 고객 만족도, 제품 가용성, 가격, 배송 서비스 등 4개의 주요 주제가 도출되었습니다. 이러한 결과는 고객 피드백을 바탕으로 쿠팡이 앱 경험을 개선하는 데 유용한 통찰을 제공합니다. 각 토픽은 pyLDAvis와 WordCloud를 사용해 시각화되어, 사용자가 언급한 주요 이슈를 명확하게 보여줍니다.