IBM에서 전화를 통한 비대면 영업 시 잠재 고객을 파악하기 위해 BANT라는 지표를 만들었다. BANT란 Budget, Authority, Needs, Timeline으로 제품에 대한 예산, 담당자, 니즈, 예상 시기를 나타낸다. 현재까지는 사람이 직접 콜을 듣고 평가했다면, 해당 글에서는 Transformer라는 Deep Learning 기법을 통해 사람이 직접 콜을 듣고 엑셀을 통해 전사한 파일을 가지고 학습하여 BANT를 자동 분류하였다. (전사 파일 전처리 과정은 생략) 이러한 학습 결과는 영업 콜에서 STT(SOUND TO TEXT)를 통해 나온 문장을 분석하는데 활용된다. 모델링을 제외한 데이터 설명 및 부가 설명은 'LSTM을 이용한 텍스트 분석'과 동일하니 참고하길 바란다. 우선 필요한 ..

IBM에서 전화를 통한 비대면 영업 시 잠재 고객을 파악하기 위해 BANT라는 지표를 만들었다. BANT란 Budget, Authority, Needs, Timeline으로 제품에 대한 예산, 담당자, 니즈, 예상 시기를 나타낸다. 현재까지는 사람이 직접 콜을 듣고 평가했다면, 해당 글에서는 LSTM이라는 Deep Learning 기법을 통해 사람이 직접 콜을 듣고 엑셀을 통해 전사한 파일을 가지고 학습하여 BANT를 자동 분류하였다. (전사 파일 전처리 과정은 생략) 이러한 학습 결과는 영업 콜에서 STT(SOUND TO TEXT)를 통해 나온 문장을 분석하는데 활용된다. 우선 필요한 라이브러리를 import 한다 나중에 불용어 처리를 위한 형태소 분석으로는 mecab을 사용하였다. LSTM 모델링을 ..