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코로나19로 유통산업의 패러다임이 온라인으로 급속하게 전환됨에 따라, 국내 유통 기업들은 변화하는 소비 패턴에 대응해 포스트 코로나 시대에서의 생존 전략을 모색하고 있다. 특히, 스마트폰 사용과 디지털 기기 보급률이 증가하고, 모바일 결제 편의성이 증대됨에 따라 온라인 시장에서 모바일 시장의 성장률이 괄목할 만하다. 통계청에 따르면 2022년 온라인 쇼핑 거래액은 2021년 보다 10.4%증가한 206조4천916억원으로 2001년 통계 작성 이래 처음으로 거래액이 200조를 넘어섰다고 하며, 모바일쇼핑 거래액 역시 153조6천776억원으로 2021년에 비해 13.4% 증가했다고 한다 [2]. 이에 따라 롯데와 신세계 등 유통 기업들은 자사의 오프라인 역량을 온라인 시장에서도 발휘할 수 있도록, 온·오프라인 채널을 유기적으로 결합한 통합 플랫폼을 경쟁적으로 출시하고 있다. 주로 모바일 앱 형태로 구현되는 통합 플랫폼을 통해, 유통 기업들은 각 계열사 간의 연계성을 강화하고 전사적으로 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 그러나, 통합 플랫폼 구축에는 많은 기술적 뒷받침이 필요해, 출시 초기에 이러한 모바일 앱들은 이용자들로부터 많은 개선 요구 사항들을 지적 받고 있다. 모바일 앱 전문가들은 모바일 앱 출시 초기 이용자들로부터 개선 요구 사항들을 지적 받는 것에 대해 이를 잘 활용할 수만 있다면 시장에 안정적으로 진입할 수 있는 밑거름이 될 수 있다고 이야기하고 있다 [1]. 실제로 많은 모바일 앱들이 처음부터 완벽한 서비스를 출시하는 것보다는, 이용자들의 개선요구 사항들을 반영한 업데이트를 통해 서비스를 개선 및 확장하면서 시장에 안착하는 전략을 사용하고 있다. Mcllroy et al. [5]의 연구에 따르면 실제로 모바일 앱의 1%는 적어도 매주 한 번 이상 업데이트를 하며, 14%는 격주로 업데이트를 하고 있다고 한다. 모바일 앱 이용자들은 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어 등의 앱 유통 채널에 적극적으로 리뷰를 남기며 개선 사항들을 요구하고 있다. Gao et al. [3]은 이용자들의 리뷰 분석을 통해 이들의 개선 요구 사항을 업데이트에 적극적으로 반영하는 것이 중요하다고 주장하고 있으며, Lee and Raghu [4]는 개선 요구 사항들을 반영한 업데이트를 통해 앱 충성도와 앱의 가치를 제고할 수 있다고 지적하고 있다. 이에 본 연구에서 우리는 모바일 앱 리뷰를 통해 특정 리뷰가 얼마나 많은 이용자들로부터 공감대를 얻고 있는가를 예측하고, 이 예측 결과에 따라 업데이트에 우선적으로 포함되어야 할 개선 사항의 우선 순위를 정하는 모바일 앱 업데이트 전략을 제안하고자 한다. 이를 위해 우리는 지난 2020년 4월 출시된 롯데그룹의 통합 플랫폼 “롯데ON” 앱에 대한 이용자 리뷰를 수집해 머신러닝 기반과 딥러닝 기반의 예측 모델을 구축해보았으며, 이 중 가장 예측 정확도가 높은 모델을 활용해 실제로 롯데ON의 업데이트 전략을 수립 및 평가해보았다. 본 연구는 유통 기업들이 포스트 코로나 시대에 통합 플랫폼을 성공적인 비대면 채널로 자리잡을 수 있도록 그 방향성을 제공하고 있다는 데에 의의가 있다.