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최근 디지털 콘텐츠의 사용자 증대로 언제 어디서나 사용 가능한 플랫폼으로 자리매김하면서 많은 소비자들이 이용하게 되었다. 특히, 오디오북 플랫폼은 시각이 아닌 청각을 이용하여 다양한 환경에서 이용가능하게 되어 소비자들이 선호하고 있는 추세이다. 하지만, 온라인 리뷰는 높아진 소통의 수요에 따라 관리측면에서는 신속하고 정확한 응대가 이루어져야만 한다. 관리자 측면에서는 소비자 리뷰를 관리함에 있어서 많은 시간과 비용, 인력이 동원되어야 하는 비효율적인 기업 운영이 되고 있는 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 오디오북 플랫폼을 대상으로 기계학습 기법을 적용하여 효율적인 웹케어 모형을 제안하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 Google Play에 등록된 오디오북 플랫폼의 소비자 리뷰와 관리자 답변을 수집하였으며 비정형화된 데이터를 다루기위해 텍스트 전처리를 수행하였다. 소비자 리뷰와 관리자 답변의 관계를 분석하기 위해 토픽 모델링, 토픽 불일치성과 같은 기법을 적용하였다. 또한, 다양한 기계학습 기법을 적용하여 각 오디오북 플랫폼별 최적의 모형을 탐색하고, 관리자 답변의 군집화 과정을 거쳐, 소비자 리뷰를 활용하여 웹케어 모형을 구축하고자 한다.