팩토리 투어는 풍부한 정성적 방문객 피드백을 수집할 수 있는 공간이지만, 이러한 서술형 데이터를 실질적인 디자인 인사이트로 전환하는 작업은 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 본 연구는 버트토픽(BERTopic), 감성 분석, 속성 기반 감성 분석(ABSA), 그리고 고객의 소리 표(Customer Voice Table, CVT) 기반 해석을 결합한 휴먼인더루프(human-in-the-loop) NLP 프레임워크를 제안한다. 대만의 한 공장 투어를 방문한 102명의 인터뷰 데이터를 활용하여, 본 프레임워크는 21개의 투어 하위 구역에 걸쳐 반복적으로 나타나는 주제와 방문객 요구를 식별하고, 보다 상위 수준의 경험 측면을 도출하며, 방문객의 인식을 평가한다. 분석 결과, 해석적 지원, 정보 접근성, 체험적 상호작용성과 관련된 핵심 요구가 드러났다. 입구의 가시성, 정보 제시 방식, 전시 공간의 규모는 주요 불만족 요인으로 나타난 반면, 교육적·체험적 활동은 긍정적인 평가에 기여하였다. 본 프레임워크는 이러한 발견을 구조화된 방문객 요구와 디자인 우선순위로 전환함으로써, 산업 관광 분야에서 경험을 평가하는 실용적인 워크플로우를 제시한다.