시장 조사

익숙한 식품이 단백질 또는 식이섬유 강조 표시를 추가해 리뉴얼되었을 때 소비자가 어떻게 반응하는지 측정합니다. 구매 의향, 새로운 강조 표시에 대한 신뢰, 맛에 대한 기대, 가격 민감도를 다룹니다. 패키지 또는 레시피 변경을 테스트하는 브랜드 및 혁신 담당 팀을 위해 설계되었으며, 수치 뒤에 숨은 건강 강조 표시와 맛에 대한 우려 사이의 실제 갈등을 파고드는 AI 후속 질문이 포함되어 있습니다.

GLP-1 약물로 인한 체중 변화가 의류 사이즈, 쇼핑 빈도, 지출 배분, 그리고 맞지 않는 옷을 어떻게 처리하는지를 어떻게 바꾸고 있는지 추적합니다. 의류 및 리세일(중고 거래) 연구자를 위해 설계되었으며, 새 옷을 사는 것과 기존 옷을 수선하거나 보관하는 것 사이의 감정적·재정적 결정을 깊이 파고드는 AI 후속 인터뷰가 포함되어 있습니다.

GLP-1 약물(예: Ozempic, Wegovy, Zepbound)이 가정의 식료품 및 간식 쇼핑을 어떻게 재편하고 있는지—지출 변화, 카테고리 축소, 간식 결정 요인—를 측정합니다. CPG 및 소매 연구자를 위해 만들어졌으며, AI 후속 인터뷰가 일반적인 인상에 의존하는 대신 실제 최근 쇼핑 방문을 재구성합니다.

청취자가 실제로 팟캐스트를 어떻게 소비하는지를 파악합니다 — 이상적인 에피소드 길이, 주제 선호도, 광고 수용도, 그리고 어떤 요소가 구독이나 공유를 이끌어내는지를 확인하며, 단순한 만족도 수치 대신 청취자의 충성도 점수 뒤에 숨은 진짜 이유를 파고드는 AI 후속 질문을 포함합니다.

셀럽이나 인플루언서의 보증이 실제로 브랜드에 신뢰를 전이하는지 측정합니다 — 인식된 진정성, 신뢰도, 구매 영향력을 다루며, 해당 조합이 특정 응답자에게 믿을 만하게 느껴지는지 또는 그렇지 않은지 그 이유를 파고드는 AI 후속 질문을 포함합니다. 특정 대변인이나 크리에이터 캠페인을 테스트하는 브랜드, 마케팅, 파트너십 팀을 위해 만들어졌습니다.

고객과 잠재 고객이 실제로 선택을 좌우하는 기준에서 여러분을 특정 지명 경쟁사와 비교해 어떻게 평가하는지를 벤치마킹합니다 — MaxDiff 우선순위화, 정면 대결 인식 배터리, 그리고 경쟁사가 거래를 따내거나 거의 따낼 뻔했던 바로 그 순간을 파고드는 AI 후속 인터뷰를 결합합니다.

일련의 로고 또는 시각적 아이덴티티 옵션이 인지도, 브랜드 적합성, 감정적 톤, 그리고 일대일 선호도 측면에서 어떻게 평가받는지 테스트합니다. 로고 후보군을 비교하거나 리디자인을 평가하는 브랜드 및 마케팅 팀을 위해 제작되었으며, 단순히 순위를 기록하는 것을 넘어 우승 선택을 이끈 구체적인 시각적 단서를 파고드는 AI 후속 질문을 포함합니다.

쇼핑객이 무엇을 사러 왔는지, 매장을 어떻게 이동했는지, 원하는 상품이 없을 때 어떻게 했는지, 계산 경험은 어땠는지를 파악하며, 대체 상품 선택의 실제 이유와 이동 동선의 불편함을 깊이 파고드는 AI 후속 질문을 함께 제공합니다. 리테일 인사이트 및 카테고리 관리 팀을 위해 설계되었습니다.

신중하게 이루어진 구매 뒤에 숨은 전체 여정을 재구성합니다. 고객이 제품을 처음 어떻게 알게 되었는지, 어떤 정보원이 결정에 영향을 미쳤는지, 무엇이 하마터면 구매를 막을 뻔했는지, 그리고 지금은 얼마나 확신하는지를 파악합니다. AI 후속 인터뷰는 고객이 나중에 정리해서 들려주는 깔끔한 요약이 아니라, 망설임의 순간을 둘러싼 실제 사건의 순서를 재구성합니다.

고객이 어떤 기능이 함께 묶이기를 원하는지, 각 기능 범주가 얼마나 큰 가치를 더하는지, 그리고 기능이 개별 판매될 경우 얼마를 지불할 의향이 있는지를 측정합니다. 계층형 패키지를 설계하는 제품 및 가격 책정 팀을 위해 제작되었습니다. AI 후속 질문은 순위 자체에서 멈추지 않고 응답자가 최상위로 순위를 매긴 번들 뒤에 숨은 이유를 파헤칩니다.

귀하의 고객이 실제로 얼마나 할인에 이끌리는지를 측정합니다: 무엇이 할인 기반 구매를 유발하는지, 잦은 프로모션이 브랜드 인식을 훼손하는지, 그리고 소비자가 정가로 구매할 의향이 얼마나 있는지를 파악합니다. AI 후속 인터뷰는 할인 상황에서 내린 가장 최근의 구매 결정을 재구성하여 진정한 가격 민감도와 습관을 구분합니다.

고객이 예정되었거나 최근 이루어진 가격 인상에 어떻게 반응하는지를 측정합니다. 수용 임계값, 이탈 가능성, 가치를 다시 정당화해야 할 필요성, 그리고 변경 사항이 어떻게 전달되기를 선호하는지를 다룹니다. AI 후속 질문은 각 고객의 이탈 위험 점수 뒤에 숨은 구체적인 이유를 파고들어, 폐쇄형 척도에서 말하는 것과 실제로 마음을 바꾸게 만드는 요소를 구분해 드러냅니다.

사람들이 은퇴에 대해 얼마나 준비되어 있다고 느끼는지 — 저축 적정성에 대한 인식, 연금 제도 작동 방식에 대한 이해, 그리고 조언을 구하는 곳(또는 구하지 않는 곳) — 을 측정합니다. 금융 서비스, 복리후생, 자산관리 팀을 위해 설계되었습니다. AI 후속 질문은 응답자의 자신감 점수 이면에 있는 이유를 탐색하여, 일반적인 만족도 점수로는 놓치는 구체적인 지식 격차와 충족되지 않은 조언 니즈를 드러냅니다.

카테고리 사용, 브랜드 인지도, 구매 기준, 지불 의향을 다루는 범용 소비자 연구로, 시장 조사의 기본이 되는 설문을 비보조 상기 우선 문항 순서, 스크리너, 그리고 체크박스 뒤에 숨은 구매 스토리에 대한 AI 심층 탐색으로 업그레이드했습니다.

브랜드의 개성을 전통적 대 혁신적, 기업적 대 인간적, 프리미엄 대 합리적 가격 등 고전적인 의미 미분(semantic differential) 척도 위에 매핑하고 경쟁사와 비교해 보십시오. AI 인터뷰어가 평가 이면의 연상을 파고들어, 그 인식이 어디에서 비롯되는지를 파악하게 해 줍니다.

Paste your landing page copy, ad, or email and see exactly which phrases pull people in and which lose them: respondents highlight the words that resonate and the words that create doubt, then an AI interviewer probes why. Sharper than a star rating on the whole block.

성사되었거나 무산된 거래에 대한 음성 AI 디브리핑입니다 — 수주든 실주든 모두. 구매자는 영업 담당자에게는 결코 말하지 않을 이야기를 AI 인터뷰어에게 털어놓습니다: 진짜 의사결정 기준, 경쟁에 함께 참여한 다른 업체, 제안이 놓친 지점, 그리고 결과를 뒤바꿀 뻔했던 요소까지. 구조화된 질문은 거래 간 결과를 비교할 수 있게 만듭니다.

Mom Test 규칙을 자동으로 따르는 음성 AI 발굴 인터뷰입니다. 가정이 아닌 과거의 행동을, 칭찬이 아닌 구체적 사실을 다룹니다. 그 문제가 마지막으로 발생했던 때, 그로 인한 비용, 그리고 이미 시도해 본 것들에 대해 질문합니다. 정중한 잠재 고객이 자신의 아이디어를 치켜세우기 시작할 때 창업자들이 잊고 묻지 않는 바로 그 질문들입니다.

속성과 수준(요금제 등급, 가격, 지원, 계약 조건)으로 구성된 현실적인 제품 프로필을 응답자에게 제시하고 어떤 조합이 선택받는지를 측정하는 선택 기반 컨조인트입니다. AI 후속 질문은 선택 매트릭스만으로는 설명할 수 없는 선택의 이유를 포착합니다.

최고-최악 척도(best-worst scaling)로 실제 트레이드오프를 이끌어냅니다: 응답자는 회전하는 세트에서 가장 가치 있는 기능과 가장 가치 없는 기능을 고르고, 이후 AI 인터뷰어가 최상위 선택의 이유를 파고듭니다. 모든 것이 중요하다는 평가 인플레이션 대신 진정한 선호 순위를 산출합니다.