제품·UX

충돌, 속도, 광고, 가격, 지원 등 사용자를 별점 5점 대 1점 리뷰로 이끄는 실제 요인과, 무엇이 구체적으로 평점을 바꿀지를 파악합니다. 제품 및 성장 팀을 위해 제작되었으며, AI 후속 인터뷰는 일반적인 불만이 아니라 각 응답자 평점 뒤에 있는 실제 사건을 재구성합니다.

플레이어가 난이도 조정, 진행 속도, 수익화 공정성, 순간순간의 세션 만족도를 실제로 어떻게 경험하는지 포착합니다. 출시 후 정서를 추적하는 게임 디자이너와 라이브 운영 팀을 위해 제작되었으며, AI 후속 질문은 일반적인 불만이 아니라 플레이어가 난이도나 수익화로 인해 부당함을 느낀 특정 순간을 파고듭니다.

Tests whether prospects can correctly interpret your plan names, pick the tier that actually fits them, and understand what changes when they upgrade. Built for pricing and product teams evaluating a new plan lineup before launch, with an AI follow-up that digs into exactly which name or feature line caused hesitation or a wrong guess.

디자인, 목업 또는 크리에이티브 자산에 대한 구조화된 이해관계자 또는 고객 피드백: 첫인상, 시선을 끄는 요소 클릭, 브리프 대비 평가, 그리고 마크업된 버전의 파일 업로드. AI 인터뷰어가 '그냥 마음에 안 든다'는 반응을 실행 가능한 방향으로 전환합니다.

셀프서비스 방식의 사용성 세션입니다. 참가자가 화면을 공유하고, 생각을 소리 내어 말하면서 귀사의 웹사이트나 프로토타입에서 안내된 과제를 수행하며, AI 진행자가 이를 관찰하고, 유도하고, 심층 질문한 뒤 참가자에게 마무리 브리핑을 합니다. 단 한 번의 세션도 일정을 잡을 필요 없이 녹화본, 전사본, 과제 단위 분석을 확보할 수 있습니다.

The standard 10-item SUS questionnaire, scored 0–100 and benchmarkable against decades of published research — with correct alternating positive/negative wording preserved. An AI debrief interview follows the score, so you learn what to fix, not just where you stand.

동일한 속성을 두 번 측정하여 가장 큰 기회를 찾아냅니다 — 각 항목이 얼마나 중요한지, 그리고 오늘날 그것을 얼마나 잘 제공하고 있는지. 그 격차가 곧 우선순위 목록이 되며, 슬라이더 매트릭스는 사람들이 실제로 끝까지 완료할 만큼 빠르게 진행되도록 합니다. AI 후속 질문은 각 응답자가 보고한 가장 큰 격차를 깊이 파고듭니다.

Where do people click first when given a task on your design? First-click success is one of the strongest predictors of task completion. Upload your screenshot, set the task, and let the AI interviewer ask what they expected to happen — turning a click map into a usability diagnosis.

내비게이션 및 정보 구조를 위한 개방형 카드 소팅 연구입니다. 참가자는 콘텐츠를 자신에게 이해되는 방식으로 카테고리로 묶은 다음, AI 인터뷰어가 그러한 분류의 논리를 탐구합니다 — 드래그 앤 드롭 그리드만으로는 결코 포착할 수 없는 부분입니다.

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.

헤비 유저가 구매를 완료하거나 포기하는 이유를 진단하고, 주요 항목별로 경쟁사 성과를 벤치마킹하며, 우선적으로 해결해야 할 제품 격차를 드러내어 고객 유지 및 전환 전략을 이끕니다.

탐색, 작업 편의성, 결제 경험 전반에 걸쳐 모바일 커머스 앱의 사용성을 측정하여 불편 지점을 파악하고 UX 개선 우선순위를 정합니다. 지난 30일 이내에 쇼핑한 현재 앱 사용자를 대상으로 설계되었습니다.

UAT 참여자의 관점에서 사용자 인수 테스트(UAT) 계획 품질, 피드백 루프 효율성, 릴리스 확신도를 평가합니다. 프로세스 격차를 진단하고 개선 사항의 우선순위를 정하려는 QA, 제품, 엔지니어링 팀을 위해 설계되었습니다.

사용자가 웹사이트의 정보 구조 안에서 주요 작업을 얼마나 직관적으로 찾아내는지 측정합니다. 내비게이션 라벨을 검증하고, 탐색성 격차를 파악하며, 구조 개선의 우선순위를 정하는 데 활용하십시오.

활성 SaaS 사용자를 대상으로 요금제 변경 의향, 업그레이드/다운그레이드 요인, 마이그레이션 마찰을 측정합니다. 계정 소유자 및 팀 리더와 함께 사용하여 이탈 위험을 파악하고, 기능 투자 우선순위를 정하며, 요금제 변경 장벽을 줄이십시오.

검증된 단일 용이성 질문(SEQ)을 사용하여 작업 완료, 인지된 용이성, 만족도를 측정하는 작업 후 사용성 도구입니다. 벤치마킹 가능한 사용 용이성 데이터와 정성적 인사이트를 함께 필요로 하는, 진행자 참여형 또는 비참여형 사용성 연구를 수행하는 UX 연구자에게 이상적입니다.

처음 사용하는 사용자가 제품 온보딩 과정에서 미리 채워진 기본 설정을 어떻게 인식하고, 상호작용하며, 평가하는지를 측정합니다. 마찰 지점을 파악하고 첫 실행 설정 경험을 최적화하는 데 활용하십시오.

사용자의 검색 경험을 의도 표현, 결과 관련성, 필터/정렬 사용성 측면에서 평가하여, 제품 검색, UX 및 전환율에 실질적으로 도움이 되는 개선점을 도출합니다.

검색 필터 경험의 발견성, 관련성, 명확성, 제어 가능성을 최종 사용자 관점에서 평가합니다. 패싯 내비게이션에 대한 실행 가능한 피드백을 찾는 UX 연구자와 제품 팀에 적합합니다.

여러 부서의 이해관계자가 로드맵 이니셔티브를 임팩트(Impact), 확신도(Confidence), 용이성(Ease) 차원에서 평가하여, 정량화된 ICE 우선순위 점수와 함께 정성적인 리스크 및 근거 데이터를 산출할 수 있도록 합니다.