리서치

2026년 중간선거를 앞두고 유권자를 움직이는 요인에 대한 초당파적 여론 점검입니다: 어떤 이슈가 가장 중요한지, 물가 부담이 가계 예산에 어떤 영향을 미치는지, 유권자가 후보에게 바라는 자질은 무엇인지, 투표 참여 가능성은 어느 정도인지를 살펴봅니다. AI 후속 질문은 일반적인 항목 대신 각 응답자의 최우선 이슈 뒤에 있는 구체적이고 개인적인 이유를 파고듭니다.

A general-purpose Likert-scale instrument skeleton for graduate dissertation research, pairing validated-style attitude, norm, and intention batteries with an AI follow-up that probes the reasoning behind attitude-behavior gaps. Built for thesis researchers to adapt with their own constructs; demographics are collected last for clean subgroup analysis.

대학원생, 박사후연구원, 교수진이 실제로 연구 시간을 어떻게 사용하는지, 그리고 연구비, 멘토링, 확보된 연구 시간, 협업이 그들의 연구를 얼마나 잘 지원하는지를 측정합니다. AI 후속 인터뷰는 각 응답자가 지목한 가장 큰 장애 요인을 심층적으로 파고들어, 모호한 불만 대신 구체적이고 최근의 사례를 재구성합니다. 연구 지원을 벤치마킹하는 연구지원처, 학장, 연구책임자(PI)를 위해 설계되었습니다.

리더십에 대한 신뢰, 심리적 안전감, 업무량의 공정성, 관리자의 영향 등 사람들이 일상적인 업무에서 얼마나 안전하고, 공정하며, 지지받는다고 느끼는지를 측정합니다. 참여 주기 사이에 팀 건강도를 추적하는 인사 및 피플 팀을 위한 것입니다. AI 후속 대화가 대시보드의 숫자 하나로 그치지 않고 각자의 평가 뒤에 있는 구체적인 순간을 재구성합니다.

고객이 명시된 경쟁사와 비교해 귀사 브랜드를 어떻게 인식하는지 벤치마킹합니다. 고려 여부, 일대일 비교 평가, 전환 가능성을 측정한 다음, AI 후속 인터뷰를 통해 선호나 전환의 배경에 있는 실제 이야기를 드러냅니다. 고려 점유율을 추적하는 제품 마케팅, 경쟁 인텔리전스, 전략 팀을 위해 설계되었습니다.

사람들이 직접 인정하지 않으려는 행동을 측정합니다: 목록 실험(항목 수 기법)은 어느 진술인지가 아니라 오직 몇 개의 진술이 해당하는지만 묻습니다 — 따라서 개별 답변은 진정으로 부인 가능하게 유지되는 반면 집단 비교는 실제 비율을 드러냅니다. 이 고유 질문 유형은 통제 목록과 처치 목록을 자동으로 무작위 배정합니다.

A complete consent flow for research studies: plain-language study information, granular consent statements with a comprehension check, signature capture, and contact enrollment. Built for IRB-style requirements — participants confirm they understand, not just that they scrolled.

깔끔한 모집 사전 선별 도구입니다. 탈락 질문을 먼저 배치하고, 쿼터 설정에 적합한 인구통계, 주의 집중 확인, 그리고 질적 연구에 필요한 풍부한 답변을 참여자가 제공할 수 있는지 검증하는 표현력 확인이 포함됩니다. 정중하게 탈락시키고 답변 거부 규범을 준수하도록 설계되었습니다.

진정한 요인 설계 비네트 실험입니다. 응답자는 핵심 세부 사항(가격 프레이밍, 전달자, 표현)이 체계적으로 순환하는 현실적인 시나리오를 판단하며, 이를 통해 각 요인이 판단을 얼마나 변화시키는지 측정할 수 있습니다. 내장된 비네트 질문 유형이 시나리오 조합을 자동으로 생성해 줍니다.

A repeatable diary entry participants complete each time they use your product in real life: a photo of the moment, what they were trying to do, and what got in the way — with an AI probe on the day's friction. Run it daily or weekly to see usage where it actually happens, not in a lab.

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.

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.

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.

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.

AI 인터뷰 진행자의 효과성을 인구통계 그룹별로 평가하는 경험 후 조사입니다. 전반적인 경험의 질, 인식된 공감과 이해, 문화적 민감성, 접근성, 그리고 사람 진행자와의 직접 비교를 측정합니다. 인구통계학적 조절 효과를 탐지하도록 설계되었습니다.

이 설문은 AI 진행 연구에서의 재현성, 투명성, 자료 품질에 관한 연구자의 경험을 탐색합니다. 현재의 관행을 이해하고, 장애 요인을 파악하며, 재현 가능한 AI 진행 연구를 가능하게 하는 데 있어 플랫폼 투명성의 역할을 평가하기 위한 복제 연구 템플릿 역할을 합니다.

연구자가 AI 진행 인터뷰와 전통적 질적 연구 방법의 데이터 품질을 체계적으로 평가하고 비교할 수 있도록 설계된 메타 연구용 코딩 도구입니다. 여러 데이터 세트에 걸쳐 반복적으로 사용하도록 설계되었습니다. 예상 소요 시간: 평가하는 데이터 세트당 12~15분.

잠재적 이해관계자 인터뷰 대상자를 대상으로 역할 적합성, 최근 해당 분야 참여도, 45~60분 연구 세션에 대한 일정 가능 여부를 평가하여 사전 자격을 심사합니다.

소비자의 구매 빈도, 채널 선호도, 의사 결정 동인, 온라인 쇼핑에서의 절충 요소를 측정합니다. 실행 가능한 쇼핑객 세분화 인사이트를 찾는 이커머스 연구자 및 제품 팀을 위해 설계되었습니다.

온라인 쇼핑객을 구매 행동, 경험 요인, 커뮤니케이션 채널 선호도에 따라 세분화합니다. 이를 활용하여 데이터 기반의 구매자 페르소나를 구축하고 이커머스 브랜드의 채널 전략을 최적화하십시오.