퇴근하면 소파랑 한 몸…
주말엔 아이랑 좀 놀아주고 싶은데
내 체력이 먼저 방전됨.
작은 행동의 단서에서,
고객의 서사를 읽어냅니다.
실제 데이터로 완성한 합성 고객과 함께,고객이 원하는 제품과
고객을 움직이는 메시지를 만드세요.

이미지의 빈 곳을 채우는 AI.
생성형 AI는 보이는 조각과 학습한 패턴을 연결해
완성된 이미지를 복원할 수 있습니다.
고객의 행동으로 니즈를 읽어내는 AI.
RE:SEARCH는 고객이 남긴 말과 행동에 LLM의 추론 능력을 연결합니다.
리뷰 한 줄, 비교한 제품, 구매를 망설인 순간에서 선택을 만드는 니즈와 맥락을 읽어냅니다.
TO HUMAN CONTEXT
흩어진 데이터 조각들이,
전략의 근거가 되는 과정.
흩어진 니즈를 한눈에 연결하고,
서로 다른 고객의 대화에서 기획의 방향을 찾습니다.
고객의 말은, 한곳에만 있지 않습니다.
SNS의 반응, 커뮤니티의 질문, 구매 후 리뷰. 서로 다른 단서를 함께 읽습니다.
성분표는 봤는데, 그래서 뭘 골라야 하나요?
함량이 높으면 더 좋은 건지,
지금 먹는 영양제랑 겹치는 건지.
비교할수록 더 모르겠어요.
좋다는 말 듣고 샀는데 알이 커서
자꾸 손이 안 가네요.
꾸준히 먹기 편한 게 더 중요했어요.
41세 남성, 그 이상의 고객.
직업과 관계, 돈과 시간의 쓰임까지. 선택을 만드는 생활의 서사를 담습니다.
계획대로 흘러가지 않는 하루.
그래도 가족과의 시간은 지키고 싶습니다.
직업과 일하는 방식
갑작스러운 배차 변경과 현장 요청을 유연하게 조율합니다. 업무의 변수를 수습하고 나면, 저녁에는 기력이 남지 않습니다.
여가와 회복
주말에는 아이들과 대부도·시화호 주변을 걷습니다. 격렬한 운동보다 가족과 풍경을 나누는 시간이 좋습니다.
경제와 지출의 우선순위
월 400만 원 안팎의 수입으로 생활을 꾸립니다. 가족 외식이 잦아 식비가 늘고, 저축 계획은 가끔 뒤로 밀립니다.
가족과 관계
커리어의 성장만큼 퇴근 후 자녀와 보내는 시간을 소중히 여깁니다. 집에서는 아내와 아이들의 이야기에 귀를 기울이고 싶습니다.
소비 성향과 일상의 모순
건강한 나물 요리를 직접 챙기면서도 아이들이 좋아하는 피자와 버거를 함께 즐깁니다. 건강 관리와 가족의 즐거움이 한 식탁에 공존합니다.
‘건강을 챙기는 40대’에서,
‘가족과 보낼 저녁의 여력을 원하는 사람’으로.
기존 합성 페르소나 프로필을 요약한 예시입니다. 개인의 실제 관찰 사실이 아닌, 리서치를 위한 합성 서사입니다.
고객은 비타민 너머의 일상을 원합니다.
원하는 결과 · 겪는 어려움 · 일상의 맥락을 하나의 맵으로.
한 사람의 말이,
다른 사람의 생각을 꺼냅니다.
비타민 B 제품 탐색 · 성분, 포장, 가격과 매일 먹는 방식에 관한 대화
어떤 제품이면 꾸준히 먹을까요?
새 비타민 B 제품을 고른다고 해볼게요. 성분, 가격, 먹는 편의 중에서 먼저 확인하고 싶은 게 뭔가요? 실제로 챙겨 먹는 하루를 떠올려 주세요.
저는 먹는 게 안 번거로웠으면 좋겠어요. 아침에 배차 바뀌었다고 전화 오면 챙기던 것도 놓치거든요. 한 번 먹을 만큼 따로 있으면 가방에 넣어둘 것 같아요.
챙기기 쉬워야 한다는 건 저도 같아요. 그런데 저는 낱개 포장까지는 잘 모르겠네요. 매일 먹을 거면 병에 든 게 편하지 않나요? 포장 때문에 비싸지는 건 싫고요.
저도 포장보다는 가격을 먼저 볼 것 같아요. 다만 싸다고 바로 고르진 않고요. 이미 먹는 약이 있으니까, 뭘 더 먹어도 되는지 확인하는 게 먼저예요.
편리함에 돈을 더 낼 수 있을까요?
세 분 다 꾸준히 먹기 쉬운 건 중요하다고 하셨네요. 상규님, 동건님은 낱개 포장 때문에 비싸지는 건 싫다고 하셨는데, 그 말씀은 어떠세요?
그건 저도 그래요. 편해 보인다고 돈을 더 내겠다는 뜻은 아니었어요. 지금도 안 챙겨 먹는 날이 있는데, 비싼 걸 사놓고 또 남기면 아깝죠.
아, 밖에서 먹을 수 있게 해두자는 거였군요. 그러면 이해는 돼요. 저는 오히려 여기저기 넣어두면 잊을 것 같아서, 집에서 늘 보는 자리에 하나 두는 게 낫겠네요.
두 분 말씀 들으니 포장 하나로 해결될 일은 아닌 것 같네요. 저는 먹는 시간이나 같이 먹는 걸 확인해야 해서요. 설명이 복잡하면 편하게 포장돼 있어도 손이 안 갈 것 같아요.
처음 살 때도, 다시 살 때도 같을까요?
그럼 성분과 하루 기준 가격이 같다고 해볼게요. 적은 양으로 먼저 사는 제품과, 넉넉하게 한 병으로 사는 제품 중에서는요? 처음 살 때와 다시 살 때가 다를까요?
처음 먹는 거면 적은 양이 낫겠네요. 아까 병이 편하다고 한 건 계속 먹을 제품이라고 생각해서였어요. 괜찮아서 다시 사는 거면 그때는 큰 걸 고르겠죠.
저도 처음에는 적게요. 그런데 며칠 먹어보고 “효과 있네”라고 알 수 있을지는 모르겠어요. 적어도 제가 안 빼먹고 먹는지, 먹기 불편하진 않은지는 보겠죠.
저는 양을 고르기 전에 확인할 게 남아 있어요. 먹는 약이랑 같이 챙겨도 되는지 상담하고, 괜찮다고 확인되면 적은 양부터요. 작은 포장이라고 그 과정이 없어지진 않죠.
답변을 모으는 데서,
서로의 말에 반응하며 이유를 깊이 묻는 데까지.
대화가 이어지는 과정을 살펴보세요.
기존 합성 페르소나를 활용해 제품 탐색 과정을 보여주도록 재구성한 대화 예시입니다. 실제 고객 인터뷰나 기존 73개 발언의 원문이 아닙니다.
AI 합성 고객 리서치
결과가 왜 다 뻔할까요?
그럴듯한 대답을 넘어,
고객이 왜 선택하는지 알고 싶으니까요.
그럴듯한 프로필.
비슷한 결론.
“영양제를 구매하게 된 이유는요?”
“퇴근하면 늘 지쳐서 뭔가 챙겨야겠다 싶었어요. 피로 회복에 좋고 필요한 영양소를 채워준다고 해서 먹기 시작했어요.”
“가족 챙기다 보니 제 건강은 뒷전이더라고요. 성분도 괜찮고 부족한 영양을 보충하는 데 도움이 된다고 해서 샀어요.”
“운동만으로는 건강 관리가 다 되는 건 아니잖아요. 영양 보충도 되고 피로를 줄이는 데 좋다고 해서 챙겨 먹게 됐죠.”
서사 속에 드러나는
진짜 선택의 이유
“영양제를 구매하게 된 이유는요?”
“야근하다 보면 아침도 거를 때가 많아요. 몸을 너무 방치하는 것 같아서 샀어요. 이거라도 챙겨 먹으면 나를 좀 돌보는 느낌이거든요.”
“제가 지치니까 아이들 챙기는 것도 힘들더라고요. 내가 버텨야 가족도 챙기겠다 싶어서 샀죠. 그래서 영양제는 비싸더라도 좋은 걸 먹고 싶어요.”
“운동은 꾸준히 하는데 예전보다 피로가 오래가더라고요. 운동도 계속 즐기고 싶어서 먹기 시작했죠. 이왕이면 흡수가 빠른 게 좋겠다 싶었어요.”
핵심 고객부터 놓치기 쉬운 고객까지.
실제 시장의 데이터를 근거로 고객의 서사를 완성합니다.
실제 데이터에 기반한
AI 합성 페르소나
인간의 재응답 일관성 대비 상대 정확도
실제 고객 정보가
모델의 바탕이 될 때.
미국인 1,052명의 자료를 활용한 연구에서, 인터뷰와 설문을 결합한 에이전트가 보인 결과입니다. 인구통계만 제공한 조건은 같은 기준에서 74%였습니다.
연구 원문 보기 ↗동일 인력·예산으로 늘어난 조사량
조사를 더 자주,
더 많은 의사결정에.
Electric Twin이 공개한 The Times 사례입니다. 제품 우선순위, 팟캐스트 이름, 잠재 독자 탐색 등으로 합성 고객의 활용을 넓혔습니다.
해외 고객 사례 보기 ↗좋은 고객 모델은,
고객의 말을
다루는 데서 시작됩니다.
짧은 댓글 한 줄도,
어떤 맥락에서 나온 말인지 중요합니다.
Datacast는 7년간 빅데이터와 SNS 자연어를 분석하며 기업에 소비자 버즈·리뷰 데이터를 제공해왔습니다.
소셜 리스닝과 자연어 분석의 경험을 실제 자료의 선택, 고객 모델의 구성, 구매 맥락의 해석에 연결합니다.
빅데이터·자연어 분석 경험
대기업·정부기관
프로젝트 수행
SNS·리뷰·VOC
데이터 추출 및 분석
관련 특허 2건 보유 · 데이터 분석과 현업 적용의 축적
궁금하실 질문에
먼저 답합니다.
기존 리서치와 어떻게 함께 쓰나요?+
조사 전에는 질문과 가설을 넓히고, 조사 후에는 기존 자료로 후속 질문과 새로운 상황을 탐색하는 데 활용합니다. 합성 탐색에서 얻은 가설과 기획 대안은 실제 고객 조사로 확인합니다.
어떤 자료에서 시작할 수 있나요?+
보유한 고객 인터뷰, 설문, 시장 보고서, 사용 가능한 SNS 반응과 리뷰에서 시작할 수 있습니다. 먼저 자료가 어떤 고객과 시점을 담고 있는지 확인하고, 충분히 다룰 수 있는 질문과 추가 자료가 필요한 영역을 정합니다.
최종적으로 무엇을 받게 되나요?+
자료와 맥락을 연결한 고객 모델, 구매 동기와 장벽에 대한 인사이트 후보, 제품 컨셉·광고 소구의 비교, 그리고 다음 검증 질문을 담은 브리프를 구성합니다. 실제 과제에 맞춰 결과물의 범위를 정합니다.
지금 풀고 있는 과제로,
리서치의 다음을 만나보세요.
보유 자료, 이해하고 싶은 고객, 검토 중인 아이디어.
우리 팀의 과제에 RE:SEARCH를 어떻게 활용할지 함께 살펴봅니다.
