AI로 거듭 진화하는 리서치와 경험관리, 오픈서베이가 그리는 미래
챗GPT 등장으로 시작된 생성형 AI에 대한 관심은 구글 알파고 때와는 또 다른 국면입니다. 알파고가 이세돌 九단과의 대국에서 승리하던 당시의 관심은 거대 IT 기업의 AI 기술에 대한 경외 혹은 불안에 그쳤지만, 챗GPT 이후에는 관심을 넘어 개개인이 기술을 직접 경험하는 단계에 이르렀기 때문입니다. 이미 많은 사람들이 업무나 일상에서 AI를 대대적으로 활용하고 있죠.
매일 4만 부 이상의 응답 데이터를 수집하고 분석하는 오픈서베이도 마찬가지입니다. OpenAI API를 도입해서 데이터 분석 기능을 고도화 및 자동화하는 데에 적극적으로 기술력을 투자하고 있습니다. 이번 글에서는 오픈서베이는 데이터 비즈니스에 AI 기술을 어떻게 적용하고 있는지, 앞으로의 계획과 비전을 어떻게 그리고 있는지 등을 알아봅니다.
AI 시대의 도래와 오픈서베이의 준비
우리는 일상 속에서 AI 기술을 이미 다양하게 경험하고 있습니다. 예를 들어, 지메일의 스팸함 자동 분류 기능은 우리의 이메일 관리 시간을 절약해 주고, 아마존의 AI 기반 맞춤형 제품 추천 기능은 쇼핑 경험을 더욱 편리하게 만들어 줍니다. 우리가 크게 의식하지 않는 영역에서 AI는 이미 오래전부터 우리의 삶을 조용히 편리하게 만들어 주고 있었습니다.
그러다 오픈AI의 챗GPT 이후, AI에 대한 관심은 크게 달라졌습니다. 챗GPT는 채팅 인터페이스를 통해 누구나 직접 대화하듯 질문하고 명령할 수 있는 서비스입니다. 그동안 IT 제품 뒤에 숨겨져 있던 신비로운 기술이 이제는 누구나 접근할 수 있는 친숙한 서비스로 다가온 것입니다. 덕분에 AI를 일상과 업무에 어떻게 활용할 것인지에 대한 고민은 이제 거대 IT 기업만의 전유물이 아니게 되었습니다. 일반 사용자나 다른 기업들도 AI 기술에 열려 있고, 이를 통해 자신의 일상과 업무를 더 효과적으로 보낼 방법을 고민하게 되었습니다.
AI를 잘 활용하려면 데이터가 먼저 있어야 하고, 이를 서비스화할 수 있는 역량 또한 필요합니다. 오픈서베이는 데이터와 관련 노하우를 모두 갖춘 기업입니다. 이러한 변화 속에서 오픈서베이는 리서치&경험관리 플랫폼 데이터스페이스에 AI 기술을 적극적으로 반영하고 있습니다. AI의 도움을 받아 리서치 관련 고급 지식 없이도 전문적인 설문지를 설계하거나, 조사 결과에서 유의미한 인사이트를 자동으로 도출해 분석 업무의 부담을 줄이기 위함입니다.
아래에서 오픈서베이의 IT 제품에 적용된 AI 기술과 기능에 대해 하나씩 살펴보겠습니다.
분석에 가장 빠르게 적용된 AI, 스탯인사이트
첫 번째로 소개할 기능은 StatInsight™(이하 스탯인사이트)입니다. 분석의 보고서 탭에서 만날 수 있는 스탯인사이트는 교차분석표에서 통계적으로 유의미한 발견점만 선별해 자연어 형태로 읽어주는 기능입니다. 예를 들어, “전체 응답자 중 20대 남성 그룹에서 특히 응답 비율이 높다” 등의 포인트를 짚어줍니다. 이를 통해 사용자는 전체 응답 경향성을 빠르게 파악하고, 스탯인사이트를 토대로 분석에 대한 가설이나 방향성을 설정할 수 있습니다.
또한, 스탯인사이트는 사용자가 분석 단위를 어떻게 설정하느냐에 따라 읽어주는 문장이 달라집니다. 예를 들어 분석 단위로 기본값인 성별·나이만 선택할 때와 직업 등 다른 분석 단위를 추가할 때 스탯인사이트가 읽어주는 분석 내용이 달라지는 겁니다.
덕분에 사용자는 성별, 연령, 혹은 문항 응답 값 등 분석 단위를 다양하게 바꿔가며 스탯인사이트를 살펴본 뒤, 더 많은 인사이트를 발견할 수 있는 분석 단위를 쉽고 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한, 보고서 탭에 적용된 스탯인사이트 문장은 PPT 자동 보고서에도 적용됩니다. (아래 이미지 참고)
이를 통해 사용자는 데이터 분석에 드는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 데이터 전문가가 아니더라도 주요 조사 결과를 손쉽게 이해하고 활용할 수 있습니다. 이러한 스탯인사이트는 이미 많은 기업 사용자에게 유용한 도구로 자리 잡고 있으며, 오픈서베이는 이를 통해 사용자들이 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 아래 예시 설문 링크에 접속하면 스탯인사이트를 직접 체험해 보실 수 있습니다.
생성형 AI를 활용한 분석 기능 고도화, 텍스트 AI 분석
두 번째로 소개할 기능은 오픈서베이의 텍스트 AI 분석입니다. 생성형 AI를 활용해서 주관식 응답 데이터를 정량화하는 기능으로, 비슷한 주제와 감정별로 응답을 분류해서 전반적인 응답 경향성과 패턴을 빠르게 파악할 수 있습니다. 다국어로 수집한 주관식 응답을 정량화한 뒤 원하는 언어로 자동 번역하는 기능 또한 제공합니다.
텍스트 AI 분석 기능은 주관식 응답 데이터 분석 작업에 드는 시간과 비용을 크게 절약시켜 줍니다. 최근에는 설문의 주관식 문항을 활용해 고객의 소리(VoC, Voice of Customer)를 수집하는 경우가 많은데, 방대한 고객의 소리를 하나씩 확인하지 않고도 쉽고 빠르게 인사이트를 발견할 수 있기 때문입니다. 나아가 주관식 데이터 처리와 분석에 들어가는 외주 작업 및 번역 의뢰에 소요되는 시간과 비용 또한 절감할 수 있습니다.
2024년 5월 기준 베타 서비스로 제공되고 있는 텍스트 AI 분석은 크게 5가지 세부 기능으로 나뉩니다. 워드클라우드 형태소 분석, 텍스트 그룹핑, 주제 분석, 감정 분석, 텍스트 번역입니다. 모든 세부 기능에 대한 안내는 아래 링크를 통해 살펴볼 수 있으며, 이번 글에서는 텍스트 그룹핑, 주제 분석, 텍스트 번역에 대해 구체적으로 알아봅니다.
단답형 응답을 빠르게 정량 분석할 수 있는 ‘텍스트 그룹핑’
텍스트 그룹핑은 주관식 단답형 문항 응답을 정량화할 수 있는 기능입니다. 자체 개발한 알고리즘으로 비슷한 텍스트끼리 묶인 응답 결과를 가로 막대형 차트로 확인할 수 있습니다. 이렇게 그룹핑된 각각의 키워드는 변수화되어 객관식 응답 데이터처럼 정량적인 분석을 할 수 있으며, 교차분석에도 활용할 수 있습니다.
이러한 텍스트 그룹핑 기능은 선호하는 인물·브랜드나 방문한 지역·국가 등 보기로 하나씩 제시하기 어려운데 응답 자체는 단답형으로 비교적 간단할 때 특히 활용도가 높습니다.
서술형 응답에서 자주 언급된 주제를 자동 분류해 주는 ‘주제 분석’
텍스트 그룹핑은 단답형 응답 중 같은 키워드를 그룹핑해서 묶어주는 기능이라면, 주제 분석은 좀 더 분량이 긴 서술형 응답의 의미와 맥락을 AI가 파악한 뒤 비슷한 주제끼리 묶어주는 기능입니다. 이를 통해 사용자는 주관식 서술형 응답 데이터에서 공통적으로 언급되는 주제를 빠르게 파악할 수 있습니다. 주제 분석 결과는 아래와 같은 버블 차트 형태로 자동으로 시각화되며, 주제별 요약된 응답을 하나씩 살펴볼 수 있습니다.
다국어 조사의 주관식 응답을 현지 언어로 볼 수 있는 ‘텍스트 번역’
텍스트 번역은 다국어로 수집한 주관식 응답을 원하는 언어로 번역할 수 있는 기능입니다. 자동 번역 기능을 활용해 100개 이상의 언어를 한국어로 번역하는 것은 물론 각 언어 간 번역도 할 수 있습니다. 이를 통해 글로벌 조사 시 번역 및 분석에 대한 부담 없이 다국가 고객으로부터 주관식 응답 데이터를 수집할 수 있습니다.
오픈서베이의 AI 활용 기능 더 알아보기
오픈서베이는 데이터 수집부터 분석까지, 데이터 활용의 모든 과정에 AI 기술 기반의 기능을 지속 개발할 예정입니다. 자연어로 직접 대화하며 분석 작업을 돕는 AI 비서 오시스턴트는 베타 기간 트렌드 리포트 분석에만 활용했으나 기업 고객도 활용할 수 있도록 연내 적용 범위를 넓힐 예정입니다. 또한, 오픈서베이의 리서치 전문가가 설계한 문항을 활용해서 설문 작업을 더욱 쉽고 간편하게 할 수 있는 리서치 가이디드 솔루션도 연내 출시할 계획입니다.
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