리서치 결과가 나왔는데 막상 내가 원하는 방식으로 볼 수가 없다. 추가 분석을 요청하면 며칠을 기다려야 하고, 보고서 논리 구조를 어떻게 짜야 할지 혼자 막막하다. 반대로 리서치를 아예 할 예산과 시간이 없어서 기획서에 쓸 숫자 하나를 구하지 못해 발을 동동 구른다.
이 고민들은 업종도, 역할도 달라 보이지만 뿌리는 같습니다. 데이터에서 답을 찾는 과정이 너무 느리고, 너무 어렵고, 너무 많은 사람을 거쳐야 한다는 것입니다. 오픈서베이는 이 문제를 풀기 위해 리서치 플랫폼에 대화형 AI를, 그리고 15년간 쌓아온 리서치 노하우와 오리지널 데이터를 결합했습니다. 그 결과가 Dataspace AI입니다.
이번 글에서는 2026년 6월 진행된 세션의 핵심 내용을 정리합니다. 데이터를 직접 분석하기 어려워 외부 보고서에 의존해왔다면, 혹은 리서치 예산이 없어 데이터를 포기해왔다면, 지금 바로 확인해보세요.
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데이터를 가장 필요로 하는 사람들이 가장 불편을 겪는다: 소비자 데이터 활용의 걸림돌
오픈서베이는 Dataspace AI를 만들기 전, 제품이 아닌 사람에서 출발했습니다. 소비자 인사이트를 활용하는 조직은 크게 세 가지 유형입니다. 리서치팀이 전담으로 조사를 수행하고 내부 이해관계자와 공유하는 A형, 리서치팀 없이 마케팅·CX·제품팀이 직접 조사를 수행하는 B형, 스타트업 마케터나 광고대행사 AE처럼 개인 단위에 가깝게 인사이트를 활용하는 C형입니다. 고객 수로 보면 C형이 가장 많지만 리서치 예산은 A형에 집중되어 있습니다. 데이터가 가장 절실한 사람들이 오히려 데이터에 가장 접근하기 어려운 구조입니다.
오픈서베이는 각 유형에 속한 실제 담당자들의 하루를 들여다보고 다섯 가지 페르소나로 구체화했습니다. 4명이서 연간 100건 이상의 리서치를 소화하는 대기업 인사이트팀장부터 기획서에 쓸 숫자 하나를 구하지 못하는 스타트업 마케터까지, 이들이 원하는 것은 결국 두 가지로 수렴합니다. 인사이트 기반으로 전략적 의사결정을 적시에 내리는 것, 그리고 전략의 근거가 되는 데이터를 지금 바로 얻는 것입니다.
오픈서베이가 찾은 솔루션: 리서치 플랫폼 + 대화형 AI + 오리지널 데이터
모두의 문제를 해결할 수 있는 하나의 솔루션이 있을까? 오픈서베이가 내린 답은 세 가지의 결합입니다. 리서치 플랫폼, 대화형 AI, 오리지널 데이터. 이 세 가지가 합쳐지면 소비자 인텔리전스 플랫폼이 됩니다.
Dataspace AI에서 제공하려는 경험은 단순합니다. 질문하면 AI가 한다. “화장품 인지도 조사 만들어줘”, “VIP 고객 특성 분석해줘”, “이 결과로 보고서 만들어줘”, “브랜드 이미지 개선이 매출에 기여했을까?” 이런 요청을 던지면 AI가 문항을 만들고 프로그래밍하고, 설문지를 번역·현지화하고, 데이터를 분석해 차트로 보여주고, 분석 목적에 맞는 보고서를 생성하고, 리서치 데이터와 매출 데이터를 연계 분석합니다.
이것이 가능한 이유는 세 가지입니다. 첫째, 데이터스페이스는 이미 End-to-End 리서치 플랫폼입니다. 기획→설계→수집→분석→보고서까지 하나의 플랫폼에서 처리되기 때문에 AI가 그 위에 얹혀 대화 하나로 전부 실행하는 것이 자연스럽게 가능합니다.
둘째, 오픈서베이는 리서치 지식을 체계화해 자산으로 쌓아두었습니다. 문항을 어떻게 구성해야 하는지, 교차분석을 어떤 기준으로 봐야 하는지, 보고서를 어떤 구조로 써야 하는지. 이 모든 것을 개인의 경험과 암묵지가 아니라 팀의 자산으로 문서화해두었습니다. AI는 15년간 축적된 오픈서베이의 리서치 지식 자산 위에서 전문가의 시각으로 리서치를 운영합니다.
셋째, 오리지널 데이터가 있습니다. 오픈서베이는 10년 이상 다양한 산업군의 최신 트렌드를 데이터로 포착하고 트렌드 리포트로 발간해왔습니다. AI는 이 데이터 자산 위에서 대한민국 소비자를 가장 잘 아는 전문가로서 질문에 근거 있는 답변과 전략적 제언을 제공합니다.
설계부터 공유까지, End-to-End 리서치가 바뀐다
Dataspace AI는 리서치의 다섯 단계— 설계, 수집, 분석, 인사이트, 공유— 각각에서 기존 방식을 바꿉니다. 설계 단계에서는 리서치 기획서를 직접 쓰는 대신 “건강 스낵 수요 조사 기획서 만들어줘”라고 하면 AI가 프로젝트 브리프와 리서치 설계서를 바로 생성합니다. 설문 설계도 워드에서 문항을 하나씩 세팅하는 대신 “구독서비스 컨셉 테스트 설문 설계해줘”라고 하면 AI가 구조화, 문항 제안, 로직 설정까지 한 번에 처리합니다.
분석 단계에서는 피벗 테이블을 직접 구성하는 대신 “가장 만족도가 낮은 세그먼트는 어디야?”라고 물으면 AI가 분석 결과와 차트 시각화를 바로 제공합니다. 수작업으로 분류하던 텍스트 응답 분석도 “컨셉이 마음에 안 드는 이유 번역하고 분류해줘”라고 하면 번역, 주제 태깅, 정량화된 결과까지 한 번에 나옵니다. 공유 단계에서는 PPT 파일을 전달하는 방식 대신 링크를 공유하고 팀원 각자가 궁금한 것을 AI에게 직접 묻습니다. 리서치팀에 문의하지 않고도 “태국 소비자의 스낵 key buying factor 조사 결과 있어?”라고 물으면 AI가 기존 데이터에서 수치, 테이블, 차트를 바로 가져옵니다.
계산은 코드가, 설명은 AI가 — Dataspace AI의 핵심 원리
Dataspace AI가 신뢰할 수 있는 숫자를 줄 수 있는 이유는 설계 원리에 있습니다. 두 개의 레이어가 역할을 나눕니다. Deterministic Layer는 코드가 담당합니다. 설문 데이터 조회, 교차분석 수치 계산, 응답 분포와 비율 산출, 차트 생성 — 이 결과는 사람이 직접 해도 같은 숫자가 나오는 100% 정확한 값입니다. Generative Layer는 AI가 담당합니다. 확정적 계층이 가져온 데이터를 자연어로 해석하고 설명하는 역할로, AI는 숫자 자체를 계산하거나 만들어내지 않습니다.
리서처의 지식과 행동을 학습한 것도 차별점입니다.과거에는 특정 리서치 전문가 한 명에게 질문이 몰렸습니다. 전문가는 한 명인데 도움이 필요한 사람은 너무 많았습니다. AI를 만난 후에는 100명이 동시에, 밤 열한 시에라도 같은 수준의 답변을 받을 수 있습니다. Dataspace AI는 20년 이상의 정량 리서치 전문가 경험을 학습한 Agent를 갖추고 있습니다.
실제 사용자들은 어떻게 쓰고 있을까
2026년 3~4월 베타 기간 동안 항공사·식품사·제조사·통신사·유통사 등 6개 기업의 실사용 패턴을 분석했습니다. 기업마다 사용 목적이 달랐습니다. 리서치팀이 있는 식품사 A는 설문 설계 요청이 51%로 가장 높았고, 리서치팀이 없는 항공사 E 마케팅팀은 데이터 분석(58%)과 보고서 산출(53%)을 주로 활용했습니다. 유통사 F 영업전략실은 데이터 분석과 보고서 산출이 각각 100%였습니다. 리서치 자산이 많은 조직은 설문 설계·자산화 목적으로, 없는 조직은 기존 데이터 분석과 보고서 생성 목적으로 쓰는 패턴이 뚜렷했습니다.
사용자 피드백은 “우리 회사 리서치 맥락을 이미 알고 있어 설명 생략 가능, 비전문가도 바로 참여 가능, 복잡한 분석 없이도 인사이트 획득, 출처가 명확해 안심” 이렇게 네 가지로 모였습니다.
Key Takeaways
- 문제 정의가 전체 작업의 90%를 차지하는 만큼, 누구의 어떤 문제를 풀 것인지부터 정의해야 합니다.
- 세그먼트를 한 명의 페르소나 단위로 뾰족하게 정의하고, 그들의 일상과 어려움을 데이터로 이해하는 것에서 좋은 전략이 출발합니다.
- 데이터 분석이 어렵다는 이유로 외부 보고서에 의존해왔다면 이제는 그럴 필요가 없습니다. 비즈니스를 이해하는 담당자가 직접 데이터를 볼 때 액션으로 연결하고 임팩트를 낼 수 있는 가능성이 훨씬 높아집니다.
- 리서치 예산이나 시간이 없다고 데이터를 포기하지 말고, Dataspace AI와 대화로 기획의 근거를 찾아보세요.
- LLM의 역량이 발전할수록 차이를 만드는 것은 결국 데이터와 레퍼런스입니다. Raw data를 요청하고 자산을 축적하세요.
효율을 넘어 성과로, 데이터스페이스와 함께하는 리서치 혁신
오픈서베이의 ‘데이터스페이스’는 강력하면서도 사용자 친화적인 분석 기능을 갖춘 AI 기반 리서치 플랫폼입니다. 정교한 타겟팅과 데이터 수집, 직관적인 데이터 시각화 및 분석, 내외부 데이터 연동, 유연한 협업 및 결과 공유, 철저한 보안 관리 등 리서치를 위한 전 과정을 제공하며 기업의 요청에 따라 전문가 서비스도 함께 제공됩니다. 또한 전문가 노하우를 학습한 AI가 데이터 처리 및 분석 시간을 줄이고 더 깊이 있는 인사이트 도출을 가능하게 합니다. 시장 조사부터 고객, 사용자, 임직원 경험 분석까지 데이터스페이스 하나로 시작해보세요.
본 콘텐츠는 오픈서베이가 2026년 5월 진행한 <Research with AI 웨비나 | 리서치를 이해하는 AI와 함께하는 End-to-End 리서치 경험>내용을 바탕으로 제작했습니다.
Research with AI 웨비나 시리즈는 리서치 AX가 가져온 변화와 각 단계별 AI 활용법, 그리고 오픈서베이가 직접 시도하며 얻은 경험과 팁을 상세히 공유합니다. AI가 반복적인 작업을 자동화함에 따라 리서처는 협업과 의사결정 같은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있으며, 이번 웨비나 시리즈에서는 이러한 변화를 위협이 아닌 기회로 바꾸기 위한 여정을 함께 만들어갑니다.
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오픈서베이 그로스 마케팅 매니저
황희영 HY
오픈서베이 CEO
