데모 예약

AI 기반 사용자 리서치 플랫폼

AI가 조사를 설계하고, 실시간으로 인터뷰하고, 인사이트 보고서를 만듭니다. 사용자 행동 데이터와 연동해 검증 루프를 완성합니다.

AI 조사 설계AI 실시간 인터뷰AI가 만드는 인사이트 보고서검증 루프

AI 조사 설계

리서치 질문을 말하면 AI가 목표와 대상을 묻고 인터뷰 가이드를 만들며, 알맞은 참여자 모집도 돕습니다.

  • 리서치 어시스턴트가 배경을 물어 목표를 명확히 함
  • 질문마다 추가 질문 깊이를 설정하고, 콘셉트 이미지·영상·프로토타입 첨부 가능
  • 공개 전 가상 참여자로 리허설해 질문 순서, 소요 시간, 유도성 표현 점검
  • 명단을 가져오거나 링크를 공유하고, 참여자마다 전용 링크 제공
  • 세그먼트별 쿼터를 설정하고 진행 상황을 실시간으로 확인

얻게 되는 것리허설을 거쳐 버전이 고정된 인터뷰 가이드, 그리고 쿼터대로 모인 참여자 명단.

app.heari.ai · 리서치 설계
AI 리서치 어시스턴트
신규 사용자가 첫 주에 사용을 멈추는 이유를 알고 싶어요.
인터뷰 가이드를 만들었습니다. 주제 4개, 질문 8개, 약 15분입니다. 계속 조정할 수 있어요.
가이드를 어떻게 조정할지 입력하세요…
인터뷰 가이드
게시됨 · v1다음: 모집 설정

신규 사용자 첫 주 이탈 원인 리서치

약 15분주제 4개질문 8개
리서치 목표

신규 사용자가 첫 주에 그만두는 순간과 이유를 찾고, 먼저 고칠 온보딩 단계를 정합니다.

인터뷰 흐름
1
도입·인사와 안내
2분
2
워밍업·최근 사용
3분
3
핵심·그만두고 싶었던 순간
6분
4
마무리·요약 확인
2분
핵심 질문

첫 주에 그만두고 싶었던 순간은 언제였나요? 그때 정확히 무슨 일이 있었나요?

AI 실시간 인터뷰

수백 건의 일대일 인터뷰가 동시에 진행됩니다. AI가 가이드에 따라 질문하고, 답변마다 구체적인 경험까지 파고듭니다.

  • 텍스트와 음성 두 가지로 답변, 휴대폰으로 링크만 열면 시작
  • 수십 개 언어 지원: 참여자는 모국어로 답하고, AI도 같은 언어로 후속 질문
  • 시작 전 AI 인터뷰임을 알리고 동의 후 시작하며, 언제든 나갈 수 있음
  • 모든 인터뷰에 품질 점수가 매겨지고, 성의 없거나 무효한 답변은 표시됨
  • 음성 답변의 어조와 감정을 분석해 망설임, 침묵, 뚜렷한 불만을 표시하고, 리서처는 원본 음성을 다시 들을 수 있음
  • 리서처는 관찰실에서 실시간으로 지켜보며 필요하면 일시 중지하거나 직접 진행할 수 있고, 사람의 개입은 모두 기록됩니다
  • 인터뷰가 끝나기 전 참여자가 요점 요약을 확인하고 수정하거나 부정할 수 있음

얻게 되는 것모든 인터뷰의 완전한 기록. 주제마다 충분히 파고들었고, 요점은 참여자 본인이 확인했습니다.

9:41
0%

이 인터뷰는 AI가 진행합니다

약 15분 소요. 답변은 이번 리서치에만 쓰이며, 인용할 때 이름은 표시되지 않습니다.

  • 정답은 없어요. 실제 경험대로 말해 주세요
  • 입력해도, 말로 해도 돼요
  • 원하지 않으면 건너뛰고 언제든 나갈 수 있어요
동의 안 함동의하고 시작
진행: 어린이 코딩 강좌 리서치 팀
9:41
3 / 8
아이가 체험 수업을 들은 날을 떠올려 보세요. 일단 등록하지 않기로 한 건 어떻게 결정하셨나요?
아이는 좋아했는데, 수업 끝나자마자 가격 얘기만 하고 아이가 어땠는지는 말해 주지 않았어요.
추가 질문수업이 끝났을 때 아이에 대해 가장 알고 싶었던 건 무엇인가요?
0:12
텍스트음성
답변을 입력하세요…

AI가 만드는 인사이트 보고서

AI가 주제를 정리하고 인사이트를 뽑아 원문과 반례를 붙이며, 리서처의 검토를 거쳐 보고서에 들어갑니다.

  • 맞춤 분석 열로 요점 일괄 추출
  • 결론마다 몇 명의 참여자가 해당하고 어떤 원문을 인용했는지 표시
  • 리서처가 하나씩 검토: 승인, 수정, 반려
  • 여러 언어의 답변을 하나의 리포트로 통합: 발언은 원문과 번역을 함께 표시하고, 시장별로 비교 가능
  • 보고서 버전 고정 및 내보내기
  • 인사이트와 원문이 지식 베이스에 쌓여, 나중에 여러 리서치에 걸쳐 질문 가능

얻게 되는 것리서처가 확인하고 모든 결론에 원문이 붙은 보고서.

app.heari.ai · 리서치 보고서 예시

대출 신청 NPS 저점수: 고객이 실제로 겪은 문제

60인터뷰 수520근거 발언v3 고정됨리서처 확인 완료
주요 결론
F1
소득 증빙 단계가 신청을 중도에 포기하는 주된 원인
47%
044061118

소득 증빙을 올려야 했는데 마침 가진 게 없었어요. 나중에 하려고 했는데 그대로 잊어버렸죠.

참여자 044 · 신규 고객 · 03:05
F2
낮은 점수를 준 고객의 가장 흔한 불만은 심사 진행 상황을 볼 수 없다는 점
40%
072089
F3
한도와 금리는 주된 문제가 아니었음
18%
101
주제 분포
서류 준비
28
심사 진행 상황을 확인할 수 없음
24
절차가 너무 많음
19
한도와 금리
11
고객센터 상담
9

같은 조사를 몇 주가 아닌 며칠 만에

1:1 심층 인터뷰 30건을 예로 기존 인터뷰와 heari의 전체 과정을 비교합니다. 리서처는 일정 조율, 전사, 정리 대신 결론을 판단하는 데 시간을 씁니다.

1모집과 일정 조율

기존 인터뷰

참여자에게 한 명씩 연락하고 일정 조율, 보통 1~2주

heari

링크만 보내면 참여자가 원할 때 시작, 일정 조율 불필요

2인터뷰 진행

기존 인터뷰

리서처 한 명이 하루 3~4건, 30건에 약 2주

heari

수백 건을 동시에, 시간대 제약 없이

3전사와 정리

기존 인터뷰

수작업 전사와 메모 정리에 약 1주

heari

자동 전사, 주제별 정리

4분석 및 보고서

기존 인터뷰

리서처가 결론을 정리하고 리포트를 작성하는 데 약 1주

heari

몇 시간 만에 리포트 생성, 리서처가 검토·확정

사용자 행동 데이터와 연동해 검증 루프 완성

ThinkingAI Agentic Engine과 연동하면 참여자 선정부터 인터뷰, 결론 검증까지 모두 실제 행동 데이터와 연결됩니다.

1

행동으로 참여자 선별

재구매 없음, 장바구니 이탈, 휴면 회원 같은 행동에서 바로 대상을 고릅니다. 명단을 직접 뽑을 필요가 없습니다.

2

인터뷰에 행동 단서 활용

AI가 참여자가 무엇을 샀고 어디서 멈췄는지 알기 때문에 더 정확하게 질문합니다.

3

말한 것과 한 것

참여자의 말과 실제 행동을 나란히 놓고, 말과 행동이 다른 지점을 찾습니다.

4

결론을 사용자 태그로 기록

리서치 결론이 사용자 태그로 다시 기록되어, 운영과 제품 팀이 바로 세그먼트에 쓸 수 있습니다.

5

비즈니스 결과로 검증

변경 사항 적용 후 행동 데이터와 대조해 결론을 확인됨, 검증 대기, 뒤집힘으로 표시합니다.

결론 검증저당 요거트 재구매 연구
고객이 한 말

「맛은 좋아요. 요즘 요거트를 잘 안 살 뿐이에요.」

행동 데이터가 보여주는 것

첫 구매 후 30일간 재구매 없음. 같은 기간 다른 무설탕 요거트를 두 번 구매.

아침에 먹기엔 너무 달아 재구매에 영향확인됨
광고 화면이 아침 식사가 아니라 운동을 떠올리게 함검증 대기
가격이 재구매하지 않는 주된 이유뒤집힘

행동 데이터를 연동하지 않아도 heari의 모든 기능을 쓸 수 있습니다.

에이전트도 사용자 인터뷰를 할 수 있도록

heari는 MCP 서버와 명령줄 도구(CLI)를 제공합니다. Codex, Claude Code 또는 직접 만든 에이전트가 heari를 바로 호출해 리서치를 설계하고, 참여자를 초대하고, 원문 발언이 담긴 결론을 받아 올 수 있습니다. 모든 과정이 대화 안에서 이루어집니다.

다음 주에 새 이어폰의 핵심 셀링 포인트를 정해야 해요. 기존 사용자 120명에게 노이즈 캔슬링과 착용감 중 무엇이 더 중요한지 물어보고 내일까지 결론을 주세요.
heari.create_study(goal: "새 이어폰 핵심 셀링 포인트 테스트", audience: "owners_120.csv")
heari.launch_interviews(study: "st_8f2k", count: 120)
✓ 리서치 생성, 초대 120건 발송
heari.get_findings(study: "st_8f2k")
인터뷰 112건 완료. 대부분 착용감을 더 중시합니다. 112명 중 69명이 먼저 언급했고, 예를 들면 「하루에 네다섯 시간 끼니까 편한 게 제일 중요해요」083
# 설치 및 로그인
$ npm install -g @heari/cli
$ heari login

# 리서치 생성, 참여자 명단 가져오기, 인터뷰 시작
$ heari studies create --goal "Lead with comfort or noise cancelling?"
$ heari interviews launch st_8f2k --list owners_120.csv --count 120

# 결론 가져오기(각 결론에 근거 발언 포함)
$ heari findings st_8f2k --format json
{ "insight": "Comfort matters more than noise cancelling",
  "participants": 69, "quotes": ["u083", "u097", "u019"] }
// Codex, Claude Code 등 MCP 지원 클라이언트
{
  "mcpServers": {
    "heari": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@heari/mcp"],
      "env": { "HEARI_API_KEY": "hk_live_..." }
    }
  }
}

에이전트가 호출할 수 있는 도구

create_study리서치를 만들고 가이드 생성
launch_interviews초대를 보내고 인터뷰 시작
get_study_status진행 상황과 인터뷰 품질 확인
get_findings인사이트와 원문 근거 가져오기
search_quotes주제별 원문 검색
ask_knowledge_base여러 리서치에 걸쳐 질문
  • 구조화된 출력：결론이 근거 번호와 함께 JSON으로 반환됩니다.
  • 사람의 확인：초대와 인사이트를 리서처가 확인할 수 있습니다.
  • 동일한 권한과 사용량：에이전트가 시작한 인터뷰는 현재 요금제 한도에 포함됩니다.

실제 리서치로 전체 과정을 경험해 보세요

리서치 설계부터 AI 인터뷰, 인사이트 리포트까지 heari로 파일럿 리서치를 함께 진행합니다.

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