Opensurveyのインサイトを、ウェビナーやアーカイブ動画で！

アイデア出しからコンセプトボード作成まで、AIと合成パネルが共に進める新しい新製品開発プロセスを直接体験したい方は、ウェビナーを通じてデータスペースとコンセプトスタジオをご確認ください。

AIがリサーチプロセスを担っていく時代に、リサーチ・リサーチチーム・リサーチャーの役割がどう変わるべきかを具体的にお話しします。

リサーチの全過程をAIパートナーと。いまインサイトが資産になります。これまでの4回のウェビナーでは、リサーチの段階ごとにAIが適用される姿を見てきました。今回の第5回では、そのすべてが一つにつながる姿をともに探ります。

20~30年の経験を持つリサーチャーの働き方をAIに教え、リサーチャーでなくても誰もが専門家レベルのレポートを作れるようにした、Opensurveyチームの過程を共有します。

合成パネルの定義から、リサーチをどう変えられるのかまで、Opensurveyの視点を今回のウェビナーで共有します。

今回のウェビナーは、リサーチ企画の自動化を題材にAIと共に働く構造的思考を扱います。問題定義力の差がアウトプットの差に直結するAI時代、より鮮明になる思考の技術を持ち帰ってください。

リサーチAXがもたらす変化を整理し、リサーチャーとPwDRがそれぞれこの転換をどう生存条件へと変えられるかを、具体的なフレームで共有します。

카테고리 성공을 위한 필수 이미지 요소를 정의하고, 현재 브랜드 이미지를 데이터로 정확히 진단하여, 효과적인 브랜드 이미지 관리 전략을 수립하는 방법을 소개합니다.

브랜드 인지·고려·사용·주사용률 데이터를 기반으로 소비자 이탈 단계를 진단하고, 각 단계에 맞는 개선 전략을 수립하는 방법을 소개합니다.

고객 여정 단계별 경험을 측정해 전체 유지율을 높일 개선 포인트와 우선순위를 정하는 방법을 살펴봅니다.

고객별 만족도·NPS와 내부 데이터를 연결해 충성 고객 특성을 파악하고 확장 전략을 세우는 법을 살펴봅니다.

시계열 변화뿐 아니라 고객군별 충성도 비교, VOC 연계 분석으로 만족도 향상 요인을 찾는 법을 살펴봅니다.

세 번째 세션에서는 데이터를 어떻게 수집·분석·해석·시각화할지와 이를 종합·공유·설득하는 방법, 실행 후 효과 분석 과정, 그리고 성과 수준에 따른 새로운 문제 정의 방법까지 함께 살펴봅니다.

두 번째 세션에서는 데이터 기반 문제해결에 필요한 프로세스를 소개합니다. 문제해결을 위해 집중해야 할 이슈를 우선순위화하고, 각 이슈에 대한 가설을 검증하기 위해 어떤 분석이 필요한지, 어떤 데이터를 수집해야 하는지까지 구체적인 업무 계획 수립 방법을 함께 다룹니다.

데이터, 중요성은 알지만 활용이 어렵다면 어디서부터 시작해야 할까요? 평소 수많은 데이터를 접하면서도 데이터를 활용한 비즈니스 문제해결에는 막막함을 느끼셨다면, 이번 세션을 통해 실질적인 인사이트를 얻어가 보세요.