오픈서베이의 인사이트를 웨비나와 다시보기로!

아이디어 도출부터 컨셉 보드 제작까지, AI와 합성 패널이 함께하는 새로운 신제품 개발 프로세스를 직접 경험해보고 싶다면 웨비나를 통해 데이터스페이스와 컨셉 스튜디오를 확인해 보세요.

AI가 리서치 프로세스를 맡아가는 시대, 리서치·리서치팀·리서처의 역할이 어떻게 바뀌어야 하는지를 구체적으로 이야기합니다.

리서치 전 과정을 AI 파트너와. 이제 인사이트가 자산이 됩니다. 앞선 4회의 웨비나에서 리서치 단계별 AI 적용 모습을 살펴봤습니다. 이번 5회에서는 그 모든 것이 하나로 연결되는 모습을 함께 탐험합니다.

20~30년 경력의 리서처가 일하는 방식을 AI에게 가르쳐서, 리서처가 아니더라도 누구나 전문가 레벨의 보고서를 만들 수 있게 한 오픈서베이 팀의 과정을 공유합니다.

합성패널의 정의부터 리서치를 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 오픈서베이의 관점을 이번 웨비나에서 공유합니다.

이번 웨비나는 리서치 기획 자동화를 소재로 AI와 함께 일하는 구조적 사고를 다룹니다. 문제 정의력의 차이가 아웃풋의 차이로 직결되는 AI 시대, 더 선명해지는 사고의 기술을 가져가세요.

리서치 AX가 만들어낼 변화를 정리하고 리서처와 PwDR이 각각 이 전환을 어떻게 생존 조건으로 바꿀 수 있는지를 구체적인 프레임으로 공유합니다.

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.