점점 발전하는 기술은 개인의 삶뿐 아니라 비즈니스 측면에서 더 큰 변화를 일으켰다. 어느새, 일상생활 깊숙이 들어온 생성형 인공지능(AI)은 비즈니스 영역에서 높은 효율성을 보인다. 인적 리소스를 절감하고 시간을 단축해 데이터 분석, 고객 서비스, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 업무 효율을 높이고 있다.
이러한 변화 속에서 리서치 및 고객 경험 분석 플랫폼 '데이터스페이스'를 운영하는 오픈서베이도 생성형 AI 기술을 기반으로 가치를 창출하고 있으며 실질적인 비즈니스 성과를 만들어내고 있다. 많은 실무자가 어려워하는 데이터 분석에 AI 기술을 도입해 분석의 문턱을 낮추고, 기업들이 데이터의 활용을 극대화하도록 돕는다.
오픈서베이의 기술적 접근의 핵심은 사용자, 즉 고객에게 있다. 아무리 뛰어난 기술이라도 문제 해결의 수단일 뿐, 고객이 겪는 문제 해결에 방점을 둔다. 오픈서베이가 데이터 분석 기능에 AI 기술을 도입한 이유도 여기에 있다. 최신 기술 트렌드를 반영하고 기술적 강점을 중심으로 제품 방향을 잡으면서도, 가장 중요한 초점은 고객의 문제를 해결하는 데 두고 있다. 많은 실무자는 데이터 분석을 전문가의 영역으로 느끼며 심리적 부담감을 느낀다. 마케팅이나 기획 등 의사결정에 데이터를 적극적으로 활용할 필요가 있지만, 막상 분석이라는 벽은 실무자들에게 생각보다 높다. 오픈서베이는 이 문제를 해결하고자 전문가가 아니더라도 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 기능 개발에 지속적으로 투자해 왔다.
이러한 기조 아래 오픈서베이가 최근 개발한 기술이 바로 텍스트 분석이다. 주관식 응답 데이터를 활용하면 기업은 소비자의 솔직한 생각과 의견을 그 어떤 데이터보다 더 정확하게 알 수 있다. 그러나 전체적인 경향을 파악하기 위해서는 데이터를 일일이 살펴보며 분류해야 하는 탓에 많은 인적 리소스가 소요돼 그 가치를 충분히 활용하지 못하는 경우가 많았다. 오픈서베이는 정성·정량적 데이터를 모두 활용해 이 문제를 해결하는 데 우선순위를 두었고, 생성형 AI와 거대언어모델(LLM) 기술을 접목해 AI로 주관식 응답 데이터를 분석하는 'AI 텍스트 분석'을 개발했다.
AI가 응답 데이터의 주제와 감정을 분류하고 이를 정량화한 결과를 제공하기 때문에, 실무자는 데이터 하나하나의 인사이트뿐 아니라 거시적인 관점에서 전체 데이터를 해석할 수 있다. 과거에는 며칠이 걸리던 분석 기간이 단 몇 분으로 단축됐고, 고객의 소리(VoC)를 분석해 의사결정에 활용하고 싶었지만 인력이나 비용 문제로 데이터를 쌓아두기만 했던 많은 기업들에서 긍정적인 반응을 얻고 있다. 이 외에도 오픈서베이의 StatInsight 기술을 활용한 분석 기능은 설문 데이터의 주요 내용을 자연어로 쉽게 읽어주고, 자동으로 보고서까지 작성해 주기 때문에 누구나 응답 데이터에서 인사이트를 빠르고 쉽게 파악하도록 돕고 있다.
기업이 기술을 도입하는 이유는 무엇일까. 우리 기업은 무엇을 위해 기술을 활용하려고 하는가. 결국 기술은 도구일 뿐, 기업이 지속적인 성장을 위해 가장 먼저 할 일은 우리 고객의 문제를 깊이 이해하고 이를 해결하는 것이다. 어떤 산업군이든 고객이 어떤 가치를 위해 우리 기업의 서비스를 활용하는지, 더 나아가 우리 서비스에 대한 로열티를 강화하기 위해 해결해야 할 불편한 점은 무엇인지 파악하는 것이 기술 도입에 앞서 우선돼야 할 것이다.
황희영 오픈서베이 대표 hy.hwang@opensurvey.io
