Insight7

Insight7 AI란?

Insight7 AI는 제품 빌더와 팀이 고객을 더 빨리 이해하고, 해결해야 할 문제의 우선순위를 정하며, 새로운 기회를 포착하도록 돕는 AI 기반 고객 리서치 도구입니다. 설문과 NPS, 인터뷰 등 다양한 고객 피드백을 받아 몇 초 만에 핵심 인사이트를 생성하고, 고객 테마·페인포인트·감정(sentiment)을 즉시 파악할 수 있도록 시각적으로 정리합니다. 특히 비디오·오디오·텍스트 형태로 축적된 인터뷰 모음을 자동으로 분석해 수작업으로는 수백 시간이 걸릴 분석 시간을 절약하고, 보다 정확한 근거에 기반한 고품질 의사결정을 지원합니다. 인사이트 도출 과정은 반복 가능한 방법으로 표준화되어 팀 간 일관성을 높이고, 중요한 고객 목소리를 놓치지 않도록 돕습니다. 데이터 과부하 상황에서도 핵심 주제를 요약해 보여주어 제품 전략 수립, 로드맵 개선, 사용자 경험 최적화에 필요한 증거 중심의 판단을 가능하게 합니다.

Insight7 AI의 주요 기능

• 설문, NPS, 고객 인터뷰 등 다양한 고객 피드백으로부터 자동 인사이트 생성
• 비디오·오디오·텍스트 형태의 인터뷰 컬렉션을 일괄 분석하여 정확도 높은 결과 제공
• 고객 테마, 주요 페인포인트, 감정 분석을 즉시 시각화하여 한눈에 파악
• 문제의 우선순위화와 기회 식별을 지원하는 증거 기반 분석
• 수작업 대비 분석 시간을 대폭 절감해 연구·기획 리소스 최적화
• 데이터 노이즈 속 핵심 신호를 추출해 실행 가능한 인사이트 제공

Insight7 AI를 사용할 사람

제품 관리자(PM), 프로덕트 오너, UX 리서처, 고객 성공·지원 팀, 사용자 인터뷰를 자주 수행하는 스타트업과 스케일업 팀에 적합합니다. 설문·NPS·인터뷰 등 정성 데이터가 쌓여 있음에도 무엇이 핵심 문제인지, 어떤 개선 기회를 먼저 잡아야 하는지 빠르게 판단해야 하는 조직에 특히 유용합니다. 반복 가능한 고객 리서치 프로세스를 구축해 의사결정 품질을 높이고 싶은 팀에도 알맞습니다.

Insight7 AI 사용 방법

1. 데이터를 준비합니다: 설문 응답, NPS 피드백, 인터뷰 영상·음성·텍스트 기록 등 고객 발화 자료.
2. Insight7 AI에 자료를 업로드하고 분석을 시작합니다.
3. 자동 분석이 완료되면 고객 테마, 페인포인트, 감정 지표 등 요약 결과를 확인합니다.
4. 시각화된 결과에서 핵심 주제와 신호를 검토하고 중요한 인사이트를 선별합니다.
5. 문제 우선순위와 잠재 기회를 정리해 제품 전략·로드맵에 반영합니다.
6. 필요 시 추가 인터뷰나 데이터로 가설을 검증하며 반복 개선합니다.

Insight7 AI의 산업별 활용 사례

소프트웨어·SaaS 분야에서는 대량의 고객 인터뷰와 NPS 코멘트를 분석해 온보딩 문제와 핵심 기능의 사용 장애 요인을 빠르게 규명합니다. 이커머스에서는 구매 후기와 설문을 통해 장바구니 이탈 원인과 만족·불만족 요인을 테마별로 묶어 상품 페이지 개선에 활용합니다. 핀테크·에듀테크 등 규제가 많거나 사용자 여정이 복잡한 산업에서도 음성·영상 인터뷰를 일괄 분석해 고객 불신 지점과 신뢰 형성 포인트를 찾아 퍼널 최적화를 지원합니다. B2B 서비스 조직은 고객 성공 미팅 기록을 분석해 이탈 리스크 신호와 업셀 기회를 식별합니다.

Insight7 AI의 장점과 단점

Insight7 AI 관련 자주 묻는 질문

• 어떤 데이터를 분석할 수 있나요?

  설문과 NPS 코멘트, 고객 인터뷰를 포함한 비디오·오디오·텍스트 형태의 피드백을 지원합니다.

• 결과는 어떻게 제공되나요?

  고객 테마, 주요 페인포인트, 감정(senti­ment) 등 핵심 인사이트가 시각적으로 정리되어 제공되어 빠르게 전반적 흐름을 파악할 수 있습니다.

• 인사이트를 얻는 데 얼마나 시간이 걸리나요?

  분석은 자동으로 수행되며, 몇 초 만에 요약 인사이트를 확인할 수 있어 수작업 대비 상당한 시간을 절약합니다.

• 제품 팀에는 어떤 도움이 되나요?

  해결해야 할 문제의 우선순위를 정하고, 개선 및 성장을 위한 기회를 식별해 더 나은 제품 의사결정을 가능하게 합니다.

• 수작업 리서치를 완전히 대체하나요?

  완전한 대체라기보다 반복적·대량 분석을 자동화해 시간을 크게 줄이고 품질을 높입니다. 핵심 의사결정 전에는 추가 검토와 보완 리서치를 병행하는 것이 좋습니다.