리서치 경험이 없어도, 예산이 적어도, 근거로 쓸 소비자 데이터는 3시간이면 충분합니다.
경쟁 PT가 사흘 남았습니다. 제안서의 핵심 슬라이드에 ‘2030 소비자의 절반 이상이 이 카테고리에서 브랜드보다 리뷰를 먼저 본다’는 한 줄을 넣고 싶습니다. 그래서 구글을 뒤지고, LLM에게 물어봅니다. 비슷한 데이터는 나옵니다. 그런데 3년 전 조사이거나, 표본이 얼마인지 알 수 없거나, 출처를 따라가 보면 개인 블로그입니다.
결국 “~로 알려져 있다”는 애매한 문장으로 슬라이드를 채우면서도 마음 한구석이 불편합니다. 데이터를 보는 고객사나 상사가 근거 혹은 출처를 물어보면 물으면 뭐라고 답해야 할까요.
이번 아티클은 제안서, 보도자료, 기사, 콘텐츠의 근거가 될 데이터가 필요한 광고 대행사 AE와 전략 플래너, PR·콘텐츠 마케터, 미디어 종사자가 원하는 조건의 소비자 데이터를 마감 안에 확보하는 방법을 다룹니다.
설득의 근거가 될 데이터, 왜 항상 찾기 어려울까요?
1. 검색과 LLM으로는 ‘딱 그 데이터’가 안 나옵니다
제안서와 기사, 콘텐츠에 필요한 건 일반론이 아니라 우리 주장에 딱 맞는 데이터입니다. “30대 직장인의 점심 배달 이용률” 같은 구체적인 수치는 검색으로 찾기 어렵고, 운 좋게 유사한 데이터를 찾아도 조사 시점이 오래됐거나 표본과 조사 방법이 불분명해 그대로 인용하기 망설여집니다. LLM이 알려주는 수치는 출처를 확인하는 데 오히려 시간이 더 듭니다. 검색에 반나절을 쓰고도 결국 쓸 수 있는 데이터는 없는 경험, 익숙하실 겁니다.
2. 마감을 이기는 속도가 필요합니다
제안서 제출일과 기사 마감은 미뤄지지 않습니다. 리서치 회사에 의뢰하면 견적과 설계 협의에만 며칠이 오가고, 그 커뮤니케이션 시간 자체가 부담입니다. 설계의 정교함보다 필요한 데이터를 빨리 손에 쥐는 것이 우선인 순간이 분명히 있습니다. 그런데 지금까지는 그 속도를 낼 방법이 없었습니다.
3. 팀 예산 안에서 해결해야 합니다
리서치 전담 예산이 잡혀 있는 팀은 많지 않습니다. 제안서 한 건, 콘텐츠 한 편을 위한 조사라면 팀 내 가용 예산에서 소화할 수 있는 규모여야 합니다. 비용을 아낄 수 있다면 내 시간을 어느 정도 투자할 의향은 있지만, 그 방법을 몰라 시작조차 못 하는 경우가 대부분입니다.
검증된 소비자 패널 20만 명과 리서치 AI가 해결합니다
제안서와 기사에 들어갈 설문 데이터 3시간이면 확인할 수 있습니다.
오픈서베이는 국내 20만 명의 검증된 소비자 패널과 리서치 전문 AI를 갖춘 컨슈머 인텔리전스 플랫폼, 데이터스페이스를 운영합니다. 데이터스페이스의 무료 플랜에서도 소비자 패널에게 설문을 보내고 응답을 수집할 수 있습니다.
1. 응답자 모집 없이, 국내 20만 소비자 패널에서 바로 수집
신뢰할 수 있는 국내 20만 패널을 포함 20개국 패널이 플랫폼 안에 연동되어 있습니다. 최근 1개월 내 배달앱을 이용한 2030 소비자 500명, 지난 6개월 간 OTT를 2개 이상 구독한 사람 300명처럼 원하는 조건을 말하면 AI가 바로 수집 그룹을 만들고 견적까지 알려줍니다. 웹 어딘가에 있을지 모를 데이터를 찾아 헤매는 대신, 지금 필요한 조건 그대로의 데이터를 새로 만드는 겁니다. 조사 시점, 표본 구성, 조사 방법이 모두 명확하니 제안서와 기사에 출처로 표기할 수 있는 데이터가 됩니다.
19문항 이내 설문이라면, 응답 1건당 500~1,500원 수준입니다.
2. 리서치를 가장 잘 아는 AI가 전 과정을 함께합니다
팀 내 리서처가 없어도 괜찮습니다. 데이터스페이스 AI에게 리서치 전문가에게 물어보는 것처럼 시작할 수 있습니다. 리서치를 가장 잘 아는 AI가 조사 기획부터 대상자 선정, 문항 설계까지 리드해 빠르게 마무리합니다. 확정된 문항 세팅과 대상자 설정도 에이전트가 자동으로 진행해 오퍼레이션에 들어가는 시간이 대폭 줄어듭니다. 이 데이터가 들어갈 제안서나 기획안을 업로드하면 그 맥락에 맞는 문항과 결과물을 얻을 수 있습니다. 대화하듯 분석하고 궁금한 점은 바로 질문할 수 있으며, 발견한 시사점까지 담긴 시각화 보고서가 실시간으로 완성됩니다.
3. 전문가가 일하는 방식을 그대로 옮겨둔 플랫폼입니다
제품 사용 과정에 리서치 전문가가 일하는 방식이 녹아 있습니다. 문항 타입과 로직부터 개인정보 수집과 파기까지, 고급 기능을 무료 플랜에서도 사용할 수 있습니다. 이미 만들어진 총 104개의 데이터셋, 81개의 응답자 집단, 79개의 문항 템플릿을 활용할 수 있고(26년 7월 기준이며 계속 추가됩니다) 정밀하고 자율도 높은 타겟팅을 제공합니다.
또한 무성의하거나 비정상적으로 빠른 불성실 응답은 알고리즘이 자동 검증해 분석에서 제외하고, 해당 표본은 무료로 교체됩니다. 응답 품질을 걱정하며 데이터를 눈으로 골라낼 필요가 없습니다.
패널 조사, 어떻게 진행되나요? 4단계면 끝납니다
어떤 데이터가 필요한지 먼저 말해주세요. 그러면 데이터스페이스 AI가 바로 그 다음에 해야할 일을 정하고 확인 과정을 거칩니다. 모든 AI가 실행하고, 사용자는 이 방향이 맞는지를 확인하기만 하면 됩니다.
1. 궁금한 것을 그냥 말하세요
“제안서에 쓸 건데, 2030 소비자가 편의점 디저트를 얼마나 자주 사는지 궁금합니다”처럼, 리서치 전문가에게 묻듯 시작하면 됩니다. 데이터스페이스 AI가 조사 목적을 구체화하고 문항 설계를 리드합니다. 이 데이터가 쓰일 맥락을 설명하거나 제안서 초안, 기사 기획안 같은 파일을 업로드하면 훨씬 더 정확한 결과물을 얻을 수 있습니다.
2. 수집 그룹 확인과 즉시 견적
원하는 조건을 말하면 AI가 수집 그룹을 만들고 그 자리에서 견적도 알려줍니다. 예를 들어 “최근 1개월 내 배달앱을 이용한 2030 소비자 500명”처럼요. 문항 수와 인원 수 기준이기 때문에 비용이 예측 가능하고, 견적 확인에 며칠씩 걸리는 커뮤니케이션도 필요 없습니다.
3. 1000명 응답 수집, 평균 3시간
설문지와 수집 그룹을 확정하면 데이터스페이스에서 자동으로 응답을 수집합니다. 1,000명 응답도 평균 3시간 이내에 모입니다. 오전에 조사를 시작하면 오후에는 결과를 볼 수 있는 속도입니다. 그동안 제안서의 다른 페이지를 작업하셔도 되고, 실시간으로 수집되는 응답 데이터를 살펴볼 수도 있습니다.
4. 대화하며 분석, 보고서까지
설문이 종료되면 직접 결과를 분석할 수도 있고 데이터스페이스 AI와 대화하며 시사점을 찾을 수도 있습니다. 제안서 슬라이드나 기사에 바로 쓸 수 있는 표와 차트를 요청하거나 보고서를 실시간으로 받아볼 수도 있습니다.
19문항으로 만들 수 있는 ‘근거 데이터’ 4가지
19문항 이내의 설문이라도 제안서, 보도자료, 콘텐츠의 근거를 만들기에 충분합니다. 1000명 대상의 응답 수집이 평균 3시간 이내 종료되며, 설계부터 분석 및 시각화까지의 과정을 리서치 특화 AI와 함께 진행하기 때문에, 리서치 경험이 없더라도 마감 안에 데이터를 확보할 수 있습니다.
제안 근거 조사
“타겟 소비자의 68%가 이 지점에서 이탈합니다” 같은 한 줄이 제안서의 설득력을 바꿉니다. 광고주의 타겟 소비자가 실제로 어떻게 인식하고 행동하는지, 경쟁 PT에서 우리 제안만 가진 근거를 만들 수 있습니다.
보도자료·기획 기사용 서베이
“소비자 1000명 조사 결과”로 시작하는 보도자료는 그 자체로 뉴스가 됩니다. 계절 이슈, 사회적 관심사에 대한 소비자 인식을 조사해 언론이 인용할 수 있는 수치를 만들 수 있습니다. 조사 기관, 표본, 조사 기간이 명확해 기사 인용 요건을 갖춥니다.
트렌드 콘텐츠 조사
블로그, 뉴스레터, SNS 콘텐츠의 차별점은 다른 곳에 없는 데이터입니다. 우리 채널만의 오리지널 데이터로 인포그래픽과 리포트형 콘텐츠를 만들면, 다른 매체와 콘텐츠가 우리를 출처로 인용하게 됩니다.
캠페인 사전·사후 조사
집행 전에는 어떤 메시지와 크리에이티브가 타겟에게 반응을 얻는지 확인하고, 집행 후에는 인지도와 태도가 어떻게 달라졌는지 측정합니다. 캠페인 결과 보고서에 감이 아닌 수치를 담을 수 있습니다.
📍가이디드 솔루션 에서 더 많은 설문 아이디어를 얻을 수 있습니다.
더 깊은 조사가 필요하다면
에이전틱 서베이는 오픈서베이가 제공하는 리서치 방식의 한 축입니다. 조사의 무게에 따라 위임의 폭을 선택할 수 있습니다.
| 100% 직접 진행 | 일부를 전문가가 도움 | 전 과정을 의뢰 |
|---|---|---|
| 에이전틱 서베이 | 전문가 어시스트 | 전문가 전담 서비스 |
- 에이전틱 서베이: AI와 함께 직접 진행. 빠르고 가벼운 조사, 반복적인 소비자 확인에 적합합니다.
- 전문가 어시스트: 설계나 분석의 특정 구간에서 오픈서베이 리서치 전문가의 도움을 받습니다.
- 전문가 전담 서비스: 정교한 설계와 해석이 필요한 프로젝트는 리서치 전문가가 전 과정을 전담합니다.
에이전틱 서베이로 시작했다고 해도, 가볍게 시작한 조사가 커지면 언제든 전문가의 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 전문가 어시스트 방식으로 시작했다고 해도 팀 내 활용이 정착되면 에이전틱 서베이만 활용하는 것도 가능합니다. 프로젝트 종류에 따라 여러 방식을 혼합하여 사용하는 것도 가능합니다. 어떤 플랜이 맞을지 애매하다면 오픈서베이 팀과 상의하세요, 예산과 리서치 숙련도에 따라 적절한 방법을 추천드립니다.
자주 묻는 질문
Q. 리서치 경험이 전혀 없어도 되나요?
A. 리서치 전문가에게 묻듯 AI에게 궁금한 것을 말하면, 조사 목적 구체화부터 문항 설계, 대상자 선정, 결과 분석까지 AI가 리드합니다. 설문 설계 이론을 몰라도 전문가 수준의 문항으로 시작할 수 있습니다.
Q. 조사 결과를 제안서나 기사에 출처로 표기할 수 있나요?
A. 조사 주체, 조사 기간, 표본 수, 표본 구성, 조사 방법 등 인용에 필요한 조사 개요가 함께 제공됩니다. 표본과 방법이 불분명한 웹 검색 데이터와 달리, 출처를 명확하게 밝힐 수 있습니다.
Q. 무료 플랜인데 왜 결제가 필요한가요?
A. 무료 플랜에서 결제가 필요한 것은 패널 응답 수집 비용뿐입니다. 응답 1건당 500원(5문항 이내 기준)이며, 응답자에게 지급할 리워드를 따로 준비할 필요가 없습니다.
Q. 얼마나 빨리 결과를 받을 수 있나요?
A. 1,000명 응답 수집이 평균 3시간 이내에 완료됩니다. 설계부터 분석, 시각화까지 포함해도 반나절이면 마감에 쓸 수 있는 데이터가 손에 들어옵니다.
Q. 특정 조건의 응답자만 골라서 조사할 수 있나요?
A. 무료 플랜에서는 성, 연령 등 기본 정보 기반의 무작위, 인구비례, 자유 쿼터로 표본을 구성할 수 있습니다. 19문항 이내 스크리닝 문항을 설정하여 특정 조건의 응답자를 가려낼 수 있습니다. 사전 문항으로 응답자를 선별하는 스크리닝 조사, 리타겟팅 조사, 대표 표본 선정은 Pro 플랜 이상에서 가능합니다.
Q. 응답 품질은 어떻게 관리되나요?
A. 알고리즘 기반으로 불성실 응답을 자동 검증해 분석에서 제외하며, 제외된 표본은 무료로 교체됩니다.
Q. 진행하다 막히면 사람의 도움을 받을 수 있나요?
A. AI와 진행하다가 전문가의 도움이 필요해지면 어시스트나 전담 서비스로 연결할 수 있습니다.
“~로 알려져 있다”로 얼버무리던 문장에 이제 출처 있는 수치를 넣을 수 있습니다. 제안서의 핵심 주장, 보도자료의 헤드라인, 콘텐츠의 차별점. 필요한 데이터의 조건을 데이터스페이스에 그대로 던져 보세요. 오전에 물으면, 오후에는 검증된 소비자 1000명의 답을 근거로 쓸 수 있습니다.
오픈서베이 소개
Opensurvey는 AI 리서치 테크 기업입니다. 리서치 기획부터 데이터 수집, 분석까지 전 과정을 AI로 연결하며, 플랫폼과 리서치 전문가 서비스, 소비자 패널을 함께 보유하고 있습니다. 삼성전자, P&G, CJ제일제당, 우아한형제들 등 시대를 이끄는 기업들과 함께하며, 지난 14년간 3,000여 기업 고객과 25,000개 프로젝트를 수행해 왔습니다. ISMS-P, ISO/IEC 27001·27701, ISO 20252 인증과 ESOMAR 정회원 자격을 통해 보안과 리서치 품질 모두 국제 기준을 충족합니다.
데이터스페이스 소개
데이터스페이스는 오픈서베이가 제공하는 AI 기반 컨슈머 인텔리전스 플랫폼입니다. 리서치 맥락을 이해하는 오케스트레이터와 단계별 전문 에이전트가 기획부터 데이터 수집, 분석, 인사이트 보고, 공유까지 리서치 전 과정을 함께 합니다. 통계 연산과 AI 추론을 분리한 Dual Layer 구조로 분석의 정확도를 확보하며, 모든 인사이트에는 실제 소비자 응답에 기반한 근거가 함께 제시됩니다.
한국을 포함한 20개국 소비자 패널과 연결할 수 있고, 자사 고객을 대상으로 직접 데이터를 수집하거나 CRM 등 외부 플랫폼과 연동하는 API도 제공됩니다. 데이터스페이스에 축적된 소비자 데이터와 리서치 맥락은 기업의 인텔리전스 자산으로 남습니다. 이를 기반으로 자사 브랜드에 특화된 합성 소비자를 구축해 대화를 나누고 시장 반응을 예측할 수도 있습니다.
