11월 업데이트: 인사이트를 찾는 가장 똑똑한 방법, 인사이트 위키 오픈

Shared by Opensurvey Team • October 30, 2025

이번 업데이트로 데이터스페이스가 단순 설문 도구를 넘어, 더 똑똑하고 강력한 데이터 플랫폼으로 진화했습니다.

11월 5일 오픈되는 AI 기반 분석 서비스 ‘인사이트 위키(Insight Wiki)’는 설문과 분석 목적만 입력하면 AI가 핵심 인사이트와 시사점, 실행 가능한 전략까지 자동으로 제시합니다.

복잡하고 시간이 많이 걸리던 데이터 해석 과정을 순식간에 해결할 수 있어, 누구나 쉽고 빠르게 데이터에서 의미 있는 인사이트를 발견할 수 있습니다.

또한, 데이터 수집과 분석을 한층 더 정확하고 효율적으로 만드는 기능도 추가되었습니다.

대표표본 샘플링: 모집단 특성을 반영한 표본을 빠르고 간편하게 구성할 수 있어, 전체 집단을 직접 조사하기 어렵더라도 균형 잡힌 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
보기 제시 로직: 응답자가 선택한 답변에 따라 이후 문항의 보기가 자동으로 숨겨져, 필요한 정보만 보여주고 데이터는 더 신뢰성 있게 수집됩니다.

지금 바로 업그레이드된 데이터스페이스를 만나고, 데이터에서 새로운 인사이트를 발견하는 즐거움을 경험해 보세요.

데이터스페이스 | AI

인사이트 위키 Early Access가 시작되었습니다.

설문을 마친 뒤 이런 고민, 한 번쯤 해보신 적 있지 않으신가요?

“수집된 데이터를 어떻게 해석해야 하지?”
“이 데이터를 바탕으로 어떤 결정을 내려야 할까?”

이제 이런 고민도 함께 해결해 드립니다. 새롭게 선보이는 인사이트 위키(Insight Wiki)는 데이터스페이스에 축적된 설문 데이터를 선택하고 분석 목적만 입력하면, AI가 핵심 인사이트부터 시사점, 실행 가능한 전략까지 자동으로 정리해 드립니다.

예를 들어, 신제품 런칭 전 소비자 반응을 파악하거나, 주요 타깃층의 구매 이유와 구매 의향이 높은 세그먼트를 알고 싶다면, 인사이트 위키에 간단히 정보를 입력해 주세요.

그러면 오픈서베이의 10년 리서치 경험을 바탕으로, 리서치 전문가 수준의 분석과 함께 사용자의 업무 맥락에 맞춘 실행 가능한 전략과 제언을 제시해 드립니다.

뿐만 아니라, 산업별 트렌드 리포트를 인사이트 위키의 분석 데이터로 활용하여, 최신 시장 흐름과 소비자 트렌드까지 반영한 실질적이고 전략적인 인사이트를 제공합니다.

현재 인사이트 위키 Early Access 신청이 가능하니, 데이터를 더 빠르고 똑똑하게 활용해 다음 전략을 준비해 보세요.

✨인사이트 위키 확인하고 Early Access 신청하기

데이터스페이스 | 수집

대표표본 샘플링으로 더 똑똑하고 간편하게 설문을 운영하세요.

이제 소비자 패널을 활용한 스크리닝 문항 설문에서 ‘대표표본’을 선택해 샘플링할 수 있습니다.

대표표본은 스크리닝 조건을 충족한 응답자(예: 최근 3개월 내 특정 제품 또는 브랜드 구매자)의 성·연령 구성비를 반영하여 모집단을 대표하도록 구성한 표본을 의미합니다. 예를 들어, 전국 20~50대 소비자를 대상으로 설문을 진행할 때, 연령·성별·지역 비율을 실제 인구 비중에 맞춰 자동 구성하면 대표성 높은 결과를 빠르고 간편하게 확보할 수 있죠.

앞으로는 복잡한 쿼터 설정 없이 발현율만 확인하고 목표 응답 수를 입력하면, 자동으로 대표표본 기준에 맞춰 그룹별 응답 구성을 완성합니다. 덕분에 원하는 집단에서 신속하게 설문을 진행하면서도 모집단 특성을 그대로 반영한 데이터를 얻을 수 있습니다.

데이터스페이스 | 편집

불필요한 보기는 숨기고, 꼭 필요한 정보만 수집하세요.

설문을 만들다 보면, 이전 문항에서 어떻게 응답했는지에 따라 이후 문항의 보기를 응답자마다 다르게 보여줘야 할 때가 있어요.

예를 들어 아래와 같은 설문이 있습니다.

Q1: 어떤 상품을 구매해본 곳으로 "온라인", "오프라인" 보기 중에서 모두 선택
Q2: 제시된 온라인 세부 채널들, 오프라인 세부 채널들 중에서 실제 구매해본 곳 모두 선택

이 때 Q1에서 "온라인"을 선택한 응답자에게만 Q2의 온라인 세부 채널 보기를 제시하고, Q1에서 "오프라인"을 선택한 응답자에게만 Q2의 오프라인 세부 채널 보기를 제시하는 설정이 "보기 제시 로직" 기능을 통해 가능하게 됩니다.

이전 응답과 관련된 보기만 확인할 수 있어 응답 경험은 더 직관적이고 매끄럽게, 수집된 데이터는 더 명확하고 신뢰성 있게 확보됩니다.

📘 참고 문서: 보기 제시 로직

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