오픈서베이, 'AI 합성 소비자' 대화 기능 도입...“비용 줄이고 타깃 분석 정밀하게”

AI 리서치 테크 전문 오픈서베이(대표 황희영)는 컨슈머 인텔리전스 플랫폼 ‘데이터스페이스(Dataspace)’에 AI 기술로 구현한 ‘합성 소비자와 대화 기능’을 도입했다고 12일 밝혔다. 실제 소비자의 디지털 트윈을 구축하고 이를 통해 설문을 진행하려는 시도는 미국에서 몇년 전부터 시작됐다. 이에 대해 오픈서베이 관계자는 "국내에도 합성 응답을 활용하려는 시도는 있지만, 자체적으로 보유한 대규모 소비자 응답 데이터를 바탕으로 합성 소비자를 생성하고 대화까지 지원하는 형태까지는 아직 없는 것으로 파악하고 있다"라고 전했다. 이제 데이터스페이스 사용자는 실제 소비자 데이터에 근거해 생성된 ‘합성 소비자’를 인터뷰하며 마케팅 타깃을 깊이 있게 탐색할 수 있다. 오픈서베이의 자체 트렌드 리포트 데이터나 사용자 설문조사 데이터를 바탕으로 세그먼트를 만들고, 해당 세그먼트를 대표하는 합성 소비자 페르소나를 생성해 직접 대화하는 방식이다. 구체적으로 합성 소비자는 알고리즘과 대형언어모델(LLM)을 결합하는 방식으로 생성한다. 머신러닝 기반 예측 모델에 실제 패널이 과거 조사에 남긴 응답 데이터를 학습시켜 합성 소비자 개개인의 취향 정보를 만든다. LLM은 해당 취향 정보를 바탕으로 평가 응답과 대화를 생성한다. LLM만으로 합성 소비자를 만들 때와는 달리, 통계적 예측 모델 레이어를 추가해 LLM의 과소재현 문제 및 착한 응답자 편향을 통제한다고 강조했다. 실제 패널 분포를 대표하는 데이터를 바탕으로 응답하기 때문에 결과 정확도를 높일 수 있다는 것이다. 합성 소비자는 관련 데이터가 내부에 있으면 이를 토대로 답변을 진행하며, 데이터가 없을 때는 페르소나 프로필을 바탕으로 상황에 적합한 답변을 추론한다. 임의로 답변을 생성하는 범용 AI와 달리, 답변의 근거를 명확히 구분해 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하는 것이 차별점이라는 설명이다. 대화 종료 후에는 정량 데이터와 인터뷰 내용을 결합한 하이브리드 보고서도 제공된다. 실제 소비자의 특성과 유형을 충분히 반영한다고 강조했다. 합성 소비자 신뢰도는 ▲충실도(합성 데이터가 원본 데이터의 분포를 얼마나 잘 따르는가) ▲정확도(합성 패널로 얻은 결과가 실제 패널로 얻은 결과와 얼마나 유사한가) ▲개인정보 보호(합성 데이터가 원본 데이터의 특정 개인정보를 그대로 복제하지 않았는지)를 바탕으로 판단한다. 개개인 응답 데이터를 토대로 정밀도를 확보하면서도, 개인 식별 정보는 생성 과정에서 분리·치환하는 등 특정 개인을 재식별하거나 그대로 재현할 수 없도록 설계했다. 특정 개인의 복제가 아니라 실제 소비자들의 취향 구조를 학습한 ‘시뮬레이션’이라는 설명이다. 이러한 합성 소비자 기능은 메가트렌드 기반의 예측, 사전 가설 검증, 타깃 페르소나 탐색 등에 효과적이라고 밝혔다. 적은 비용으로 짧은 시간 안에 특정 카테고리의 소비 트렌드나 기획 중인 제품에 대한 반응을 예측할 수 있는 것이 핵심이며, 제품 콘셉트를 보완하는 데도 유용하다. 실제로 오픈서베이 웨비나 신청자 대상 설문 조사 결과, 기업 실무자들은 타깃 소비자 분석 과정에서 AI의 필요성을 크게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 합성 소비자 기능을 가장 먼저 적용하고 싶은 조사 유형 1위로 '타깃 세그먼트·페르소나 탐색(52.9%, 복수 응답)'을 꼽기도 했다. 정량 데이터 분석부터 심층 인터뷰까지 큰 비용과 시간이 소요되는 시장 조사 업무를 AI로 효율화하려는 수요를 확인한 것이다. 물론 신체 감각이 필요하거나 직접적인 사용 경험이 필요한 조사, 혹은 단기간에 빠르게 확산하는 트렌드에 대한 반응은 여전히 실제 소비자 리서치가 필수적이라고 전했다. 앞으로는 식음료, 뷰티 등 제조업계에서 신제품 콘셉트 스크리닝 등에 효과적으로 활용할 수 있도록 제품을 고도화한다는 계획이다. 황희영 오픈서베이 대표는 "타깃을 이해하는 데 인터뷰만큼 직관적인 방법이 없지만, 비용과 시간 때문에 실무에서 충분히 활용되지 못했다"라며 "합성 소비자와의 대화로 그 간극을 좁히고, 시장에서의 아이디어 가능성을 예측하도록 제품을 강화해 나갈 것"이라고 말했다. 장세민 기자 semim99@aitimes.com