Amplitude AI Feedback: 고객의 목소리를 한 곳에서 모두 들을 수 있다면? 🔍

좋은 제품을 만들기 위해 가장 중요한 것은 사용자가 진짜 원하는 것을 파악하는 것입니다. 그래서 우리는 늘 사용자의 피드백을 중시하죠.

피드백은 어디에서나 쏟아집니다. 기본적인 전화, 이메일부터 각종 SNS, 앱스토어 리뷰, 설문조사 플랫폼, 홈페이지, 자체 소통 툴까지, 그 안에는 제품 개선을 위한 보물 같은 아이디어가 잔뜩 숨어 있습니다. 하지만 이런 피드백을 모두 읽는 건 사실상 불가능에 가깝습니다.

그래서 대부분의 피드백이 무시되거나, 가장 목소리 큰 의견에 의존해 판단하게 됩니다. 가령, 가장 자극적이고 부정적인 앱 리뷰 하나가 나머지 사용자 의견인 것처럼 받아들일 수 있죠.

AI Feedback은 이런 문제를 해결하기 위해 출시되었습니다. Amplitude 안에서 모든 피드백을 자동으로 분석해, 사용자에게 진짜 원하는 것이 무엇인지, 사용자가 진짜 느끼는 것은 무엇인지 명확하게 보여줍니다.

왜 기존 도구로는 부족할까? 🤔

피드백을 얻기 위해 흔하게 시도하는 방법들을 보면 그 한계가 분명합니다.

• 설문조사: 응답률이 높지 않습니다. 리워드 등을 노리고 제대로 된 답변을 하지 않을 가능성이 높습니다.
• 고객센터 문의 분석: 데이터화하기 쉽지 않으며, 분석자의 주관과 편향이 강하게 반영됩니다.
• 소셜 리스닝 툴: 비용이 높으며, 전문 분석가가 필요합니다.

위와 같은 방식은 제각각 한계가 존재하며, 전체 사용자에 대한 객관적인 데이터를 확보하지 못할 가능성이 높습니다.

새로운 접근: AI Feedback ⚡

Amplitude의 AI Feedback은 설문조사, 고객센터 티켓, 앱 리뷰, Discord, X 등 모든 피드백을 가져와 한 곳에서 확인할 수 있습니다. 그리고 모든 피드백을 AI가 분석하여, 핵심 내용을 뽑아 알려줍니다.

지금까지 흔히 봐왔던, 워드클라우드나 추상적인 감정 분석이 아닙니다. 실제로 다음 업무에 적용할 수 있는 수준의 인사이트를 제공합니다. 가령, 지난 주에 247명이 “복사·붙여넣기가 어렵다”고 말했음을 알려주고, 그들이 사용한 실제 문장을 보여주며, 이를 기반으로 ‘내보내기 기능’이 필요하다는 액션 아이템템까지 자동으로 파악합니다.

혹은 이런 인사이트도 발견할 수 있습니다. 단 한 명이 올린 불만처럼 보였던 기능 요청이 사실 지난주 47번이나 언급됐다. “온보딩이 혼란스럽다”는 피드백은 이탈 사용자에게서 3배 더 자주 등장한다.

이런 분석을 통해 비로소 고객의 실제 언어로 표현된 문제를 이해할 수 있습니다.

피드백 + 행동 데이터: Amplitude 시너지💡

AI Feedback은 Amplitude 안에서 돌아갈 때 완성됩니다. Amplitude 분석과 AI Feedback을 함께 활용하면 다음과 3가지의 핵심 요소가 연결되기 때문입니다.

1. 사용자가 말하는 것 (피드백)
2. 사용자가 실제로 하는 것 (행동 데이터)
3. 팀이 바로 실행할 수 있는 액션

가령, “결제가 안돼요”라는 문의가 20개 들어왔다고 합시다. 이게 정말인지, 누구에게 어떤 조건에서 일어나는 건지 판단하기 어렵습니다. 하지만 Amplitude와 연동한다면 쉽고 확실하게 확인 가능합니다.

• 피드백에서 “결제가 고장났다”는 표현이 반복됨
• 이번 주 결제 전환율이 15% 하락한 것을 확인
• 해당 문제가 Safari 모바일 사용자에게 집중되어 있는 것을 확인
• Session Replay로 고객이 정확히 어디에서 막히는지 바로 확인

이제 피드백은 행동 데이터와 하나로 연결되고, 자연스럽게 실행과 해결로 이어집니다.

지금 바로 시작해보세요 🙌

AI Feedback은 Amplitude의 모든 플랜(무료 플랜 포함)에서 사용해볼 수 있습니다. 연결하는 데 1분도 걸리지 않고, 몇 분 안에 인사이트가 생성되며, 이미 쌓여 있는 피드백만으로 “이제 무엇을 해야 하는지” 곧바로 파악할 수 있을 것입니다.

Amplitude AI Feedback에 대한 상세한 사용법, 요금, 사용량이 궁금하다면, Amplitude 한국 공식 리셀러 Team MAXONOMY에게 문의하세요.

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