앰플리튜드

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

Team MAXONOMY 2025.11.14

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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Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 마케팅 지표 측정 팁! 좋은 질문을 만드는 방법

Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 마케팅 지표 측정 팁! 좋은 질문을 만드는 방법

좋은 질문은 여러분이 원하는 항목을 정확히 측정하고 인사이트를 발견할 수 있는 가능성을 높여줍니다. 잘 구성된 이벤트와 이벤트 속성은 데이터 혹은 자동 추적 솔루션을 능가하는 효과가 있습니다.본 포스팅에서는 여러분의 팀에서 무엇을 측정해야 할지 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 영향력있는 질문을 만드는 데 도움이 되는 몇가지 접근 방법을 자세히 공유하려고 합니다. 영향력 있는 질문을 만들기 위해서는 물론 연습이 필요하지만, 불가능한 일은 아닙니다.시작하기에 앞서, 저희가 경험을 통해 깨달은 내용을 먼저 공유하려고 합니다.‘어리석은’ 질문과 완전하지 않은 질문은 제외해야 하고, 무엇보다 서두르지 말아야 합니다. 일부는 질문의 내용을 브레인스토밍을 하는 것이 우스워 보이지 않을까 하는 생각에 도중에 중단해버리기도 합니다. 충분한 고민의 시간을 갖지 않고 서두르게 되면 겉핥기 식의 질문만 하게 될 가능성이 높습니다. 좋은 질문은 ‘좋지 않은’ 질문과 덜 중요한 질문을 바탕으로 고민한 결과에서 나옵니다. 큰 영향이 있는 좋은 질문을 하려면 이러한 노력의 과정을 여러번 거쳐야 합니다. 그러니 시간을 투자하십시오. 완전한 질문을 만들어야 합니다.다시 본론으로 돌아가 이야기를 이어가겠습니다. 일반적으로 사람들은 ‘데이터 제공’과 관련하여 다음 세 가지 중 한 가지의 니즈가 있습니다.결정이 필요한 건이 있고, 결정 이후에 그 내용을 알릴 수 있는 데이터가 필요합니다.가정의 불확실성을 줄이고 싶습니다.성과와 영향을 이해하고 싶습니다. 그리고 무엇인가 효과가 나오고 있는지 알고 싶습니다. 또한 어떤 것이 효과가 있거나 (혹은 효과가 없거나) 향후 효과가 있을 예정이라는 것을 (향후 효과가 없을 것이라는 것을) 증명하고 싶습니다.결정에는 가정이 포함되기 때문에 두 개념은 연결되어야 합니다. 가정은 결정으로 이어집니다. 우리는 일반적으로 어떤 결정을 내리기 위해서 (아무것도 하지 않기로 결정하더라도) 무엇이 효과가 있는지 확인하길 원합니다.그러나 질문을 유도할때는 결정과 가정을 나누는 것이 도움이 됩니다. 왜일까요? 사람들마다 각자 다른 관점에 끌리는 것 같습니다. 하나의 접근 방식만을 사용하는 것은 (예: 한 개의 캔버스만 사용하여 가정하는 경우) 팀에 제한을 주는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 또한, 대부분의 팀에서 벤치마크와 ‘표준’ 매트릭스를 강조하고 있지만, 어떤 결정을 통보하고 어떤 가정을 검증하기를 원하는지 실제로 파악하는 데 어려움이 많습니다. 이것을 유연성이 더 많아졌다고 이해할 수는 없습니다.다음으로 알게된 점은 문제 해결의 수준(레벨)이 중요하다는 것입니다. 질문을 브레인스토밍하고 정제하여 우선 순위를 정하는 것이 한 단계 (또는 두 단계) 수준을 오르내리는 데 도움이 됩니다. 개방형 질문은 보다 구체적인 질문을 유도하는데 도움이 됩니다. 또한 구체적인 질문은 개방형 질문을 유도하는데 도움이 됩니다. 이것이 왜 중요할까요? 이렇게 함으로써 질문이 보편적으로 모두에게 해당되는 내용인지, 일부만 타겟으로 하는 구체적인 내용인지의 여부에 관계없이 모든 사용자를 참여시킬 수 있습니다.이 내용에 대한 보충 설명으로 아래의 이미지를 공유합니다. Miro에서 사용하는 실제 보드입니다.이 테이블에는 결정, 가정, 성과 및 영향의 세 열이 있습니다. 특이성의 범위에 따라 각 열에 대한 샘플 질문 및 가정을 작성합니다. 예를 들어, 이 가정은 전체 비즈니스의 기반이 될 수도 있고 (‘수요가 10년 동안 증가할 것입니다’), 버튼 배치와 관련된 가정이 될 수도 있습니다 (‘이런 유형의 버튼은 항상 오른쪽에 있습니다’). 전체 전략의 효과나 소규모 작업 흐름의 효율성에 대해 확인하고자 할 수도 있습니다.워밍업으로 브레인스토밍을 통해 각 열마다 세 가지 예시 문장을 적어봅시다.결정 예시가정 예시효과가 있을까?(is-it-working) 형식의 질문 예시이것을 약간 응용해보겠습니다. 매우 구체적인 예시 한 가지, 매우 광범위한 예시 한 가지 그리고 중간 정도의 특이성이 있는 예시 한 가지를 생각해 보십시오. 이는 준비 단계로, 운동 전에 스트레칭을 하는 것과 같습니다.DIY 앱 구축업체와 키트 디자이너를 위한 제품 판매를 가정하여 다음과 같이 완성해 보았습니다.‘자, 이제 결정, 가정 그리고 실행 질문의 항목 하나씩을 선택하여 자세히 살펴봅시다. 그리고 각각의 항목에 맞는 세 개의 하위 질문을 브레인스토밍해봅시다. 불확실성은 어디에서 줄여야 할까요? 어떤 질문이 (응답할 경우) 이 문제를 해결하는데 도움이 되나요? 해결까지는 불가능하더라도 최소한 해결할 수 있다는 자신감을 갖게 해줄까요?’또한 다음 항목들도 선택해야 합니다 : 왜, 누가, 무엇을, 언제, 어디에서, 어떤 것을, 얼마나 많이, 어떻게, 얼마나 오래, 하는지, 해왔는지, 할 것인지, 해야 하는지, 있는지 등.카테고리와 수준을 탐색한 다음 하위 질문을 브레인스토밍하는 이 두 단계 프로세스는 사람들이 더 폭넓게 생각하고 질문의 수준을 높이거나 낮출 수 있도록 합니다. 질문에 바로 뛰어드는 것 보다 훨씬 낫습니다.여러분의 팀에 문제가 있거나 더 많은 연습이 필요할 경우, 아래 빈칸 채우기가 도움이 될 수 있습니다.얼마나 많은 사용자가 지난 30일동안 ________ 했습니까?_____________ 경로에서 신규 사용자가 유입되는 경로는 어디입니까?_____________ 의 장기적인 리텐션에 _______________와 ______________가 영향을 미칩니까?_____________ 는 _____________에 비해 얼마나 더 잘 유지됩니까?_____________ 사용자가 ______________ 로 이동할 가능성이 더 높습니까?_____________ 당 평균 _____________ 수는 얼마입니까?고객은 _____________ 이후 어디로 이동하며, 결국 _____________이 됩니까?_____________ 를 예측할 수 있는 고객의 고유한 행동은 무엇입니까?언제 ____________ 우리가 반대로 ____________ 했습니까?사람들이 실제로 ____________ 합니까? 아니면 단지 ____________ 합니까?고객이 ____________ 를 시도할 때 언제/어디에서 문제가 발생합니까?_____________ 에 대한 우리의 노력이 ____________ 의 결과입니까?우리가 발행한 것이 ____________ 의 원인입니까? 아니면 ____________ 입니까?우리가 ____________ 하도록 하는 사소한 일이 있습니까?우리는 ____________ 로 가는 방향에 있습니까?이러한 활동은 질문을 브레인스토밍을 할 때 좀 더 확신을 갖게 합니다.워크샵이 끝날 때쯤 우리는 많은 질문과 하위 질문을 얻게 되고, 어떤 질문이 가치있는 지도 어느정도 알게 됩니다. 또한 많은 것을 배울 수 있는 항목을 가치가 있다고 판단하고 우선순위를 두게 됩니다. 하지만 무엇보다 가장 중요한 것은 어떤 질문의 ‘등급’이 가치있는지를 알게 되었다는 것입니다. 즉, 가장 중요한 명사, 동사, 워크 플로우 및 목표도 배우게 되었습니다.지금까지 설명드린 내용은 스마트 계측 접근법입니다. 물론 우리는 모든 것을 계측할 수는 없습니다(그렇게 해서도 안됩니다). 사용자의 모든 클릭을 기록해서도 안됩니다. 또한 모든 질문을 미리 예측할 수도 없습니다. 하지만 좋은 질문을 통해 인사이트를 발견하는 과정을 도구화할 수 있습니다.좋은 질문은 여러분이 가야할 길을 인도하는 훌륭한 안내자가 될 수 있습니다. 꾸준한 연습을 통해 좋은 질문을 하는 방법을 터득하고 익숙해 지십시오.

전환율(Conversion Rate)이란?🔍(feat. 전환율 계산 및 개선법)

전환율(Conversion Rate)이란?🔍(feat. 전환율 계산 및 개선법)

전환율(Conversion Rate)이란?전환율이란, 마케팅 활동이나 특정 행동 유도(Call to Action)에 반응하여 원하는 행동을 취한 사용자의 비율을 의미합니다. 여기서 전환으로 간주되는 행동은 비즈니스 목표에 따라 다양할 수 있으며 제품 구매, 회원가입, 구독 등이 대표적인 전환입니다. 전환율을 구하는 공식은 다음과 같습니다.전환율 = (전환 수 / 방문자 수) x 100전환율은 캠페인, 웹사이트, 판매 채널의 효과에 대한 중요한 인사이트를 제공하여, 마케팅 전략을 수립하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다. 높은 전환율은 사용자들이 대체로 긍정적인 경험을 하고 있음을 나타내며, 낮은 전환율은 개선의 여지가 있음을 시사합니다전환율 계산 방법앞서 설명 드렸듯, 전환율은 전환 수에 방문자 수를 나누어 구할 수 있는데요. 방문자가 따로 없는 경우는 '방문자 수' 대신 '기회 수'를 넣어 계산할 수 있습니다. 전환율을 구하는 상세한 과정은 다음과 같습니다.전환 이벤트 확인: 전환으로 측정할 구체적인 행동을 정합니다. 예를 들어 구매, 회원가입, 구독, 특정 링크 클릭 등이 전환 이벤트가 될 수 있습니다.데이터 수집: 전환 수와 특정 기간 동안의 방문자 수(혹은 전환될 기회의 수)를 수집합니다.공식 적용: 숫자를 공식에 대입합니다. 예를 들어 1,000명의 방문자 중 60번의 전환이 발생했다면 다음과 같이 계산할 수 있을 것입니다.전환율 = (60 / 1,000) x 100 = 6%전환율이 중요한 이유비즈니스에서 가장 중요한 것 중 하나는 결과를 확인하는 것입니다. 어떤 결과가 있었는지, 그 결과가 비즈니스에 어떤 의미를 가지는지 이해하고 개선점을 찾아 적용해야 합니다. 전환율(Conversion Rate)은 비즈니스가 성공하고 있는지, 구체적으로 어떤 모습으로 성공하고 있는지 잘 보여주는 지표입니다. 전환율을 추적하고 관리한다면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.마케팅 캠페인의 효율성 측정: 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 평가할 수 있습니다.수익 흐름의 건강 상태 파악: 전환율을 통해 수익 창출 경로가 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다.판매 퍼널에서 개선이 필요한 부분 발견: 전환율은 고객이 구매로 이어지는 과정에서 약점이나 개선이 필요한 부분을 식별하는 데 도움을 줍니다.마케팅 채널 및 캠페인 전략에 대한 의사 결정: 전환율을 분석하면 어떤 채널과 캠페인이 가장 효과적인지에 대한 판단을 할 수 있어, 더 나은 전략 수립이 가능합니다.투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 수 있도록 마케팅 캠페인을 최적화: 전환율을 높임으로써 ROI를 높일 수 있는 방향으로 캠페인을 조정하고 최적화할 수 있습니다.이처럼 전환율은 마케팅 활동의 성과와 수익성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.어떤 전환 이벤트(Conversion Event)를 설정할 수 있을까?전환 이벤트(conversion event)는 가치 있다고 여겨지는 고객의 모든 행동이나 활동을 의미합니다.  제품 구매, 회원가입, 구독이 대표적이지만, 비즈니스 목표나 시장, 제품 유형 등에 따라 다양하게 정의될 수 있습니다.전환 이벤트를 설정할 때는 비즈니스 또는 마케팅 캠페인의 구체적인 목표 및 핵심 성과 지표(KPI)에 맞춰 설정하는 것이 좋습니다. 쉽게 말해 성공적인 결과로 이어지는 사용자 행동을 선택해야 하죠. 실제 실무에서 자주 사용되는 전환 이벤트의 예시는 다음과 같습니다.실제 구매 완료(주로 이커머스 서비스)회원 가입소프트웨어 체험판 및 e북을 다운로드앱 다운로드 및 실행뉴스레터 구독랜딩 페이지나 특정 기사 페이지에서 일정 시간 이상 머무는 행동정기적으로 사이트에 방문하는 행동소셜 미디어 게시물에 좋아요를 누르거나 공유하는 행동광고를 클릭하여 사이트에 방문하는 행동이처럼 전환 이벤트는 다양한 사용자 행동을 추적할 수 있으며, 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.이상적 전환율이상적 전환율은 산업, 전환 이벤트의 유형, 사이트 트래픽의 품질, 타겟 리드의 정확성에 따라 크게 달라질 수 있으며, 일괄적으로 적용되는 기준은 없습니다. 이 외에도 제품, 타겟 고객, 시장 경쟁력, 사이트 품질 등 다양한 요소가 전환율 수치에 영향을 줍니다.일반적으로는, 목표 성과 및 기대치를 기준으로 전환율의 좋고 나쁨을 평가할 수 있습니다. 종종 벤치마크 데이터를 참고 지표로 사용하기도 합니다. 예를 들어, 이커머스 기업의 평균적인 전환율은 약 2-3% 수준입니다. 5% 이상의 전환율을 달성한 기업이 있다면, 전환율 지표가 굉장히 좋다고 볼 수 있겠죠.전환율은 단순히 1회성 측정에서 끝나는 것이 아닌 지속적으로 추적하고 개선하는 것이 중요하며, 이를 통해 점진적인 성장과 최적화를 목표로 해야 합니다. '최고의 전환율'은 비즈니스의 목표와 업계 표준에 부합하면서도 지속적인 개선이 있어야 합니다.전환율 최적화(CRO) 방법전환율 최적화(CRO)는 전환을 증가시키기 위해 제품(서비스)이나 캠페인을 개선하는 활동을 의미합니다. 주로 사용자 행동을 분석하고, 제목, 이미지, CTA 버튼과 같은 요소를 테스트하는 등 데이터 기반의 조정이 필요합니다. 때문에 일반적으로는 A/B 테스트, 사용자 조사, 데이터 분석, 반복 실험 등의 방법을 사용하여, 사용자 여정을 최적화합니다. 이를 통해 전환율 지표를 개선할 수 있으며, 궁극적으로 수익, 리드 및 기타 KPI를 증가시키는 효과가 있습니다. 다음은 실제 실무에서 적용할 수 있는 전환율 최적화 방법입니다.고객 또는 사용자 페르소나(persona) 만들기: 고객 페르소나를 통해 타겟 고객의 욕구, 필요, 문제를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 전환율을 개선할 수 있습니다.A/B 테스트: 랜딩 페이지, 마케팅 콘텐츠, 제품 설계 등의 여러 버전을 테스트하여 어떤 버전이 더 성과가 좋은지 파악하는 방법입니다. 성과가 더 좋은 선택지를 찾아 적용하고, 이 과정으로 반복하여 캠페인과 제품을 고객이 원하는 형태에 맞게 지속 개선할 수 있습니다.명확한 행동 유도(call-to-action, CTA): 웹사이트의 각 페이지에는 방문자에게 원하는 행동을 명확히 안내하는 매력적인 CTA가 필요합니다. 해당 CTA를 개선하여 전환율을 직접적으로 개선할 수 있죠. 앞서 설명드린 페르소나, A/B테스트 기법을 활용할 수 있습니다.페이지 로딩 속도와 고객 경험 개선: 로딩이 느리거나 사용자 경험이 좋지 않은 웹사이트는 방문자의 전환을 저해할 수 있습니다.소셜 프루프(social proof) 활용: 소셜 프루프는 고객 리뷰, 후기, 수상 경력, 소셜 미디어 공유 등을 포함하며, 사이트의 신뢰성과 신뢰감을 높이는 방법입니다.Amplitude를 활용한 전환율 극대화Amplitude는 제품 분석 업계의 리더로서, 단순히 데이터를 분석하는 것에서 그치지 않고, 이를 실제 전략으로 전환하는 방법을 제시해줍니다. Amplitude의 데이터 분석 및 사용자 행동 추적 도구를 활용해 전환율을 극대화해보세요. Amplitude는 전환율을 극대화할 수 있는 다양한 기능과 노하우를 제공합니다. 비즈니스의 모든 영역에 대한 상세한 데이터를 제공하고, 고객의 행동을 분석하고, 어떤 요소가 고객의 관심을 끄는지에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 콘텐츠 더 읽어보기퍼널(Funnel) 분석과 사용 사례전환(Conversion) 뜻, 의미, 정의, 종류구매 전환율을 높이는 6가지 전략

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Data Health Assessment + Data Assistant + Tracking Plan으로 데이터 신뢰도 100% 달성하기

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.



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.



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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