다수의 사용자 텍스트에서 토픽을 추출하여
숨겨진 패턴을 쉽게 찾을 수 있게 시각화합니다.
pxd의 사용자 이해 노하우를 활용해 사용자 인터뷰나 리뷰등 사용자 목소리에서 인사이트를 발견하도록 도와줍니다.
AI가 수많은 텍스트 데이터를 자동으로 분석하여 유사한 내용끼리 그룹화합니다. 방대한 데이터 속 핵심 주제를 빠르게 발견하세요.
그룹화된 데이터를 계층적인 보로노이 트리맵으로 시각화하여 전체 맥락을 한눈에 파악할 수 있습니다. 각 버블을 클릭하여 상세 내용도 확인해보세요.
AI가 각 그룹을 대표하는 핵심 키워드를 추출해 자동으로 이름을 붙여줍니다. 유스케이스에 따라 간단 요약이나 사용자 목소리 형태로 이름 붙일 수 있습니다.
Affinity Bubble은 여러 분야에서 텍스트 데이터를 빠르게 분석하고 인사이트를 도출하는 데 활용됩니다
수백 개의 주관식 응답을 자동으로 분류하고 핵심 의견을 추출합니다. 응답자들의 주요 관심사와 피드백 패턴을 쉽게 파악할 수 있어 의사결정에 즉시 활용할 수 있습니다.
방대한 인터뷰 스크립트에서 반복되는 패턴과 주요 니즈를 발견합니다. 정성적 데이터를 체계적으로 분석하여 사용자 통찰력을 도출하고 제품 개선 방향을 설정할 수 있습니다.
웹사이트 방문자들의 검색 키워드를 분석하여 관심사를 파악합니다. 검색어 그룹별 트렌드를 확인하고 콘텐츠 전략 수립과 SEO 최적화에 활용할 수 있습니다.
앱스토어의 사용자 리뷰를 자동으로 분류하여 주요 이슈와 개선 요구사항을 파악합니다. 긍정적인 피드백과 부정적인 피드백을 구분하여 제품 개선의 우선순위를 정할 수 있습니다.
고객센터에 접수되는 문의사항을 유형별로 분류하고 주요 패턴을 파악합니다. 자주 발생하는 이슈를 식별하여 서비스 개선과 고객 만족도 향상에 활용할 수 있습니다.
다양한 채널에서 수집되는 고객의 소리(VOC)를 통합 분석하여 인사이트를 도출합니다. 고객 불만사항과 개선 요구사항을 체계적으로 분류하여 서비스 품질 향상에 활용할 수 있습니다.