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뷰저블 도슨트

데이터에 질문하고, 인사이트를 얻는 AI 분석 솔루션

뷰저블 도슨트는 UX 데이터를 자연어로 분석하는 AI 솔루션으로 데이터 기반
의사결정을 원하는 실무자에게 최적화되었습니다.
복잡한 분석 과정 없이 질문만으로 데이터 인사이트를 얻을 수 있으며,
실질적은 분석 결과와 구체적 실행 방안을 즉시 제공합니다.

도슨트란?
도슨트는 박물관의 작품 해설사와 같이 데이터를 명확하게 설명하는 AI 가이드입니다.
"복잡한 데이터 분석이 어렵습니까?
질문만으로 필요한 인사이트를 얻으세요."
"복잡한 데이터 분석이 어렵습니까?
질문만으로 필요한 인사이트를 얻으세요."

기존에는 리포트와 대시보드 분석에 많은 시간이 필요했습니다.
이제는 자연어 질문으로 즉시 답을 얻습니다:

"우리 사이트에서 사용자들이 가장 헷갈려하는 부분은 어디인가요?" "전환율이 가장 낮은 페이지는 어디이며, 왜 그런가요?" "모바일 사용자들이 PC 사용자보다 더 많이 이탈하는 구간이 있나요?"
일반 AI와의 차별점
도슨트는 일반 챗봇이 아닌 고객 데이터로 학습한 전문 분석 시스템입니다.

일반 AI vs 뷰저블 도슨트

실제 고객 데이터로 학습된 CX 전문가의 차이
일반 AI 챗봇
"CTA 버튼을 적절히 배치하세요"
  • 일반적인 지식 기반 응답
  • 가정과 추측에 의존
  • 일반적인 조언만 제공
  • 할루시네이션 위험
뷰저블 도슨트 icon ai report

"결제 페이지 이탈률이 23% 증가했습니다.

모바일 사용자가 신용카드 입력에 어려움을 겪습니다."

  • 실제 CX 데이터 기반 인사이트
  • 검증된 분석 방법론 적용
  • 구체적 개선 전략 제시
  • 실제 데이터 활용
이런 데이터 기반 인사이트가 실질적인 비즈니스 개선을 가능하게 합니다.
작동 방식
도슨트는 히트맵과 저니맵 데이터를 학습합니다. 자연어 질문을 입력하면 즉시 분석 결과를 제공합니다.
실제 고객 데이터를 기반으로 정확하고 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
1
Mine에 CX AI 리포트 생성하기
히트맵과 저니맵 데이터로 CX AI 리포트를 생성합니다. 이 리포트가 도슨트의 기초 지식이 됩니다.
2
질문하기
Mine 메뉴에서 도슨트 버튼을 클릭하고 자연어로 질문하세요. 데이터 분석 전문가 수준의 복잡한 질문도 이해합니다.
3
실행하기
제공된 인사이트로 개선 작업을 진행하고 그 효과를 측정합니다.
실제 사례
실제 고객들의 도슨트 활용 경험입니다.
"주간 분석 리포트 작성 시간: 하루 → 30분. 도슨트 덕분에 실제 개선
작업에 더 집중합니다."
마케팅 담당자 L
"도슨트가 발견한 이탈 지점을 개선해 전환율이 32% 상승했습니다.
이전에는 이런 인사이트를 얻기 위해 여러 팀과 미팅을 통해 몇 주가 필
요했습니다."
제품 관리자 K
"실제 데이터에 기반한 디자인 결정이 가능해졌습니다. 직감이나 개인
경험이 아닌, 구체적인 수치와 패턴으로 디자인을 개선하니 사용자 만
족도가 눈에 띄게 향상되었습니다."
UX 디자이너 J
도슨트 도입 전
  • 데이터 팀에 분석 요청 (1-2일 소요)
  • 여러 대시보드를 수동으로 확인
  • 보고서 작성에 하루 이상 소요
  • 팀 간 의견 조율 필요
  • 제한된 데이터 기반 의사 결정
도슨트 도입 후
  • 즉각적인 데이터 분석 (몇 분 내)
  • 자연어로 질문하고 답변 받기
  • 보고소 작성 시간 90% 단축
  • 데이터 팀 의존도 감소
  • 구체적인 개선 전략 제안 받기
실무자별 활용 방법
  • 마케터를 위한 도슨트

    시나리오: ‘이메일 캠페인 최적화’

    - 마케팅 담당자 -

  • 제품 관리자 위한 도슨트

    시나리오: ‘신규 기능 사용률 개선’

    - 제품관리자 -

  • UX 디자이너를 위한 도슨트

    시나리오: ‘결제 페이지 리디자인’

    - UX 디자이너 -

  • 1
    상황
    수요일 오후, CMO로부터 "이번 달 이메일 캠페인 성과가 저조하니 금요일까지 개선 전략을 보고하라"는 메일을 받았습니다. 평소라면
    데이터 팀에 분석을 요청해야 하나, 시간이 부족한 상황입니다.
  • 2
    도슨트 활용
  • 3
    결과
    지영은 도슨트의 인사이트로 30분 만에 전략 보고서를 완성했습니다. CMO로부터 "데이터 기반 전략"이라는 칭찬을 받았고, 다음 캠
    페인에서 클릭률이 42% 향상되었습니다.

    도슨트의 추천사항 적용 후 캠페인 성과

    이메일 캠페인 클릭률 향상

    +42%

  • 1
    상황
    민호가 6개월간 개발한 신규 기능이 2주 전 출시되었습니다. 첫 주 사용률은 양호했으나, 둘째 주부터 급격히 감소했습니다. 내일 경영
    진 미팅을 앞두고 원인과 해결책을 빠르게 찾아야 합니다.
  • 2
    도슨트 활용
  • 3
    결과
    민호는 즉시 적용 가능한 해결책(버튼 시각성 개선, 오류 메시지 개선)을 개발팀에 전달해 그날 밤 배포했습니다. 경영진 미팅에서는
    도슨트 분석 기반 장기 개선 계획을 발표했습니다. 1주일 후 기능 사용률이 출시 첫 주 수준으로 회복되었고, 4주 후에는 70% 증가했
    습니다.

    도슨트의 인사이트로 UI 개선 및
    오류 수정 후 4주간 성과

    신규 기능 사용률 개선

    +70%

  • 1
    상황
    수진의 팀은 이커머스 사이트 결제 페이지 전환율이 업계 평균보다 15% 낮다는 문제를 발견했습니다. 수진은 데이터 기반 디자인 개
    선안을 만들어야 하나, 사용자 행동 데이터 해석에 어려움을 겪고 있습니다.
  • 2
    도슨트 활용
  • 3
    결과
    수진은 도슨트의 인사이트로 결제 페이지를 리디자인했습니다. 2주 후 A/B 테스트 결과, 새 디자인은 기존 페이지보다 전환율이 28%
    높았고, 사용자 만족도도 4.2/5에서 4.8/5로 향상되었습니다.

    데이터 기반 디자인 개선으로 전환율과
    사용자 만족도가 크게 향상

    결제 페이지 전환율 향상

    +28%

실무자별 활용 방법
  • 마케터를 위한 도슨트

    시나리오: ‘이메일 캠페인 최적화’

    Major E-commerce PM

    • 1
      상황
      수요일 오후, CMO로부터 "이번 달 이메일 캠페인 성과가 저조하니 금요일까지 개선 전략을 보고하라"는 메일을 받았습니다. 평소라면
      데이터 팀에 분석을 요청해야 하나, 시간이 부족한 상황입니다.
    • 2
      도슨트 활용
    • 3
      결과
      지영은 도슨트의 인사이트로 30분 만에 전략 보고서를 완성했습니다. CMO로부터 "데이터 기반 전략"이라는 칭찬을 받았고, 다음 캠
      페인에서 클릭률이 42% 향상되었습니다.

      도슨트의 추천사항 적용 후 캠페인 성과

      이메일 캠페인 클릭률 향상

      +42%

  • 제품 관리자 위한 도슨트

    시나리오: ‘신규 기능 사용률 개선’

    Financial Service Marketer

    • 1
      상황
      민호가 6개월간 개발한 신규 기능이 2주 전 출시되었습니다. 첫 주 사용률은 양호했으나, 둘째 주부터 급격히 감소했습니다. 내일 경영
      진 미팅을 앞두고 원인과 해결책을 빠르게 찾아야 합니다.
    • 2
      도슨트 활용
    • 3
      결과
      민호는 즉시 적용 가능한 해결책(버튼 시각성 개선, 오류 메시지 개선)을 개발팀에 전달해 그날 밤 배포했습니다. 경영진 미팅에서는
      도슨트 분석 기반 장기 개선 계획을 발표했습니다. 1주일 후 기능 사용률이 출시 첫 주 수준으로 회복되었고, 4주 후에는 70% 증가했
      습니다.

      도슨트의 인사이트로 UI 개선 및
      오류 수정 후 4주간 성과

      신규 기능 사용률 개선

      +42%

  • UX 디자이너를 위한 도슨트

    시나리오: ‘결제 페이지 리디자인’

    Creative Agency Designer

    • 1
      상황
      수진의 팀은 이커머스 사이트 결제 페이지 전환율이 업계 평균보다 15% 낮다는 문제를 발견했습니다. 수진은 데이터 기반 디자인 개
      선안을 만들어야 하나, 사용자 행동 데이터 해석에 어려움을 겪고 있습니다.
    • 2
      도슨트 활용
    • 3
      결과
      수진은 도슨트의 인사이트로 결제 페이지를 리디자인했습니다. 2주 후 A/B 테스트 결과, 새 디자인은 기존 페이지보다 전환율이 28%
      높았고, 사용자 만족도도 4.2/5에서 4.8/5로 향상되었습니다.

      데이터 기반 디자인 개선으로 전환율과
      사용자 만족도가 크게 향상

      결제 페이지 전환율 향상

      +42%

향후 발전 방향 - 지금 시작해야 하는 이유
현재 도슨트는 시작에 불과합니다. 곧 출시될 고급 AI 기능들은 축적된 데이터의 양과 질에 직접적으로 비례하는 성능을 보여줍니다.
미리 데이터를 쌓아둘수록 출시되는 AI 기능의 활용 효과가 극대화됩니다.

데이터 축적 효과 : 빠른 시작은 단순한 시간차 이상의 가치

지금 시작한 기업은 모든 AI 기능 출시 시점에 즉시 100% 활용 가능
늦게 시작한 기업은 같은 기능을 충분히 활용하기까지 6개월 이상의 추가 시간 필요

뷰저블은 단순한 분석 도구가 아닌, 시간이 지날수록
가치가 높아지는 전략적 자산입니다.
데이터 축적의 복리 효과로 인해 지금 시작하는 것과
6개월 후 시작하는 것의 차이는 단순한 시간차보다 훨씬 큽니다.

icon benchmark

실시간 데이터 분석

과거 패턴을 학습한 AI가 최신 데이터를
즉시 해석합니다.
icon benchmark

히트맵 직접 해석

히트맵 데이터가 많을수록
더 정확한 패턴 인식이 가능합니다.
icon benchmark

이상 감지

정상 패턴을 충분히 학습해야
이상 징후를 정확히 감지합니다.
icon benchmark

예측적 인사이트

시계열 데이터가 쌓일수록
예측 정확도가 높아집니다.

오늘 시작하세요!

6개월 후, 다른 기업들이 데이터를 수집하기 시작할 때
여러분은 이미 모든 AI 기능을 완벽하게 활용하고 있을 것입니다.

이것이 바로 데이터의 선점 효과입니다.