좋은 결과를 얻기 위해서는 분석 목적에 따라 적절한 프리셋을 사용하는 것이 좋습니다.
어피니티버블
어피니티버블의 프리셋은 데이터의 유형에 따라 나뉘어져 있습니다. 하지만 꼭 유형에 맞는 프리셋을 사용해야 하는 것은 아니며, 프리셋별로 특화된 성격에 따라 선택하는 것을 추천합니다.
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사용자 리뷰: 사용자 평가나 불만을 중심으로 데이터를 분류합니다. 사용자 관점에서 전체적인 오버뷰를 파악할 때 적합한 프리셋입니다.
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VOC: 도메인이나 주제 중심으로 데이터를 분류합니다. 사용자 리뷰에 비해 명사형의 깔끔한 결과가 나오고, 원하는 분류 기준으로 커스터마이징하기 쉽습니다. 사용자의 자유로운 발화를 전제로 합니다.
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사용자 인터뷰: 사용자 인터뷰 데이터를 분석하기에 적합한 프리셋입니다. 사용자의 행위와 목적을 중심으로 분류되며, 동사형 어미가 자주 나타납니다.
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주관식 설문: 서술형 응답을 분석하기에 적합합니다. 질문에 대한 주요 반응을 파악하기 쉽습니다.
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퍼소나: 사용자 유형을 중심으로 데이터를 분류합니다. 누가 무엇을 중요하게 생각하는지 드러나며, 사용자 집단의 전반적 성향을 이해하는 데 유용합니다.
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키워드: 데이터에서 주요 토픽을 추출합니다. 사용자 리뷰나 VOC보다 더 중립적인 관점이며, 데이터에서 어떤 주제들이 언급되었는지 살펴보기에 좋습니다.
레이블 말투
하위 클러스터에 대하여 원하는 말투를 설정할 수 있습니다.
말투 예시
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해요체로 간결하게 적어줘
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MZ 말투와 밈을 살려서 적어줘
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일반적으로는 해요체 사용하고, MZ 말투나 특이한 말투를 사용하면 따라해줘. 간결한 문장으로 요약해줘. (합친 버전! 이렇게도 쓸 수 있어요.)
상세 요구 사항
상세 요구 사항에 대한 팁은 pxd 블로그를 참고하시면 좋을 것 같습니다.
인사이트 리포트
어피니티버블로 분석한 결과를 리포트 형태로 정리할 수 있습니다. 분석 결과뿐만 아니라, 이를 바탕으로 도출한 인사이트까지 제공합니다.
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요약정리: 사용자 데이터를 주제별로 정리해 전체 흐름을 파악하기 쉽습니다. 데이터를 인용으로 함께 제시하며, 핵심 인사이트를 전달하는 데 적합합니다.
주제별 정리 / 전체 흐름 파악
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퍼소나: 데이터를 바탕으로 퍼소나 정보를 생성합니다. 퍼소나 리포트는 다음과 같은 내용을 포함하고 있습니다.
퍼소나별 특성을 정리한 프로필 / 니즈, 성향 / 퍼소나별 전략 / 핵심 패턴
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사용자 정의: 요약과 퍼소나 외에 사용자가 자유롭게 설정할 수 있습니다.
리포트 요구사항 예시
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데이터에서 의외의 발견점이 있다면 알려줘
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데이터를 바탕으로 HMW 질문을 도출해 줘