Canvs AI

주관식 응답을 올리면 Canvs가 곧바로 구조화된 코딩 프레임을 제안한다. 템플릿 없이 주제, 화제, 감정을 감지하고 새 응답이 들어올 때마다 조정한다. 리서치 팀 입장에서는 설문 코딩에서 가장 느린 단계, 코드북을 손으로 만들고 유지하는 작업이 사라진다.

CanvsIQ는 해석을 맡는 층이다. 언어학, 행동과학, 머신러닝을 결합했고 30억 건이 넘는 소비자 피드백 표현으로 학습했다고 회사는 밝힌다. CanvsIQ의 AI 텍스트 분석은 키워드를 세지 않고 의도와 감정의 결을 읽는다. 누군가 가격을 언급했다는 사실과 그 가격에 화가 났다는 사실의 차이가 여기서 갈린다.

검색은 문자열이 아니라 의미를 이해한다. 특정 감정이나 주제로 물어본 뒤 세그먼트나 문항으로 좁힌다. 주장을 검증하고, 보고서에 인용할 문장을 뽑고, 부정 댓글이 진짜 문제인지 같은 사람의 반복 게시인지 확인하는 일이 실제로 굴러간다.

플랫폼에는 Asa라는 AI 에이전트가 있어 데이터에 대해 바로 질문할 수 있다. 이번 주에 무엇이 움직였는지, 두 세그먼트를 비교해 달라, 수치 분해를 보여 달라고 요청한다. Executive Brief는 그 결과를 이해관계자용 발표 자료로 묶어, 많은 팀이 하루를 잃는 단계를 줄인다.

Canvs는 MCP 커넥터를 제공해 분석을 Claude, ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot으로 가져간다. 팀은 이미 쓰는 어시스턴트에서 질문하고 자사 피드백 데이터에 근거한 답을 인용과 함께 받는다. 새 로그인도 두 번째 대시보드도 필요 없다. 이 점은 새 기능 하나보다 정착에 더 크게 작용한다.

필터는 문항 유형, 주제, 감정, 행동, 자체 태그, 브랜드와 지역, 페르소나 같은 메타데이터를 가로지른다. 대상이나 감정 톤으로 추세를 떼어 내고 다른 기준과 비교한다. 소비자 인사이트 플랫폼에서 분석이 요약을 넘어 업무 질문에 답하는 지점이 여기다.

Canvs는 시청자 반응을 실시간으로 따라가며 변화를 일으킨 정확한 순간에 연결한다. 방송 구간, 발표, 소셜 스레드 모두 같다. 미디어, 스포츠, 스폰서십 팀은 다음 주 보고서가 아니라 아직 움직일 수 있을 때 문제를 잡는다.

라이브 이벤트 피드, 소셜 플랫폼, 설문과 피드백 도구, 기업 데이터 시스템에 연결한다. Canvs는 제품을 설계 단계부터 규정을 따르고 기업 규모를 견디는 것으로 홍보한다. 구매 논의가 체험보다 먼저 시작되는 이유다.