Dialog

Dialog의 핵심은 사용자와 진짜 대화를 나누는 AI 에이전트 모음이다. 설정한 질문을 던지고, 답을 듣고, 빈약하거나 불분명한 답에는 다시 묻는다. 요점은 주고받는 과정을 자연스럽게 유지해, 딱딱한 서식보다 더 많이 말하게 하는 것이다. 이 규모와 깊이의 조합이, 설문 링크가 아니라 에이전트를 쓰는 이유다.

플랫폼에는 흔한 리서치 목표에 맞춘 기성 대화가 들어 있다. 템플릿은 제품 피드백, NPS, 고객 여정, 온보딩, 시장 조사, 이탈, 환자 초진, 내부 이해관계자 검토를 아우른다. 질문에 가장 가까운 것에서 시작해 고칠 수 있어, 첫 조사 때 많은 팀이 맞는 백지 문제를 없앤다. 하나하나가 정적 설문이 아니라 대화형 리서치 흐름이라, 답에 꼬리 질문이 필요할 때도 에이전트가 파고들 수 있다.

에이전트는 수십 개 언어로 인터뷰를 돌릴 수 있다. 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어, 힌디어, 일본어, 한국어, 중국어, 아랍어 등을 아우른다. 사용자가 지역마다 흩어져 있고 지역별로 리서처를 둘 수 없을 때 중요하다. 시장마다 번역가를 고용하지 않고도 같은 조사를 어느 시장에서나 얻는다.

사용자와 이야기하는 건 일의 절반일 뿐이다. 그래서 Dialog는 대화를 읽고 AI 인사이트를 끌어낸다. 응답을 가로지르는 주제를 드러내고, 핵심 인용을 집어 올리고, 손으로는 놓치기 쉬운 신호를 표시한다. 결과는 두 번 다시 열지 않을 원본 스크립트 더미가 아니라, 팀에 넘길 수 있는 것이 되도록 했다.

Dialog는 산출물을 정적 보고서가 아니라 살아 있는 재료로 다룬다. 데이터에 꼬리 질문을 하고, 분석의 일부를 공유하고, 앞선 대화가 보여준 것 위에 계속 쌓을 수 있다. 이는 제품의 출발점 생각에서 나온다. 리서치는 낡아버리는 문서에 도착하는 게 아니라, 결정이 이뤄지는 워크플로에 머물러야 한다는 생각이다.

Dialog는 브라우저에서 돌고 Google 계정으로 로그인한다. 따로 설치할 데스크톱이나 모바일 앱이 없고, 에이전트에 실마리를 주는 것 말고는 설정도 없다. 진입 장벽이 낮게 유지되고, 질문이 떠오른 당일 조사를 시작하려는 팀을 위한 도구에 맞는다.