Strella

Strella는 리서치 목표에서 토론 가이드를 쓴다. 참가자를 특정 답으로 끌고 가지 않도록 중립적으로 구성하는 게 기본이다. 질문은 진행하면서 검토하고 다듬을 수 있어, 리서치 경험이 없어도 전문가가 설계한 것 같은 리서치를 시작할 수 있다. 가이드는 설정한 목표에 맞춰 바뀐다. 탐색적 작업이든 콘셉트 테스트든 사용성 점검이든 상관없다.

AI 진행자가 대화를 이끌고 상대의 발언에 맞춰 질문을 실시간으로 바꾼다. 표면적인 답변이 나오면 그 뒤에 무엇이 있는지 되묻는다. 경험 많은 인터뷰어의 방식이다. 일대일의 깊이를 잃지 않으면서 팀이 여러 인터뷰를 동시에 돌릴 수 있는 이유가 여기에 있다. 직접 진행해도 되고, 일부 세션은 AI에 맡기고 나머지는 직접 해도 된다.

누구에게 물을지는 고를 수 있다. 이미 아는 고객을 데려와도 되고, Strella 패널(전 세계 최대 800만 명)에서 필요한 대상을 걸러도 된다. 패널이 46개 언어를 아우르므로 각 지역에서 모집하지 않고도 여러 시장을 조사할 수 있다. 인터뷰는 어느 시간대든 하루 종일 열려 있어, 자는 동안에도 리서치는 멈추지 않는다.

인터뷰가 끝나면 Strella는 답변을 핵심 주제로 묶고 이를 뒷받침하는 인용을 뽑아낸다. 여기서 나오는 건 원자료의 더미가 아니라 결정에 쓸 수 있는 리서치 인사이트다. 채팅 기능은 리서치에 대한 질문에 답하고, 결과를 회의에서 보여줄 하이라이트 영상으로 바꿀 수 있다. 통합은 어느 단위에서도 작동한다. 참가자 한 명부터 목표 전체까지, 개인에 다가가거나 큰 그림을 볼 수 있다.

Strella는 한 가지 리서치에 머물지 않는다. 사이트는 탐색적 리서치, 콘셉트 테스트, 고객 여정, 사용성 테스트, 시장 조사를 나열하고 각각에 맞춘 가이드를 만든다. 이 폭 덕분에 팀은 방법마다 다른 도구를 둘 필요가 없다. 목표를 정하면 플랫폼이 리서치를 그에 맞게 짠다.

Strella는 Claude와 ChatGPT의 공식 커넥터라, 이미 일하는 곳에 리서치가 나타난다. 채팅을 벗어나지 않고 리서치를 시작하고, 지난 인터뷰 기록을 검색하고, 인용을 뽑아낼 수 있다. 커넥터는 MCP(Model Context Protocol)를 쓰고 기존 Strella 고객에게 열려 있어, 끝난 리서치를 동료가 스스로 찾아보는 자료로 바꾼다.