Theysaid

사용자는 테스트 링크를 열고 화면을 공유하며 과제를 말로 설명한다. AI 진행자는 이를 지켜보며 실시간으로 추가 질문을 던진다. 세션은 화면 활동, 음성 피드백, 행동 타임스탬프를 기록한다. 과제가 끝나면 TheySaid가 성공률, 반복되는 문제 패턴, 하이라이트 클립을 만든다. 누가 영상을 편집할 필요가 없다.

평평한 양식 대신 평점 척도, 객관식, 순위 질문을 던지고 그 답에 다시 파고든다. 투표라면 숫자와 그 이유를 같은 흐름에서 잡는다. AI는 응답이 들어오는 대로 요약하므로 팀이 읽는 것은 명확한 결론이지 빈칸 투성이의 주관식 더미가 아니다.

AI가 인터뷰를 이끌고 참여자의 말에 맞춰 질문을 바꾼다. 실주 연구나 고객 탐색에 쓸모가 있다. 양식도 방식은 같아서 뻣뻣한 템플릿 대신 안내형 질문을 놓는다. 양방향 음성에서는 사용자가 말로 답하고 AI가 질문을 읽어준다. 타이핑보다 말하기를 선호하는 참여자에게 맞는다.

목표를 적으면 AI 프로젝트 생성기가 질문 유형과 흐름까지 포함해 조사를 짠다. Teach AI에서는 제품, 사용자, 리서치 목표에 대한 맥락을 올려 이후 질문이 주제를 벗어나지 않게 한다. 반복 조사의 준비 시간이 줄고 팀 전체가 같은 브리핑 위에서 움직인다.

AI 분석 층이 주제와 배움, 제안을 스스로 정리하고 그 결과를 연동 도구로 보낼 수 있는 할 일로 바꾼다. Ask AI는 하나 또는 여러 프로젝트를 넘나들며 답한다. 관계자가 이번 분기에 가장 많이 나온 것이 무엇이냐고 물으면 실제 응답에 묶인 답을 받는다.

프로젝트는 공유 링크, 앱 내 팝업, 웹사이트 임베드, 이메일, QR 코드로 사용자에게 닿는다. TheySaid는 70개 이상의 언어를 지원하므로 글로벌 제품이면 같은 조사를 여러 시장에서 돌릴 수 있다. 템플릿이 흔한 피드백 유형을 덮고, 조건부 로직은 분기를 단순하게 유지하면서 AI 추가 질문을 살린다.