브리프 1건
의사결정 질문, 목표 고객, 비교할 제품·가격·메시지와 실제 조사 가능 범위를 함께 정렬합니다.
소요: 30분 정렬 미팅FOR RESEARCH PARTNERS
패널에 무엇을 올릴지,
실사 전에 함께 압축합니다.
동일한 브리프를 Tiresias와 파트너사의 실제 조사 방식에 적용합니다.Tiresias는 세그먼트·클레임·예상 반론·질문 후보를 넓게 만들고, 파트너사는 소규모 실사로 핵심 셀을 검증합니다. 결과는 일치·불일치 비교표와 다음 조사 설계로 남깁니다.
- 고객 원자료 없이 시작 가능
- 1페이지 가설 지도와 질문 목록
- 실제 조사 결과가 최종 기준
1,000,000합성 레코드
7,000,000페르소나 서술
26필드
17시도 · 252시군구전국 커버리지
PARTNER PILOTHUMAN-IN-THE-LOOP
먼저 펼치는 경쟁 가설24세그먼트 × 가격 × 메시지 × 장벽
입력브리프 1
실사 후보3–5
공동 산출물비교표
Tiresias 탐색 → 파트너 실사 → 공동 해석파트너는 실제 응답과 조사 품질을, Tiresias는 가설의 폭과 탐색 속도를 맡습니다.
WHAT EXACTLY HAPPENS
공동 파일럿에서 정확히 무엇을 주고받나요?
처음부터 데이터 연동이나 대형 프로젝트가 필요하지 않습니다. 공개하거나 익명화할 수 있는 브리프 한 건이면 됩니다.
사전 가설 지도
반응이 갈릴 세그먼트, 클레임, 예상 반론, 실사 후보 3–5개와 질문 8–10개를 정리합니다.
형식: 1페이지 + 근거 리포트일치·불일치 비교표
파트너의 미니 패널·FGD·IDI 결과와 나란히 비교해 유효 범위, 실패 가설과 다음 조사 설계를 남깁니다.
최종 기준: 실제 조사 결과RESEARCH WORKFLOW
조사의 앞·중간·뒤에 연결됩니다
기존 방법론을 바꾸지 않고, 탐색 범위를 줄이고 학습을 남기는 데 집중합니다.
가설과 질문을 압축
초기 컨셉·가격·메시지·세그먼트 조합을 빠르게 훑어, 실제 조사에서 검증할 우선순위를 고릅니다.
같은 프레임으로 비교
시뮬레이션과 실제 응답을 동일한 기준으로 나란히 놓고, 일치와 불일치가 생긴 지점을 확인합니다.
차이를 다음 설계에 반영
실제 조사 결과를 정답지로 삼아 오차와 맥락을 기록하고, 다음 프로젝트의 가설 품질을 높입니다.
COMPLEMENT, NOT REPLACE
시뮬레이션과 실제 조사의 역할은 다릅니다
빠른 탐색은 Tiresias가 돕고, 최종 판단은 사람과 현장 데이터가 맡습니다. 두 결과가 다를 때 그 차이 자체를 다음 방법론의 자산으로 만듭니다.
검증 가능성입력 가정, 출처, 판단 보류 영역을 구분합니다.
사람 중심실제 응답자와 리서처의 해석을 최종 기준으로 둡니다.
공동 학습일치율 과장보다 차이가 난 이유를 남깁니다.
| 구분 | Tiresias | 실제 조사 |
|---|---|---|
| 목적 | 가설 탐색·우선순위 설정 | 대표성·실제 태도와 행동 검증 |
| 속도 | 브리프 이후 빠른 반복 | 설계·리크루팅·실사 일정에 따름 |
| 강점 | 조합 탐색, 민감도, 질문 후보 발굴 | 현실 응답, 맥락, 통계적 근거 |
| 판단 기준 | 실제 조사 전 참고 신호 | 최종 기준이 되는 현장 데이터 |
INDUSTRY PILOTS
업종별 파일럿 예시
파트너사의 전문 산업에 맞춰, 실사 전에 탐색하는 범위와 공동 산출물이 달라집니다.
패널 투입 전 셀과 문항 압축
소비재 브리프 1건에서 타깃·가격·메시지 조합을 사전 시뮬레이션해 패널 설문에 투입할 셀과 문항을 줄입니다.
공동 산출물
- 우선 검증할 2~3개 셀
- 탈락 가설과 이유
- 패널 결과와의 일치·불일치 비교표
FGD/IDI 전 가설과 프로빙 질문 탐색
소비자 건강·건강기능식품 브리프에서 구매 장벽·메시지·채널 가설을 탐색하고 실제 토픽가이드를 고도화합니다.
공동 산출물
- 반응이 갈릴 세그먼트
- 예상 반론과 프로빙 질문
- 조사에서 반드시 검증할 위험 가설
의료 효능·안전성 판단 제외, 소비자 인식과 커뮤니케이션 가설에 한정
비임상 커뮤니케이션 브리프 사전 탐색
환자·보호자 대상 메시지·접점·질문 후보를 먼저 탐색한 뒤 실제 인터뷰와 비교합니다.
공동 산출물
- 3개 메시지안의 예상 반응 차이
- 민감 표현 목록
- 실제 IDI에서 확인할 질문 8~10개
HCP 의학적 판단·임상 근거·실제 환자 응답으로 제시하지 않음
DATA FOUNDATION대한민국 인구 분포를 반영한
대한민국 인구 분포를 반영한
합성 페르소나 모델
NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 데이터셋에 국가 공공 통계를 결합했습니다. 합성 데이터이므로 실제 소비자 응답이 아니며, 공동 파일럿에서 실사 결과와 비교해 한계를 함께 검증합니다.
1,000,000합성 레코드
7,000,000페르소나 서술 (7유형 × 100만)
26필드 (페르소나 7 + 속성 6 + 인구통계 12 + ID 1)
252시군구 · 17개 시도
209,167고유 이름 조합 (118 성씨 × 21,400 이름)
CC BY 4.0NVIDIA 공개 라이선스
기반 통계 출처
KOSIS인구·가구·경제활동·여가 분포
대법원출생연도·성별·이름 빈도
국민건강보험공단연령·지역별 인구 구조
농촌경제연구원식품소비행태 조사 자료
NAVER Cloud초기 데이터·도메인 전문성
합성 데이터이며 변수 간 교호작용과 공개 데이터 시의성에 한계가 있습니다. 실제 패널·정성조사로 검증하는 공동 파일럿을 기본 제안으로 삼습니다.
PARTNERSHIP MODELS
한 건의 파일럿부터 시작할 수 있습니다
파트너의 고객 관계, 방법론, 데이터 정책에 맞춰 범위를 정합니다.
공동 파일럿
실제 프로젝트 한 건에서 사전 시뮬레이션과 소규모 실사를 함께 운영하고 결과를 비교합니다.
제안서 모듈
조사 제안서에 초기 가설 압축 단계를 추가해, 본조사 설계의 논리와 차별성을 강화합니다.
화이트라벨
파트너사의 방법론과 브랜드 안에서 시뮬레이션 리포트·워크숍을 구성합니다.
데이터 연동
허용된 범위의 과거 조사 데이터와 기준값을 연결해 도메인별 검증 체계를 함께 만듭니다.
5-STEP PILOT
브리프에서 공동 결과물까지
첫 파일럿은 작은 범위로 설계합니다. 검증할 질문과 성공 기준을 먼저 합의한 뒤 진행합니다.
- 01
브리프 정렬
의사결정 질문, 대상 고객, 비교안, 실제 조사 범위를 30분 안에 맞춥니다.
- 02
사전 시뮬레이션
Tiresias가 주요 가설과 예상 반응, 민감도, 추가 질문 후보를 정리합니다.
- 03
파트너 실사
파트너사가 정성 인터뷰 또는 미니 패널을 운영해 핵심 가설을 검증합니다.
- 04
차이 분석
일치·불일치·판단 보류 영역을 구분하고 원인을 함께 해석합니다.
- 05
공동 결과물
방법, 한계, 결과와 다음 조사 설계에 반영할 학습을 투명하게 남깁니다.
START WITH ONE REAL BRIEF진행 중인 프로젝트 한 건으로
진행 중인 프로젝트 한 건으로
같이 검증해보세요.
30분 미팅에서 브리프와 검증 범위를 맞추고, 공동 파일럿 구성을 제안드립니다.
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