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디지털 전환이 가속화되며 설문 조사 방식도 빠르게 변화하고 있습니다. 예전에는 직접 만나거나 수작업으로 설문지를 작성하던 시대가 있었다면, 이제는 AI가 설문을 설계하고 분석까지 담당하는 시대가 열리고 있습니다. 그 중심에 바로 SK텔레콤의 ‘AI 서베이’ 기술이 있습니다. 이번 글에서는 AI 서베이 기술의 특징부터 실제 활용 사례, 그리고 이 기술이 만들어가는 미래에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1. 설문 조사도 이제는 AI가 한다? SKT AI 서베이의 모든 것
SK텔레콤은 최근 ‘SKT AI 서베이’라는 AI 기반 설문 조사 서비스를 공식 홈페이지를 통해 무료로 공개했습니다. 이 서비스는 SKT의 AI 및 빅데이터 기술을 기반으로 설문 문항 작성, 데이터 수집, 분석, 인사이트 도출까지 설문 전 과정에 인공지능을 적용하고 있습니다.
T멤버십 앱의 '미션' 탭을 통해 고객들이 다양한 주제의 설문에 참여할 수 있으며, 응답자에게는 T플러스포인트가 제공되어 참여 유도도 자연스럽게 이루어집니다.
✅ AI 기반 설문 시스템(SKT AI 서베이)의 구조와 특징
| 구분 | 주요 내용 | 특징 요약 |
| 설문 제작 | - AI가 문항 자동 생성 | 자동화된 맞춤형 설계 |
| - 특정 주제나 타깃층에 맞춘 질문 구성 가능 | ||
| 응답 수집 | - T멤버십 앱 ‘미션’ 탭에서 응답 모집 | 사용자 유입 유도 및 참여 장려 |
| - 설문 참여자에게 T플러스포인트 제공 | ||
| 데이터 처리 | - 응답 데이터 실시간 수집 및 정제 | 신속하고 정확한 데이터 수집 |
| - 빅데이터 기반으로 전처리 수행 | ||
| 분석 및 인사이트 도출 | - AI 알고리즘이 설문 결과 자동 분석 | AI 인사이트 제공, 리포트 자동화 |
| - 트렌드·패턴·시사점 도출 | ||
| - 시각화 리포트 생성 가능 | ||
| 결과 활용 | - AI 서베이 홈페이지에 공개 | 실무 적용 가능한 고품질 분석결과 |
| - 기업 마케팅, 연구, 정책 수립 등 다양한 분야 활용 가능 | ||
| 타겟팅 설문 기능 | - 위치, 관심사, 행동 데이터 기반 설문 대상 설정 | 정교한 타겟 설문, 고정밀 응답 확보 |
| - 특정 고객군 맞춤 설문 가능 | ||
| 보안 및 프라이버시 | - 개인정보 보호 및 데이터 암호화 처리 | 개인정보 보호 강화, 신뢰도 높은 참여 유도 |
| - 응답자는 익명성 보장 |
2. 이제는 소비자 맞춤형 설문 시대! 타겟팅 설문이 가능한 AI 기술
기존 설문은 불특정 다수를 대상으로 하는 경우가 많았습니다. 그러나 AI 서베이는 특정 소비자 그룹을 정교하게 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역을 방문한 이력이나 관심 분야(게임, 여행, 투자 등)를 기준으로 설문 대상을 설정할 수 있습니다.
이처럼 AI는 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않고, 고객 성향과 행동 데이터를 바탕으로 맞춤형 설문 설계가 가능하다는 점에서 큰 차별성을 지닙니다.
🎯 타겟팅 설문이 가능한 AI 기술 – 설계 방식과 활용 예시
| 항목 | 설명 | 특징 및 장점 |
| 타겟 그룹 정의 | - 고객의 위치, 앱 사용 이력, 관심 분야 등 행동 기반 데이터 분석 | 정밀 타겟팅 가능 |
| - AI가 유의미한 집단 자동 분류 | 불특정 다수보다 응답 질 ↑ | |
| 설문 목적 설정 | - 마케팅 전략, 제품 반응 조사, 사회 인식 파악 등 다양한 목적에 따라 설문 주제 설정 | 목적 기반 맞춤 설계 가능 |
| 문항 자동 생성 | - 타겟 특성에 맞춰 AI가 문항 추천 및 자동 생성 | 설문 참여 유도 ↑, 흥미 유발 |
| - 관심 키워드 기반 동적 문항 구성 | ||
| 전달 방식 선택 | - T멤버십 앱, SMS, 이메일 등 다양한 채널을 통해 타겟 그룹에게 직접 전달 | 채널 최적화로 응답률 극대화 |
| 실시간 응답 분석 | - AI가 응답 내용 실시간 분석 및 시각화 | 빠른 피드백 및 전략 수립에 유용 |
| - 설문 대상별로 비교 분석 가능 | ||
| 활용 사례 | - 지역 방문객 대상 관광 만족도 조사 | 마케팅, 정책 설계, 신제품 기획에 직접 활용 가능 |
| - MZ세대 투자 인식 조사 | ||
| - 육아맘 대상 간편식 선호도 조사 | ||
| 결과 배포 및 적용 | - 분석 리포트를 웹사이트에 게시하거나 기업에 제공 | 지속적 데이터 축적 및 의사결정 지원 |
| - 유사 타겟 대상 반복 설문에도 재사용 가능 |
3. 빅데이터+AI로 예측하는 소비 트렌드! SKT AI 서베이의 활용법
AI 서베이를 통해 도출된 설문 결과는 기업의 마케팅 전략 수립, 대학이나 기관의 연구 자료, 지자체 정책 수립 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
예를 들어, 신제품 출시 전 소비자 반응 예측, 지역 특성에 맞는 정책 제안, MZ세대의 소비 패턴 분석 등이 가능해집니다. 이러한 분석 정보는 모두 AI가 자동 생성하며, 사람이 수작업으로 분석하는 데 비해 빠르고 정밀합니다.
📊 SKT AI 서베이 활용 사례 – 마케팅·투자·연구 분야별 정리
| 활용 분야 | 활용 방식 | 사례 예시 | 기대 효과 |
| 마케팅 | - 소비자 관심사 및 구매 성향 분석 | - 신제품 화장품 출시 전 20~40대 여성 대상 선호도 조사 | 타겟 맞춤 마케팅, 홍보 전략 최적화 |
| - 제품별 선호도 파악 | - 광고 캠페인 후 브랜드 이미지 변화 측정 | ||
| - 캠페인 전후 인식 비교 조사 | |||
| 투자 | - 소비 심리 및 시장 수요 예측 | - MZ세대 대상 ‘가장 주목하는 투자 분야’ 설문 | 투자 방향성 예측, 리스크 완화 |
| - 관심 산업군별 투자 선호도 조사 | - 경기 지역 부동산 전망에 대한 체감 설문 조사 | ||
| 제품 개발 | - 기능 선호도 조사 | - 간편식 구매자 대상 “중요한 요소” 설문: 가격 vs. 맛 vs. 건강 | 소비자 중심 제품 설계, 개발 리스크 감소 |
| - 사용 경험 기반 개선점 수집 | - 전자기기 사용 중 불편 요소 분석 | ||
| 연구/학술 | - 사회 인식 변화 측정 | - ‘디지털 중독’에 대한 국민 인식 변화 조사 | 데이터 기반 정책 제안, 학술 연구 데이터 확보 |
| - 특정 이슈에 대한 여론 분석 | - 지역별 에너지 소비 인식 비교 | ||
| 정책 기획 | - 지자체 정책 방향 설정을 위한 주민 의견 수렴 | - “청년 정책 만족도” 설문 | 현장 맞춤형 정책 수립, 공공 만족도 제고 |
| - 지역 문화행사 개선을 위한 시민 의견 수집 |
4. 기업·연구자들이 주목하는 AI 기반 설문 플랫폼이란?
기업과 연구기관들은 정확한 데이터를 바탕으로 의사결정을 내려야 하는 만큼, 신뢰도 높은 설문 데이터는 매우 중요합니다. SKT AI 서베이는 AI 기반으로 표본을 추출하고 데이터를 분석하기 때문에, 객관성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
또한 사용이 간편하고, 빠르게 결과를 얻을 수 있어 마케팅 조사, 사회 연구, 정책 수립 등 여러 분야에서 전통적 설문 조사보다 더 효율적인 대안이 될 수 있습니다.
🧠 AI 기반 설문 플랫폼 활용 분석 – 대학·연구소·지자체 사례
| 활용 주체 | 활용 방식 | 구체 활용 예시 | 기대 효과 |
| 대학교 | - 사회 인식 조사, 학술 연구용 데이터 수집 | - 대학생의 취업 인식 변화 조사 | 논문 데이터 확보, 학생 중심 정책 개선 |
| - 학생 대상 교육/복지 설문 | - 교내 식당/시설 만족도 설문 | ||
| 연구소 | - 공공 이슈나 산업 현황 조사 | - 기후 변화 인식 조사 | 정량적 자료 수집 용이, 민감 이슈에 대한 여론 데이터 확보 |
| - 빅데이터 기반 연구 리서치 | - AI 기술 수용도 및 사회 수용성 연구 설문 | ||
| 지자체 | - 주민 의견 수렴 | - 교통 정책 변경 전 시민 의견 수렴 | 정책 실효성 증대, 주민 맞춤형 행정 실현 |
| - 정책 수립 및 문화행사 개선 등 시민 참여 확대 | - 지역 축제 만족도 설문 | ||
| 공공기관/단체 | - 캠페인 전후 효과 분석 | - 공공건강 캠페인 인식도 변화 측정 | 서비스 개선 방향 도출, 시민 신뢰도 향상 |
| - 대국민 서비스 만족도 조사 | - 민원처리 시스템 만족도 설문 | ||
| 학회 및 협회 | - 특정 분야 전문가 또는 회원 대상 설문 | - IT 업계 종사자 대상 기술 트렌드 인식 조사 | 정책 제안 및 백서 작성에 활용, 실무 의견 반영 가능 |
| - 산업 현황 분석용 조사 | - 의료인 대상 보건 정책 의견 수렴 |
5. AI가 사회 트렌드를 읽는 법: 설문 결과로 본 한국인의 관심사
SKT는 의미 있고 흥미로운 설문 결과들을 선별하여 AI 서베이 홈페이지에 공개하고 있습니다. 최근에는 주식 투자, 부동산 전망, 선호 간편식, 화장품 사용 패턴 등 다양한 주제의 설문 결과가 소개되었으며, 이를 통해 현재 한국 사회에서 어떤 이슈와 관심사가 중요한지 파악할 수 있습니다.
이러한 데이터는 단순한 흥미를 넘어서, 소비자와 사회 전반의 흐름을 읽는 귀중한 자료가 됩니다.
🔍 설문 결과로 본 한국인의 관심사
| 이슈 분야 | 주요 설문 주제 | 응답 경향 및 인사이트 | 시사점 및 활용 방향 |
| 화장품 | - 어떤 요소를 가장 고려하나? | ✔ 향, 성분, 피부 타입 맞춤 여부 순으로 중요도 높음 | 개인화 제품 개발 강화, SNS 마케팅 최적화 |
| - 신제품 테스트 경험 여부 | ✔ SNS 리뷰 신뢰도는 10~20대가 특히 높음 | ||
| 간편식(HMR) | - 구매 시 가장 중요한 요소는? | ✔ 맛 > 가격 > 조리 편의 순 | HMR 상품 기획 시 단일/소포장 전략 필요 |
| - 선호 브랜드 유형 | ✔ 1인 가구는 '양 조절 가능성' 중요 | ||
| 부동산 | - 내 집 마련 시기 예측 | ✔ 서울·수도권 30대는 '전세→매매 전환 시기'에 민감 | 정책기관·금융사 타깃 맞춤 정보 제공 가능 |
| - 지역별 선호 요소 | ✔ 교통 접근성, 교육 환경 선호도 높음 | ||
| 주식 투자 | - 가장 선호하는 투자 방식 | ✔ 20~30대는 ETF·로보어드바이저 선호 | 투자 콘텐츠 제작사 및 금융 플랫폼 기획에 활용 가능 |
| - 투자 정보 획득 경로 | ✔ 유튜브와 커뮤니티를 통한 정보 습득 비율 높음 | ||
| 여행 | - 국내 vs 해외 여행 선호도 | ✔ MZ세대는 해외 선호 경향 강함 | 여행사, 지방자치단체 관광 마케팅 전략 수립에 도움 |
| - 여행지 선택 기준 | ✔ 인스타그램/블로그 후기 영향력 큼 | ||
| 패션/의류 | - 온라인 쇼핑 비율 | ✔ 온라인 쇼핑 비율 70% 이상 | |
| - 고려하는 패션 트렌드 요소 | ✔ 트렌디함, 지속 가능성(친환경 소재 등) 고려 |
맺으며
SK텔레콤의 AI 서베이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 설문 조사 방식 자체를 진화시키고 있습니다. AI의 자동화, 정교한 타겟팅, 빠른 인사이트 도출이라는 강점을 통해 기업, 연구기관, 소비자 모두에게 새로운 가치를 제공하고 있습니다.
앞으로 SKT는 자사의 자체 LLM 모델인 ‘에이닷엑스’를 활용해 분석 능력을 더욱 강화할 예정이며, AI 기반 인텔리전스 플랫폼으로서의 확장도 기대되고 있습니다.
데이터를 읽는 시대에서, 데이터를 ‘이해’하고 ‘해석’하는 시대로의 전환. 그 중심에서 AI 서베이는 중요한 역할을 해낼 것으로 보입니다.
