데이터 기반 VOC 분석과 AI Localization의 결합
Insight-X
고객은 "얼마나 좋은가?(Gain)"를 찾기 전에, "이걸 샀다가 실패하면 어떡하지?(Risk)"를 먼저 고민합니다
"좋은 제품"이 안 팔리는 이유

성분 자랑 (나이아신아마이드 10%)
효과 과장 (즉각적인 물광 피부)
화려한 패키지와 디자인
"좋아 보이지만 내 피부엔..."
Analysis Methodology
우리는 상세페이지를 단순히 "정보 전달"로 보지 않습니다. 6가지 프레임워크를 통해 소비자 불만을 "정교한 데이터"로 전환합니다.
6 Thinking Hats
Action: Red(감정) & Black(위험) 모자로 공포(Fear) 감지
KANO & Conjoint
Action: 필수 요소(Must-be, 안전성)와 매력 요소(Delighters, 향) 구분
AHP & TOPSIS
Action: 각 위험 요소의 중요도를 수학적으로 가중치 계산
QFD
Action: "소비자의 불안"을 "기술적 스펙"으로 변환 (예: 논코메도제닉)
Case Study: #1 K-Beauty Brand
압도적 1위 제품이라도 "숨겨진 공포(Safety)"를 해결하지 못하면 1점 리뷰가 폭증합니다.
단순한 AI가 아닙니다. 1점 리뷰 속 "숨겨진 공포"를 채굴하는 Insight-X입니다.
1점 리뷰 텍스트 이면의 "진짜 불안(Hidden Fear)" 감지
발견된 공포의 치명도(Severity)에 따라 설득 순서 재구조화
미국 고객 "Emily"가 되어 가상의 반론 제기 및 검증
단순 번역이 아닌 "신뢰의 언어"로 문맥 재창조
Systematic Logic Flow
토글 버튼을 눌러 설득 논리의 극적인 변화를 확인하세요.
이 솔루션을 귀사의 제품에 직접 적용해보고 싶은 브랜드 대표님을 모시려 합니다.
뷰티 브랜드사 / 아마존 셀러 / 수출 기업
우리는 단순한 언어 번역을 넘어, "문화"와 "신뢰"를 번역합니다.
모든 글로벌 셀러를 위한 자동화된 CRO(전환율 최적화) 에이전트
Insight-X Strategy (KR)