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Jihee Cho
소개
'새로운 시도'와 '끝까지 책임지는 실행'을 원하는 리서처입니다. 글로벌 리서치사에서 위계적 베이지안 표본 안정화, AI 기반 VoC 분석과 세그먼트 자동화, 합성(Synthetic) 데이터를 내부에 제안했고, 프라이싱 분석과 수요예측 방법론은 끝까지 밀어붙여 부서 표준으로 안착시켰습니다.
하지만 조사 에이전시에서는 좋은 인사이트를 담은 보고서를 내도 '개선'까지 주도할 수 없었습니다. 제안이 반영됐는지는 시간이 흐른 뒤 시장에 나온 제품을 보고서야 짐작할 수 있었습니다. 직접 실행하고 결과를 확인하고 싶어, 측정 표준조차 없던 GEO 분야의 스타트업에 합류했습니다.
실제 소비자의 질문 패턴을 반영한 고정 프롬프트 240여 개를 구조화하고, 4종의 AI 모델에 3일 주기로 질의해 주/월 단위로 추적하는 측정 체계를 처음부터 설계했습니다. 주간 반복 측정 편차를 0.3%p 미만으로 통제했고, 금융지주, 통신사, 인터넷은행의 KPI를 동시에 운영하며 담당 고객사 인용률 1위, 언급률 2위를 달성했습니다. 이 성과는 사내 우수 사례 선정과 동종 업계 신규 수주로 이어졌습니다.
Jihee Cho
소비자 조사 실무 하이라이트
고객사 프로젝트 중 일부이며, 고객사명은 비밀유지를 위해 마스킹했습니다.
제과 브랜드 Brand Index 조사
- 설계
- 유튜브와 커뮤니티 크롤링으로 제품군을 상승/정체/하락 유형으로 나누고, 유형별로 퍼널 검증과 KANO 모듈을 분리 설계
- 결과
- KANO와 VoC로 '한 입 크기' 니즈와 '부스러기 불편'을 도출, 이후 한 입 크기 제품 출시
음용 상황 기반 Demand Space
- 설계
- 음용 시간대, 장소, 동반자, 상황 등 소비 맥락 문항을 변수로 넣어 소비자 세그먼트 설계
- 결과
- 상황 맥락 기반 타깃 인사이트로 동일 고객사 후속 프로젝트 수주
브랜드 파워 드라이버 진단
- 설계
- 브랜드 인식, 구매 행동 지표 8종을 설명변수로 둔 24개월 롤링 회귀로 월별 드라이버 기여도 산출
- 결과
- 브랜드별 월간/연간 리포트 자동화, 고객사 브랜드 전략 의사결정에 활용
패션 플랫폼 광고효과 FGD
- 설계
- 플랫폼 고객 특성에 맞춰 FGD 그룹 구성과 진행 가이드라인을 직접 설계
- 결과
- 내부 모더레이터와 고객사 호평, 동일 고객사 추가 프로젝트 계약
TV 시장 한국/유럽 소비자 비교
- 설계
- 한국/유럽 판매 데이터와 리뷰 VoC를 인지자/구매고려자/구매자로 나누어 재분석
- 결과
- 구매 장벽(신뢰, A/S 우려)과 전환 트리거(가격 경쟁력)를 도출해 트래킹 지표 제안
데이터 품질 개선과 신규 데이터 소싱
- 설계
- 해지 원인을 데이터 정확도 편차로 특정하고 카드 결제 데이터 도입 제안, 리뷰 크롤링/감성분석으로 미커버 영역 보완
- 결과
- 약 5.7억원 규모 재구독 성사, 2024 Q3 우수사원상
대표 프로젝트


📝 VoC 텍스트마이닝 자동화 도구 (EXE)
소비자 버즈와 리뷰 데이터를 전처리부터 감성분석까지 9개 탭으로 처리하는 정량분석 파이프라인, 결과는 엑셀 한 파일로

🗂️ VoC 마이닝 & 조사 설계 아카이브
소셜 VoC 텍스트마이닝, 설문척도 개발(요인분석, 신뢰도 검증), 조사 제안서 설계 슬라이드 모음
✍️ GEO: AI 검색 브랜드 인용 최적화
생성형 AI 검색에서 소비자 질문에 대한 브랜드 인용을 측정하고 콘텐츠 141개 지점을 최적화, 6주 만에 인용률 0% → 30.7% (고객사 마스킹)


