설문 · 리서치 · VOC 플랫폼을 위한 의견지도
객관식은 차트로 깔끔하게 정리되지만, 주관식 자유응답은 대부분 엑셀 시트로 남습니다. 어피니티버블을 붙이면 수백~수천 개의 자유응답이 여러분 서비스의 결과 페이지 안에서 의견지도로 바뀝니다. 의미 기반 군집·감정·시각화까지, 개발 부담 없이.
비슷한 의견끼리 묶고 각 묶음에 이해하기 쉬운 이름을 붙여, 수천 개 응답을 한눈에 읽히는 지도로 정리합니다.
묶음마다 1~5단계 감정 강도를 함께 제공합니다. 유료 리포트로 만들 만한 깊이의 인사이트가 나옵니다.
제공되는 시각화 좌표를 버블 차트에 그대로 넣어, 회색 미리보기에서 컬러 의견지도로 전환합니다.
주관식 분석을 직접 개발하지 않아도, 결과 페이지에 새 유료 상품 하나가 생깁니다.
API 한 번 연동으로 끝납니다. 분석 파이프라인을 직접 만들 필요가 없습니다.
의견지도를 프리미엄 리포트로 판매해 ARPU를 높이고, 매출을 함께 나눕니다.
수천 건의 자유응답을 사람이 분류하던 작업을 자동화해 운영 부담을 줄입니다.
알고리즘과 LLM이 정성 텍스트에서 뽑아낸 구조·양·의미를 트리맵 한 장에 겹쳐, 해석 없이 한눈에 읽히는 의견지도로 만듭니다.
임베딩·UMAP·군집화 파이프라인이 구조(좌표·군집 크기)를 잡고, LLM이 의미(라벨·감정 점수)를 읽습니다.
보로노이 트리맵 한 장이 계층(드릴다운)·면적(비중)·위치(의미 관계)를 동시에 담습니다.
면적은 크기를, 인접은 관계를, 계층은 탐색 경로를 한 번에 전달합니다. 인지 부하는 최소로, 정보량은 최대로.
카카오톡 대규모 업데이트 직후 쏟아진 이용자 반응을 어피니티버블이 한 장의 의견지도로 정리했습니다. 이 분석은 연합뉴스·JTBC·KBS·SBS Biz 등 여러 방송·언론에 인용 보도됐습니다.
언론 보도 연합뉴스 · JTBC · KBS · SBS Biz 외 다수
시트에 쌓이던 주관식 응답이 의견지도로 바뀌는 과정을 그대로 보여드립니다. 아래 예시 설문 결과를 분석하면 군집·감정·시각화가 한 장으로 정리되고, 리포트 형식(요약 길이·관점·항목)은 요청에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.
| 응답자 | 주관식 응답 |
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내 설문 데이터로 분석하려면 도입·제휴 문의 또는 API 키 발급 후 이용할 수 있습니다.