이 페이지는 판매 카피가 아니라 방법론 설명입니다. 페르소나가 어떤 데이터로 만들어지는지, 어떤 기술 스택을 쓰는지, 아직 검증 중인 부분은 무엇인지 담백하게 정리했습니다.
Use cases
이럴 때 씁니다
신제품 출시부터 이미 있는 서비스 점검까지, 물어볼 사람이 필요한 모든 순간에.
신제품 출시
출시하고 나서 반응을 알면 이미 늦어요. 사진 한 장과 가격만 있어도 타겟 소비자가 어떻게 반응할지 30분 안에 먼저 확인하세요.
예: 신규 화장품 라인 출시 전 구매의향률·적정가 확인
사용자 반응
이미 운영 중인 서비스나 앱을 개편할 때도 유용해요. 새 UI, 새 요금제, 새 기능에 대한 반응을 실제 유저 대신 먼저 테스트하세요.
예: 요금제 개편 전 이탈·반발 반응 시뮬레이션
시장조사
전통 설문조사는 수백만원, 몇 주가 걸려요. 복붙은 같은 질문을 300명~1,000명에게 30분~1시간 안에 물어봅니다.
예: 경쟁 제품 대비 포지셔닝·가격대 비교
후기 작성
출시 전이라 후기가 하나도 없다면, 플랫폼 톤(올리브영·인스타·스마트스토어)에 맞는 샘플 후기를 미리 확보해서 상세페이지·광고 소재로 활용하세요.
예: 상세페이지 초안용 리뷰 문구 확보
사이트 신뢰도 조사
우리 랜딩페이지나 서비스가 처음 보는 사람 눈에 얼마나 신뢰가 가는지, AI 페르소나에게 직접 보여주고 솔직한 반응을 물어보세요.
예: 랜딩페이지 첫인상·신뢰도 점검
Methodology
페르소나는 이렇게 만들어져요
이름·나이·직업·소득·지역이 무작위가 아니라, 공개된 한국 공식 통계 분포를 따르도록 설계했습니다. 그래서 특정 연령대나 직업군에 쏠리지 않고 실제 인구 구성에 가까운 패널이 만들어집니다.
공식 통계
통계청·대법원 등
매칭 엔진
4축 교차 배정
성격 레이어
명리학 기반
AI 페르소나
최대 1,000만
통계청 인구총조사
연령·성별·지역별 인구 분포 비중에 맞춰 페르소나 표본을 구성
한국표준직업분류(KSCO)
123개 직업 카테고리를 연령·지역과 교차해 현실적인 직업 배정
대법원 성씨·이름 통계
실제 한국 성씨 분포 비율에 맞춰 이름 생성
보건복지부 소득분위 기준
6단계 소득 구간을 직업·연령대와 연동해 소비 여력 반영
예시로 보면
연령·지역
55세 · 부산
직업
자영업(음식점)
소득분위
3분위
성씨
권 (지역 반영)
이 네 축이 교차하면 "권명희 · 55 · 부산 · 음식점 자영업" 페르소나가 만들어집니다. 이 조합 자체가 통계적으로 실존 가능한 비율 안에서 나온 것이라, 극단적으로 희귀하거나 편향된 인물이 나오지 않습니다.
Personality layer
성격과 정서는 이렇게 더해요
나이·직업·소득·지역은 인구통계 축이라 "이 사람이 어떤 상황에 있는지"를 정하지만, "이 사람이 그 상황에 어떻게 반응하는지"는 별도의 성격·정서 레이어가 결정합니다. 이 부분은 명리학(사주) 이론을 참고해서 설계했고, 국내 최고의 명리학자 국현과 협업하고 있습니다. 생년월일 기반 사주 요소를 성향·말투·감정 표현 패턴에 반영해, 같은 조건의 페르소나라도 성격이 겹치지 않도록 다양성을 만듭니다.
※ 이 레이어는 보조적인 성격 다양성 장치이며, 구매의향·가격 반응 같은 핵심 지표는 여전히 통계 기반 인구통계 엔진이 결정합니다. 명리학 자체의 예측력을 주장하는 것은 아닙니다.
Stack
어떤 기술로 돌아가나요
자체 개발한 통계 매칭 엔진과, 자연스러운 반응 생성을 위한 언어모델 인프라를 함께 씁니다.
PERSONA ENGINE
자체 개발. 공식 통계를 나이-직업-지역-소득 축으로 교차 매칭해 최대 1,000만 명까지 배치 생성. 체크포인트 재시작, 중복 제거 로직 포함.
SIMULATION
반응·후기 생성에는 NVIDIA NIM 인프라를 활용해 7종 서사 유형(직업·가족·재무·소비·디지털·건강·지역)과 6단계 소비자 경험 시뮬레이션을 처리합니다.
VOICE · 통화
ElevenLabs와 협업 중입니다. Conversational AI(Agents Platform)로 음성 인식·합성·응답을 하나로 묶어 0.5초 이하 지연시간의 실시간 통화를 구현하고, 전화망(telephony) 연동도 이 인프라를 그대로 씁니다. 다만 한국어의 미묘한 감정 표현(비꼬는 말투, 눌린 슬픔 등)은 영어 대비 아직 발전 중이라, 저희도 계속 검증하며 개선하고 있습니다.
DELIVERY
플랫폼별(올리브영·네이버블로그·인스타·카카오·스마트스토어) 톤 차별화 후기 생성, CSV/XLSX/JSON/PDF 내보내기.
Live demo
설문에 사람처럼 응해요
정해진 답을 읽는 게 아니라, 대화하듯 자유롭게 물어보고 답합니다. 채팅과 통화 모두 같은 페르소나 인격 위에서 작동해요.
채팅 설문
권명희 · 55 · 부산 · 음식점 자영업
이 가격이 부담되세요?
음… 살짝요. 저는 재료비 때문에 가격에 좀 민감해서, 3만원대였으면 고민 안 했을 텐데 지금은 다른 데랑 비교해볼 것 같아요.
그럼 어떤 점이 제일 마음에 드세요?
향이 자연스러운 거요. 인공적인 향 나는 건 딱 질색이거든요.
전화 설문
이서연 · 28 · 서울 · 직장인
0:03
조사자바로 사실 것 같으세요?
0:07
이서연어... 솔직히 디자인 보고 확 끌렸는데, 이 가격이면 세일할 때까지는 기다릴 것 같아요.
0:15
조사자어느 정도면 바로 사실래요?
0:18
이서연한 2만원 정도만 내려가도 바로 살 것 같은데요.
두 채널 다 "질문 하나 → 답 하나"로 끝나지 않고, 되묻거나 조건을 붙이는 식으로 이어집니다. 이 대화 흐름이 리포트의 후기·가격저항 데이터로 그대로 집계돼요.
Validation status
검증은 어디까지 됐나요
완료된 부분과 진행 중인 부분을 구분해서 공개합니다.
인구통계 분포 정합성 (연령·직업·지역 교차 비율)공개 완료
플랫폼별 후기 톤 차별화 검증공개 완료
구매의향률 예측 정확도 (외부 벤치마크 대비)검증 진행 중
통화 응답 지연시간 (0.5초 이하 목표)공개 완료
한국어 통화의 미묘한 감정 표현 정확도검증 진행 중
카테고리별 상세 벤치마크 리포트검증 진행 중
저희는 특정 경쟁 서비스와의 비교 수치를 공개적으로 주장하지 않습니다. 벤치마크 방법론이 확정되고 재현 가능한 형태로 정리되면 이 페이지에 공개하겠습니다.
Security & privacy
데이터는 어떻게 보호되나요
행 단위 접근 제어(RLS)
모든 사용자 데이터 테이블에 Row-Level Security를 적용해, 본인 소유 데이터만 조회·수정할 수 있습니다.
익명 요청 제한
비로그인 체험 기능(쇼케이스 채팅·통화)은 IP 해시 기반 rate limit과 일일 예산 상한으로 보호됩니다.
합성 데이터임을 항상 표기
모든 리포트에 AI 시뮬레이션 결과라는 disclaimer와 워터마크가 포함됩니다.
정기 정책 점검
Supabase 접근 정책을 주기적으로 감사해 과도한 공개 권한이 없는지 점검합니다.
Value expansion
페르소나 하나의 가치는 여기까지 확장돼요
지금은 시장조사·콘텐츠 같은 가상공간 AI 활용이 중심이지만, 같은 통계·성격 데이터 구조는 음성 에이전트를 거쳐 로보틱스·IoT 같은 피지컬 AI 트레이닝 데이터로도 확장 가능하게 설계했습니다.
현재 활용
확장 잠재력 (로드맵)
※ 로보틱스·IoT 축은 아직 상용화 이전 단계이며, 방향성을 보여주기 위한 목표치입니다.
Investor section
Traction
현재 지표
누적 시뮬레이션
1,284건
전체 카테고리 합산
동원 AI 페르소나
2,620명
쇼케이스 기준
페르소나 풀
1,000만
재사용 가능 규모
평균 소요 시간
28분
300명 기준
※ 위 지표는 쇼케이스·초기 사용자 기준이며, 정식 트랙션 리포트는 요청 시 별도로 제공합니다.
Market
시장 기회
국내 중소·1인 브랜드는 전통 시장조사에 접근하기 어렵습니다. 복붙은 이 미충족 수요를 저비용·고속 AI 시뮬레이션으로 공략합니다.
TAM
추정 예정
국내 시장조사 산업 전체
SAM
추정 예정
중소·1인 브랜드 신제품 출시 수요
SOM
추정 예정
3년 내 목표 점유
※ 시장 규모는 통계청·산업 리포트 기준으로 별도 산정해 채워 넣어야 하는 자리입니다.
Unit economics
비용 구조
이미 만들어둔 1,000만 명 페르소나 풀을 재사용하기 때문에, 신규 생성 대비 한계비용이 낮습니다.
구분
300명 시뮬레이션
500명 시뮬레이션
판매가
150,000원
250,000원
인당 단가
500원
500원
원가 (예시)
추정 예정
추정 예정
마진율 (예시)
추정 예정
추정 예정
※ 실제 API 원가(NVIDIA NIM, ElevenLabs 등) 확정 후 채워야 하는 자리입니다.
Positioning
왜 지금, 왜 저희인가
전통 시장조사
· 수백만원, 몇 주 소요
· 표본 확보 어려움
· 1인 브랜드 접근 불가
복붙
· 15만원부터, 30분~1시간
· 1,000만 명 풀 재사용으로 원가 우위
· 채팅·통화까지 되는 유일한 국내 서비스
범용 AI 챗봇 활용
· 통계적 근거 없음
· 일관된 페르소나 유지 안 됨
· 리포트 형태로 안 나옴
Team
팀
조제교
Founder · Product & Engineering
제품 기획부터 엔지니어링, 브랜딩, 그로스까지 전 영역을 직접 리드.
국현
Personality Layer Advisor
명리학 기반 페르소나 성격·정서 표현 설계 자문.
Roadmap
앞으로 이렇게 확장할 계획이에요
Phase 1
NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 데이터셋 통합
공개된 700만 명 규모의 한국 합성 페르소나 데이터셋을 재사용해, 신규 생성 비용을 약 75% 절감할 계획입니다.
Phase 1.5
ElevenLabs 한국어 통화 품질 고도화
ElevenLabs가 최근 한국 시장에 정식 진출하면서 한국어 음성 품질이 계속 개선되고 있습니다. 이 흐름에 맞춰 저희 통화 기능의 지연시간과 감정 표현 정확도를 함께 끌어올릴 계획입니다.