France public frame으로 해석 기준을 맞춥니다
연령, 지역, 직업, 가구 같은 공개 통계 축을 France용 cohort frame으로 다시 잡아 응답 해석의 기준을 맞춥니다.
AUA FRANCE · SYNTHETIC AUDIENCE REHEARSAL
Posezvotre questiona la France
AUA France synthetic audience가 답해드립니다.
Ask Us Anything
프랑스 전체에게 묻거나,원하는 집단만 골라 물어보세요.
먼저 무엇을 물을지 정하세요
그 다음 누구에게 물을지 선택하세요
예상 모집단
44,519,085명 중 약 4,452만 명조건을 더하지 않으면 기본 France frame 전체 기준입니다.... 그 외 선별 조건 다수
마지막으로 몇명에게 물을지 확정하세요모집단 4,452만 명 중무작위 2,000명
지금까지 0개의 설문 조사가 AI 시민 0명에게 실시되었습니다.
Google로그인 경로(Auth.js only)
2 DBsRailway data layers(app runtime + heavy persona)
3 svc배포 런타임(web / worker / scaler)
Privatesource persona store(public bundle 제외)
FR betalocalization track(copy · legal · SEO 진행 중)
설문 가능 표본(선별 모집단 내)
인간 모사 합성 AI 패널
AUA France의 AI 시민은 이렇게 만들어집니다
AUA는 실제 시민을 복제하거나 사칭하지 않습니다. France public frame과 source persona layer를 결합하고, 질문 앞에서 사람처럼 망설이고 판단하는 synthetic respondent를 만듭니다.
Google only · 2 DBsAuth.js app DB와 heavy persona DB를 분리한 AUA France beta runtime
Nemotron France source persona를 private store에 둡니다
France source persona는 public bundle에 싣지 않고 heavy DB에 보관한 뒤, sampling과 source lookup 경로에서만 사용합니다.
각 응답자를 독립적으로 추론합니다
AI 시민은 선택지만 고르지 않습니다. 이해, 망설임, 비용 민감도, 반대 이유까지 함께 생성해 synthetic audience rehearsal 결과를 만듭니다.
샘플 France AI 시민 데이터특성 상세 설명을 임의 요약한 버전입니다.
ID이름나이·성별·지역생활 맥락직업·상황취향·관심응답 성향
AUA-FR-0231Lucas MartinLille 24세 남성대학 휴학 · 첫 직장 준비엔지니어링 취업 준비축구, 가성비 전자기기, 짧은 리뷰 영상가격 민감도가 높고 초기 호기심은 빠르지만 불편하면 바로 이탈
AUA-FR-1844Claire BernardParis 33세 여성1인 가구콘텐츠 마케터OTT 드라마, 팝업, 패키지 디자인, 친구 추천 기반 소비브랜드 톤과 공유할 만한 이야기성을 먼저 보고 구매 이유를 설명
AUA-FR-3920Julien DuboisMarseille 46세 남성자영업동네 음식점 운영지역 상권 뉴스, 예약앱 리뷰, 야외 활동, 가족 외식비 절감실제 매출과 운영 부담을 기준으로 판단하며 과장된 혜택에 회의적
AUA-FR-5762Monique LaurentBordeaux 62세 여성배우자 은퇴돌봄 경험 있는 생활 소비자건강관리, 지역 커뮤니티, 공연, 손주 교육비와 병원 접근성안전, 신뢰, 가족에게 설명 가능한지를 중시하고 복잡한 절차를 싫어함
AUA-FR-6418Emma PetitLyon 29세 여성신혼부부초등학교 교사러닝 크루, 친환경 생활용품, 교육 콘텐츠, 주말 카페 탐방공정성과 아이들에게 미칠 영향을 먼저 따지고 감성적 메시지에도 민감
AUA-FR-7095Thomas RobertToulouse 38세 남성맞벌이 가구공공기관 시설관리하이킹, 캠핑 장비, 지역 축제, 생활비 뉴스현장 적용 가능성과 행정 절차의 번거로움을 동시에 계산
AUA-FR-8126Chloe MoreauNantes 19세 여성대학 신입생인문계열 재학팝 컬처, 숏폼 챌린지, 문구류, 독립서점과 전시회친구들과 공유할 명분과 자기표현 가능성을 중요하게 봄
AUA-FR-9043Antoine LeroyStrasbourg 55세 남성고등학생 자녀물류센터 관리자축구, 자동차 관리, 보험, 대형마트 할인 행사가계 부담과 가족 안전을 기준으로 판단하며 검증되지 않은 유행에 보수적
AUA-FR-1187Sophie GarciaMontpellier 41세 여성중소도시 거주관광 숙박업 운영지역 관광, 반려견 산책, 로컬 푸드, 플랫폼 평점지역 경제 효과와 실제 방문객 반응을 중요하게 보고 규제 변화에 예민
AUA-FR-2679Henri RousseauRennes 70세 남성은퇴자전직 제조업 기술직걷기 모임, 건강검진, 지역 뉴스, 공공 서비스 이슈세금 사용처와 세대 간 예의를 중시하며 설명이 명료할수록 수용도가 올라감
AI 설문 토탈 솔루션
설문지의 초안 만들기부터, 답변 결과의 집계와 해석까지
AUA는 질문만 던지는 도구가 아닙니다. 참고자료까지 읽어 AI가 설문 드래프트를 정교하게 다듬고, AI 시민들이 그 설문 앞에서 진지하게 판단해 답합니다. 설문 타입은 좋은 문항을 만들기 위한 문법이 되고, 통계 기법은 종합보고서와 개별 보고서의 해석 렌즈가 됩니다.
01
User Drafting
질문, 설문지 초안, PDF, DOCX, 이미지, 웹 링크를 함께 받아 조사 목적과 판단 맥락을 먼저 정리합니다.
02
AI Drafting
조사 타입과 분석 목적에 맞춰 문항, 보기, 척도, 세그먼트 조건을 가장 정확히 응답할 수 있는 형태로 다시 씁니다.
03
AI Answering
각 AI 시민은 자기 profile, 생활 조건, 취향, 망설임을 읽고 질문 앞에서 실제 응답자처럼 답을 고릅니다.
04
Reporting
종합보고서와 개별 보고서에 평균, 교차분석, driver, topic clustering, 대표 의견을 함께 얹습니다.
Drafting inputs
6 types조사 타입은 드래프트의 골격을 정합니다
구매·이용 의향정책 찬반후보안 선택KANO-lite가격 민감도반대 이유
Reporting lens
6 methods통계 기법은 보고서의 근거를 만듭니다
Top-boxWeighted meanConfidence bandCross-tabDriver modelTopic clustering
무엇을 묻든, 종합 집계 분석 보고서로 돌아옵니다
AI 시민들이 답한 내용을 묶어 분석한 보고서를 드립니다
구매 의향, 후보 적합도, 정책 찬반, 가격 민감도, 정성적 이슈 리스크까지. AUA는 사용자의 문장을 설문 문항으로 다듬고, 설문 타입에 맞는 통계기법으로 분석한 종합보고서로 설문 결과를 묶어줍니다.
01유형 판별
입력한 질문을 의향, 정책, 후보 선택, 가격 수용성, 정성적 이슈 리스크 중 어떤 설문으로 읽어야 하는지 먼저 분류합니다.
02기법 적용
설문 타입에 맞춰 top-box, cross-tab, KANO-lite, 가격 민감도, 토픽 클러스터링 같은 분석 기법을 조합합니다.
03결과 구성
핵심 지표, 대상 집단, 찬반 이유, 리스크, 대표 의견, 다음 질문까지 의사결정에 바로 쓰기 좋게 묶습니다.
설문 타입
5종
통계 분석 기법
20+종
결과 구성
6단계
Product, Feature & Price제품·기능·가격 수용성 조사
2,000명
분석 표본멜론 맛 치킨 한정 메뉴 구매 의향
달콤한 멜론 소스와 프라이드 치킨을 결합한 4주 한정 메뉴를 실제로 주문할지 묻는 신메뉴 설문
대상 집단 · 전국 외식 관심층과 10-30대 SNS 공유층을 가중 반영한 신메뉴 반응 표본
KANO-liteprice ladderVan Westendorptop-box
구매 의향
43%
top-box
평균 점수
3.1/5
Likert
가격 저항
34%
2.2만원 기준
KANO
매력요인
상시 메뉴 위험
호기심 구매 43%가격 보류 21%강한 거부 26%
구매 의향은 호불호가 크게 갈립니다. 긍정층은 맛의 확신보다 한정판 체험과 공유할 이야기를 사고, 부정층은 향과 단맛 조합을 먼저 걱정합니다.
핵심 리스크
단맛과 닭 냄새 조합에 대한 거부감
찬성자는 체험과 공유를 사고, 반대자는 식사 안정성을 봅니다.
대표 찬성맛있을지 몰라도 친구들이랑 한 번은 시켜볼 것 같아요. 한정판이면 더 그렇고요.
경기 20대 대학생 · 호기심
대표 신중치킨은 치킨다워야죠. 멜론향이 닭이랑 섞인다고 생각하면 좀 힘듭니다.
부산 40대 자영업자 · 부정
몇 명에게 묻든, 모든 설문 결과를 챙겨드립니다
AI 시민들이 답한 개별 설문지를 마지막 한장까지 돌려드립니다
Raw 데이터 제공
ID, 이름, 연령·성별·지역, 선택값, 의향 점수, 선택 이유, 비고를 CSV처럼 행 단위로 확인합니다.
개별 보고서 다운로드
각 AI 시민의 응답을 JSON 혹은 PDF 형식의 설문 답변 보고서로 다운로드 할 수 있습니다.
AUA-FR 시민 번호
모든 AI 시민은 AUA-FR 시민 번호를 갖고 있어, 같은 개체의 특성과 답변 이력을 일관되게 구분할 수 있습니다.
개별 설문 답변 보고서
박서연
AUA-1844 · 서울 33세 여성
PDF
콘텐츠 마케터 · 1인 가구 · 출퇴근 지하철 이용조건부 이용
설문 문항
지하철역에 5분짜리 AI 마음정리 부스를 설치한다면 실제로 이용하시겠습니까?
이용 의향4/5
선택조건부 이용
신뢰 조건익명성 보장
선택 이유
퇴근길에 감정 정리가 필요할 때가 많아 짧게 쓰는 부스라면 시도할 수 있음
비고
상담 기록 저장 여부에 민감
AI 시민 개별 설문 결과 Raw 데이터답변 내용을 임의 요약한 버전입니다.
ID이름나이·성별·지역선택의향신뢰 조건선택 이유비고
대표 응답자 그룹챗
설문 주제에 대해 AI 시민 대표 응답자들에게 직접 물어보십시오
종합보고서를 받은 뒤에도 끝나지 않습니다. 대표 AI 시민 4명과 실시간 채팅을 열어 설문 주제에 대한 추가 질문, 반대 이유, 선호 조건, 유인책을 직접 물어볼 수 있습니다.
찬성 이유보류 조건반대 문장다음 질문
대표 응답자 4명실시간 대화
설문 주제: 지하철역 5분 AI 마음정리 부스 이용 의향
이 부스를 무료로 한 달 운영한다면 다시 이용할 의향이 생기
AUA는 바로 당신을 위해 만들어 졌습니다
결정하기 전에, 먼저 물어볼 수 있는 AI 시민들이 있습니다
AUA는 마켓리서치에 쓸 예산이 빠듯한 팀을 위해 만들었습니다. 사업 아이디어, 공약, 디자인 후보, 캠페인 문구를 막연한 감으로 고르기 전에 AI 시민 반응을 먼저 보고, 보고서와 Raw 데이터로 다음 판단의 참고자료를 만들 수 있습니다.
비용·시간 절감
개인 사업자 · 창업팀
현실 패널 조사보다 빠르고 가볍게 시장 반응을 봅니다
신제품, 가격, 이름, 오픈 전 매장 콘셉트를 실제 조사 비용과 일정에 묶이지 않고 먼저 검증합니다.
정책 리스크 진단
구의원 · 시의원 · 기초단체장
공약과 정책 문구가 누구에게 설득되는지 미리 묻습니다
동네 교통, 복지, 캠페인, 예산 우선순위를 AI 시민 집단에 던져 찬성보다 중요한 반대 이유와 보류 조건을 읽습니다.
후보안 선택 보조
디자이너 · 제품 기획자
디자인 후보군 사이에서 막힐 때 판단 근거를 얻습니다
랜딩, 앱 플로우, 브랜드 톤, 패키지 시안을 두고 어떤 안이 더 이해되고 신뢰되는지 집단 반응으로 비교합니다.
메시지 개선
마케터 · 콘텐츠 · 캠페인 담당자
숫자뿐 아니라 사람들이 실제로 할 법한 말을 가져옵니다
구매 의향, 공유 이유, 불쾌한 표현, 설득되는 문장을 대표 의견과 Raw 데이터로 받아 다음 카피를 더 빨리 고칩니다.