인텔리시아의 합성소비자는 인구통계 프로필로 '생성'되지 않습니다. 실제 소비자의 응답 데이터에서 페르소나를 '역추출'하고, 문항 단위로 실측 정답과 대조해 검증합니다.
성별·연령·지역 같은 인구통계 정보를 LLM에 부여하는 방식은 누구나 쓸 수 있지만, 실제 소비자의 취향·선호와의 상관관계가 낮습니다. 저희도 이 방식으로 500만 명 규모의 패널을 먼저 만들어 보았고, 세 가지 한계를 확인했습니다.
인터뷰·설문·커머스 리뷰 등 실제 사람의 데이터에서 출발해, 생성된 페르소나가 실제 응답을 재현하는지 문항 하나하나 대조합니다. 통과하지 못한 페르소나는 폐기하고 다시 만듭니다.
실제 응답을 낼 법한 사람의 서사를 생성합니다
그 프로필에 같은 질문을 다시 던집니다
응답을 실측 정답과 대조해 채점합니다
전 문항을 통과해야 1명의 합성소비자가 완성됩니다
검증을 통과한 페르소나는 패널로 축적되고, 인접 카테고리로 확장하며 재검증됩니다. 프로젝트가 반복될수록 정답 데이터가 두꺼워지고 패널의 저변이 강해지는 구조라, 시간이 지날수록 격차가 벌어집니다.
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