수정 요청으로 리서치 다시 만들기·전체 재수집

리서치 결과를 읽어 보니 마음에 들지 않는 부분이 있을 때는 다음 단계로 넘어가기 전에 고칠 수 있습니다. 리서치 결과 화면 아래에는 원하는 방향을 글로 적어 다시 분석하게 하는 수정 요청과, 자료 수집부터 처음부터 다시 하는 리서치 다시 하기가 있습니다. 이 글에서는 두 방법의 차이와 각각의 사용법, 결과 화면을 안내합니다.

1. 어디에 있나요

시장 리서치 결과 카드 맨 아래에 수정 요청 (선택) 입력칸이 있고, 그 아래 오른쪽에 버튼이 세 개 나란히 있습니다. 왼쪽부터 리서치 다시 하기 (전체 재수집), AI로 다시 생성, 다음 단계로 (전략 계획)입니다. 앞의 두 버튼에는 예상 크레딧이 함께 표시됩니다. 입력칸의 흐린 안내는 "예: 경쟁사 분석을 더 구체적으로, 타겟을 30대 직장인으로 좁혀줘"입니다.

2. 수정 요청으로 다시 만들기

결과의 방향이나 범위를 바꾸고 싶을 때 쓰는 방법입니다.

1. 수정 요청 (선택) 입력칸에 바라는 점을 적습니다. 이번 사례에서는 "타겟을 30대 직장인으로 좁히고, 추천 접근법을 더 구체적으로 써줘"라고 적었습니다.
2. AI로 다시 생성을 누릅니다. 처리 중 화면에 "보강 답변을 반영해 다시 분석하는 중..." 문구가 나옵니다.
3. 분석이 끝나면 리서치 결과 화면으로 돌아오고 새 결과가 표시됩니다.

다시 만든 결과에서는 요청이 진행 방향 제안에 반영되었습니다. 이번 사례에서는 "타겟 재정의: 30대 직장인"이라는 소제목이 새로 생겼고, 사무실 책상형과 1인 가구형 두 구간으로 나누어 어느 쪽을 먼저 공략할지, 채널별 실행 계획과 우선 공략 키워드를 표와 목록으로 구체화했습니다.

3. 리서치 다시 하기 (전체 재수집)

이미 모은 자료가 아니라 자료 수집부터 처음부터 다시 하고 싶을 때 씁니다. 버튼을 누르면 확인 창이 뜹니다. 내용은 "리서치를 처음부터 다시 수집·분석합니다 (약 N크레딧). 확정된 전략·퍼널·생산 계획은 그대로 유지되고, 리서치 결과만 새 것으로 교체됩니다. 계속할까요?"입니다. 크레딧이 비교적 크게 쓰이므로 확인 창이 한 번 더 나옵니다.

확인하면 버튼 자리에 "리서치를 다시 수집하고 있습니다... 완료되면 자동으로 반영됩니다."라는 문구가 나타납니다. 이때는 처리 중 화면으로 바뀌지 않고 현재 검토 화면이 그대로 유지되며, 끝나면 새 결과로 교체됩니다.

수정 요청 문장 예시

입력칸의 안내 문구처럼 구체적인 지시를 짧게 적는 것이 좋습니다. "경쟁사 분석을 더 구체적으로", "타겟을 30대 직장인으로 좁혀줘"처럼 무엇을 어떻게 바꿀지 한 줄로 쓰면 됩니다. 이번 사례에서는 타겟을 좁히는 요청과 추천 접근법을 구체화하는 요청을 한 문장에 함께 적었고 두 가지 모두 결과에 반영되었습니다.

4. 어느 쪽을 쓸까

두 방법은 다시 만드는 범위가 다릅니다. AI로 다시 생성은 지금 결과를 놓고 요청한 부분을 중심으로 분석을 다시 쓰는 방법이라서 처리 중 화면이 나오고 결과가 바로 교체됩니다. 리서치 다시 하기 (전체 재수집)는 자료를 모으는 과정부터 다시 하므로 결과가 크게 달라질 수 있고 처리 중 화면으로 바뀌지 않은 채 화면 아래에서 진행됩니다. 이번 사례에서는 전체 재수집을 마친 뒤에도 리서치 검토 화면이 그대로 유지되었고, 진행 방향 제안과 인사이트 카드가 새 결과로 바뀌었습니다. 요청한 방향을 반영하는 일은 수정 요청이 가깝습니다.

5. 이렇게 활용해 보세요

• 방향은 맞지만 범위나 표현이 아쉬울 때는 수정 요청을 쓰세요. 하나의 요청에 한두 가지만 담으면 무엇이 바뀌었는지 비교하기 쉽습니다.
• 사업 정보나 경쟁 환경이 크게 달라졌거나, 수집된 내용이 오래되었다고 느껴질 때는 리서치 다시 하기를 쓰세요.
• 수정 요청은 반복해서 쓸 수 있으므로 만족할 때까지 조금씩 다듬어 보세요.

6. 알아 두실 점

• 두 방법 모두 AI를 사용하므로 크레딧이 소모됩니다. 금액은 플랜과 상황에 따라 다르며 버튼 옆의 예상 크레딧을 확인하세요.
• 다시 만들면 결과 내용이 달라지므로 타겟 후보와 손익 판단 문장도 바뀔 수 있습니다. 타겟 고객은 마지막에 고르세요.
• AI가 만든 숫자와 가설은 예시입니다. 실제 사업에 쓰기 전에 사실을 확인하세요.
• AI가 던지는 질문에 답해서 다시 분석하는 방법은 별도 글에서 안내합니다.