소비자의 행동을 읽고,
기업의 합니다.
한양대학교 임보람 교수 연구실의 AI 예측·인과분석·소비자 데이터 분석으로
출시 전에, 내 사업이 통할지 먼저 확인하세요.
출시 전에 진짜 반응을 봅니다
AI 가상 패널이 타깃 소비자를 연기합니다. 사업 아이디어를 두고 가상 FGI를 돌려, 사람들이 어디서 끌리고 어디서 망설이는지 출시 전에 확인하세요.
- 타깃에 맞춘 AI 가상 패널 구성
- 심층 인터뷰로 끌림·망설임 포착
- 정성 인사이트를 의사결정 근거로
얼마나 팔릴지, 왜 그만큼인지
출시 후 수요를 예측하고, 그 숫자가 나온 이유까지 설명합니다. 어떤 요인이 매출을 끌어올리고 끌어내리는지 보고, 무엇을 바꿀지 결정하세요.
- 데이터 기반 매출·수요 예측
- 예측을 움직이는 핵심 요인 설명
- what-if 시뮬레이션으로 의사결정
네 가지 도구로 미리 확인하세요.
하나의 서비스가 아닙니다. 목적에 맞는 독립 도구를 골라 쓰세요.
그냥 ChatGPT에 물어보면 안 되나요?
빠른 답은 얻습니다. 하지만 ‘진짜 내 시장’의 데이터도, 반박도, 검증된 방법론도, 책임지는 전문가도 없습니다.
| 항목 | 일반 생성형 AI | MindLens |
|---|---|---|
| 근거 데이터 | 공개 학습데이터(과거·범용) | 전국 매장 실매출·외국인 3,000+ 패널·투자/심사 데이터 직접 보유 |
| 검증 방식 | 단일 모델, 반박·교차검증 없음 | 멀티에이전트 교차검증 + 실제 심사 기준표 |
| 방법론 | 비공개·일반론 | 국제 SSCI 게재 · LLM 에이전트 20명×36조건 실증 |
| 정확도 | 검증 불가 | 상용 실측 오차 2.35% |
| 사람 | 없음 | 한양대 빅데이터마케팅랩 전문가가 직접 검수·첨삭(의뢰형) |
| 결과물 | 텍스트 답변 | 점수·리포트·예측·납품 문서 |
“그럴듯한 답”이 아니라 “근거 있는 결정”을 드립니다.
직감이 아니라, 연구입니다.
데이터 분석에는 두 가지 질문이 있습니다 — “무엇이 일어날까”와 “왜 일어났을까”.
MindLens는 한양대 경영대 임보람 교수 연구실(빅데이터마케팅랩)의 방법론으로, 더 어려운 두 번째 질문에 답합니다.
Causal Inference
이중차분·회귀불연속(RDD)·도구변수·구조 모델링으로 상관이 아닌 '원인'을 분리합니다.
Machine Learning
XGBoost·LightGBM 앙상블과 SHAP 해석으로 '얼마나'와 '무엇 때문에'를 함께 답합니다.
Agent Simulation
GPT 기반 AI 에이전트로 가상 마켓을 구축해, 출시 전에 시장 반응을 미리 시뮬레이션합니다.
데이터 해자. MindLens는 전국 매장 실매출 · 외국인 3,000+ 패널 · 수십만 건 투자·심사 데이터를 직접 보유합니다.