해오름 AI What-if는 답변 자체보다 조건 안에서의 판단 흐름을 살펴 실행 전에 반응 방향과 걸림돌을 확인합니다.
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안녕하세요
실행 전 반응을 살펴보고,결정 근거를 좁힙니다.
해오름 AI What-if는 대규모 AI 페르소나와 핵심 변수를 조합해 비즈니스와 정책 결정의 반응 흐름을 미리 비교합니다.
가격을 10% 올리면 고객 이탈은 어디서 시작될까?
충성 고객 / 신규 고객 / 가격 민감 고객
수용 가능성, 이탈 이유, 우선 조치
중요한 결정, 아직도 추측에 의존하시나요?
AI 페르소나는 집단의 배경과 이해관계를 나눠 어떤 집단이 움직이고 어디서 멈추는지 보여줍니다.
What-if 시뮬레이션은 변수 조합을 바꿔 기준, 좋은 경우, 나쁜 경우를 비교하고 실행 전 리스크를 줄입니다.
해오름 AI는 반응 분포, 핵심 장벽, 다음 액션을 한 리포트로 묶어 회의에서 바로 쓸 근거를 만듭니다.
하나의 질문은
여러 집단의 반응 흐름으로 나뉩니다.
질문을 넣고, 조건을 바꾸며 확인합니다.
가격을 올리면 어디서 이탈이 시작될지, 정책을 바꾸면 어느 집단이 반발할지처럼 확인할 질문을 입력합니다.
결과를 바꿀 만한 가격, 메시지, 혜택, 정책 조건, 경쟁 상황을 시나리오로 정리합니다.
대규모 AI 페르소나가 집단별 수용, 보류, 이탈 가능성과 판단 이유를 비교합니다.
기준, 좋은 경우, 나쁜 경우의 흐름을 비교하고 먼저 실행할 일을 정리합니다.
작동 원리
01
질문 선명화
확인할 질문을 한 문장으로 정리해 실험의 출발점을 잡습니다.
02
시나리오 비교
핵심 변수를 바꾸며 기준, 좋은 경우, 나쁜 경우의 반응 흐름을 비교합니다.
03
결정 실행
숫자만 보여주지 않고, 지금 바꿔야 할 조건과 실행 순서를 리포트로 정리합니다.
결과는 다음 결정으로 이어져야 합니다.
해오름 AI는 시뮬레이션 결과를 숫자 나열로 끝내지 않습니다. 반응의 차이, 전환을 막는 이유, 가장 먼저 바꿔야 할 조건을 결과에 맞는 화면으로 정리합니다.
반응 분포
누가 받아들이고, 누가 보류하고, 어디서 이탈하는지 집단별로 나눠 봅니다. 평균값 뒤에 숨은 차이를 먼저 확인합니다.
장벽 진단
가격 신뢰, 절차 복잡도, 메시지 이해도처럼 전환을 막는 이유를 실행 가능한 단위로 나눕니다.
결과 맞춤형 뷰
결과를 정해진 차트에 끼워 넣지 않습니다. 지역 흐름은 지도, 공간이나 구조가 중요한 시나리오는 3D, 비교가 필요한 결과는 표와 그래프로 보여줍니다.
다음 결정
메시지 수정 → 보증 강화 → 도입 절차 단순화처럼 회의에서 바로 결정할 수 있는 다음 액션으로 리포트를 마무리합니다.
이런 결정에 먼저 써볼 수 있습니다.
신제품 출시
경쟁사 출현, 가격, 초기 메시지를 바꿔 출시 전 수용 집단과 보류 이유를 확인합니다.
가격 전략
가격·할인·혜택 조건을 조합해 이탈 위험 지점을 찾습니다.
마케팅 캠페인
카피와 채널별 반응을 비교해 반감이 생기는 지점을 확인합니다.
정책 변화
규제·지원 정책의 이해관계를 나눠 수용·보류·반발 흐름을 봅니다.
하나의 질문을, 충분한 규모로 실험합니다.
해오름 AI What-if는 감에 기대지 않고, 충분한 페르소나와 변수 조합으로 실행 전 판단 근거를 좁힙니다.
0+
선택에 영향을 받는 다양한 배경, 경험, 판단 기준의 AI 페르소나를 실행해 반응 분포를 만듭니다.
0+
핵심 고객, 보류 고객, 이탈 위험군, 이해관계자처럼 판단이 다른 집단을 나눠 비교합니다.
0+
가격, 메시지, 정책 조건처럼 결과를 바꿀 수 있는 변수를 조합해 기준, 좋은 경우, 나쁜 경우를 확인합니다.
What-if 프로젝트 아카이브.
해오름 AI는 가격, 제품, 정책, 캠페인처럼 중요한 선택을 What-if 프로젝트로 실험합니다. 아래에는 제9회지방동시선거 시뮬레이션을 포함해 주요 데모를 모았습니다.
공개 기준선과 가정 후보 구도를 기본값으로 두고, 해오름 AI가 정당 선호, 지역 이슈, 세대별 투표 동기를 지도형 시뮬레이션으로 정리했습니다.
데모 보기가격을 5%, 10%, 15%로 바꿨을 때 충성 고객, 신규 고객, 가격 민감 고객의 수용·보류·이탈 흐름이 어떻게 달라지는지 검증했습니다.
경쟁사 제품, 초기 가격, 핵심 메시지, 구매 장벽을 시나리오로 구성해 출시 전 어떤 고객군이 먼저 반응하는지 비교했습니다.
규제 도입, 지원 정책, 지역 개발 이슈처럼 이해관계가 갈리는 의사결정에서 찬성·보류·반발 집단이 어디서 생기는지 분석했습니다.
서로 다른 카피와 오퍼를 같은 페르소나 집단에 투입해 설득력, 반감, 신뢰 저하 가능성을 사전에 비교했습니다.