
Nexa Intelligence인터뷰 에이전트가 대화를 진행합니다. 귀하가 코호트를 구성합니다.
1단계는 코퍼스가 채워지는 방법입니다. 저희 AI 대화 에이전트는 캡처하려는 지식을 보유한 사람들과 구조화된 15분에서 45분간의 인터뷰를 진행합니다: 시니어 리더십, 브랜드 운영자, 매장 관리자, 프랜차이즈, 어드바이저, 고객. 각 대화는 브라우저를 통해 음성으로 진행되거나, 브라우저를 사용할 수 없는 경우 일반 휴대전화 통화로 진행됩니다. 단위 비용은 풍부화된 대화당 3센트이며, 전 과정이 포함됩니다.
이 페이지는 해당 단계의 제품 관점입니다. 코호트 시작 방법, 누가 인터뷰를 받는지, 운영자 콘솔이 보여주는 것, 에이전트가 통화를 마치면 코퍼스에 도달하는 것. 에이전트가 따르는 인터뷰 프로토콜(앵커 기반 탐색, 중립성 적용, 마무리 프로토콜)은 방법론 하에 문서화되어 있습니다. 모든 통화에서 에이전트를 감사하는 품질 관리는 신뢰 및 보안 하에 문서화되어 있습니다.
직원당 한 번의 대화.
풍부화된 대화당 3센트.
[ 01 ] · NAMED: 코호트 설정
귀하가 인터뷰 대상자와 주기를 정의합니다.
운영자 콘솔에서 코호트를 정의합니다: 이해관계자 티어(일반적인 4단계 형태는 티어 1 경영진, 티어 2 브랜드 운영자, 티어 3 현장, 티어 4 고객을 포함), 지리적 범위, 역할 필터, 주기. 플랫폼이 모집 아웃리치, 일정 조율, 동의 흐름을 처리합니다. 직원과 고객은 대화가 시작되기 전에 동의 문구를 봅니다. 모집 퍼널은 모든 단계에서 콘솔에서 볼 수 있습니다.
Pulse 티어 배포의 경우 목표는 한 시장에서 약 250개의 대화입니다. Macro 티어의 경우 한 지역에서 약 1,000개. 대형 뷰티 리테일 네트워크의 경우 주간 갱신으로 35개 시장에 걸쳐 50,000개. 플랫폼은 동일한 아키텍처에서 세 가지 규모를 모두 처리합니다. Cloud Harness는 가장 작은 배포에서 가장 큰 케이스를 위해 준비되어 있습니다.
[ 02 ] · NAMED: 대화 중인 인터뷰 에이전트
설문조사 비용으로 연구 수준의 인터뷰.
에이전트는 응답자의 도메인에서 최근의 구체적인 사건으로 모든 인터뷰를 시작합니다. 「재고가 없는 제품을 고객이 요청한 마지막 경험에 대해 말씀해 주십시오.」 에이전트는 앵커가 고정될 때까지 다음 주제로 넘어가지 않습니다. 추상적인 질문은 추상적인 답변을 낳고 추상적인 답변은 풍부화되지 않기 때문입니다. 중립성은 전달 전에 모든 발언에서 확인됩니다. 마무리는 고정된 종료 시퀀스(결정화, 잔여, 작별)를 따르므로 마지막 2분이 대화에서 가장 높은 충실도의 내용을 담습니다. 전체 프로토콜은 방법론 페이지에 있습니다.
인접한 캡처 방법과의 기계적 비교는 명확합니다. 인간 질적 연구원은 완전한 비용으로 인터뷰당 400달러에서 1,200달러가 들며, 모든 인터뷰어는 편차가 생깁니다. 설문조사는 응답당 몇 센트로 운영되지만 모든 답변에 리커트 한계를 부과합니다. 에이전트는 풍부화된 대화당 3센트로 실행되며 첫 번째 대화와 만 번째 대화에서 동일한 프로토콜을 실행합니다. AI 인터뷰 에이전트가 등장하기 전까지 비용-충실도 곡선의 중간은 존재하지 않았습니다.
에이전트가 진행하는 모든 대화는 6개의 프로토콜 KPI에 대해 독립적인 감사 에이전트에 의해 감사됩니다: 컨텍스트 전달, 프로필 커버리지, 브랜드 인식 커버리지, 재질문 없음, 중립성, 원활한 마무리. 실행이 좋지 않은 대화는 복합 품질 점수에서 인텔리전스가 할인됩니다. 감사의 전체 설명은 인터뷰어 품질 감사 하에 있습니다.
[ 03 ] · NAMED: 음성 및 신원 처리
음성은 저장되기 전에 사라집니다.
원본 오디오는 ElevenLabs와의 제로 보존 계약을 통해 유입됩니다. 귀사의 테넌트 내에서 인메모리 워커가 이름, 개인 식별자, 삭제 목록의 모든 문구를 제거합니다. 콘솔에서 삭제 목록을 편집합니다. 경쟁사 이름, 내부 프로젝트 코드, 또는 전사본에 절대 나타나서는 안 되는 모든 것을 추가합니다. 정제된 전사본은 ElevenLabs를 통해 합성 음성으로 다시 렌더링됩니다. 원본 오디오는 저희가 운영하는 어떤 시스템에도 디스크에 기록되지 않으며, ElevenLabs는 계약에 따라 이를 폐기합니다.
코퍼스에 도달하는 것은 정제된 전사본과 합성 음성 오디오입니다. 음성으로 재식별하려면 녹음이 존재해야 합니다. 그것이 없습니다. 체인의 전체 설명은 합성 음성 대체 하에 있습니다.
[ 04 ] · NAMED: 실제 코호트 티어
4단계 실제 예시.
일반적인 리테일 코호트는 동일한 브랜드의 4개 티어에 대해 에이전트를 실행합니다. 티어 1(경영진)은 회사가 스스로에게 말하는 전략적 내러티브를 제공하는 시니어 리더십입니다. 티어 2(브랜드 운영자)는 마케팅, 커뮤니케이션, 머천다이징, 디자인, 즉 브랜드를 실행하는 사람들입니다. 티어 3(현장)은 브랜드가 시장에 착지하는 것을 지켜보는 매장 관리자와 프랜차이즈입니다. 티어 4(고객)는 브랜드가 실제로 작동하는지 결정하는 외부 쇼퍼입니다.
동일한 브랜드 인식 질문이 보정된 표현으로 4개 티어 모두에 적용됩니다. 그러면 코퍼스가 네 가지 답변을 서로 다른 세그먼트 벡터를 가진 네 개의 팩트로 비교할 수 있게 합니다. 「브랜드는 가치 패션 목적지」가 오늘 티어 4에서는 사실이고, 오늘 티어 2에서는 논란이 있으며, 2023년 티어 1에서는 사실이었을 수 있습니다. 티어 간의 이러한 구조적 불일치가 레이어가 드러내기 위해 구축된 종류의 발견이며, 항상 한 티어만 묻는 설문조사에는 보이지 않습니다.
[ 05 ] · NAMED: 콘솔에서 보이는 것
실시간 모집 퍼널. 실시간 감사. 실시간 비용.
운영자 콘솔은 코호트 채움 비율, 각 단계의 모집 퍼널, 현재 진행 중인 대화, 감사 에이전트의 대화별 품질 점수, 누적 비용을 보여줍니다. 사전 풍부화 게이트에 실패한 대화(60초 미만, 6회 미만 교환, 낮은 신호)는 게이트 이유와 함께 표시되고 집계에서 제외됩니다. 콘솔에서 볼 수 있습니다. 인텔리전스 기록은 감사 추적에 보존되며, 절대 삭제되지 않습니다.
콘솔에서 합성 음성 녹음을 들을 수 있으며(원본 녹음은 존재하지 않습니다), 풍부화 파이프라인이 추출한 10개의 타입화된 차원과 함께 정제된 전사본을 나란히 읽을 수 있습니다. 모든 차원의 모든 인용은 청크 식별자로 연결됩니다. 모든 풍부화 호출은 감사 추적의 해당 행으로 연결됩니다. 잘못된 것처럼 보이는 것을 발견했을 때, 대시보드 셀에서 그것을 생성한 LLM 호출까지의 경로는 두 번의 클릭입니다.