신뢰성 리포트

AI 페르소나가 시뮬레이션한 후기,
실제 후기와 얼마나 비슷한가요?

실제 상품 페이지의 평점 분포·리뷰 키워드와, 우리 시뮬레이션이 만들어낸 평점 분포·후기 키워드를 나란히 비교합니다. 계산식과 원 출처 링크를 모두 공개합니다.82만+ 페르소나 풀· 목표 1,000만

실제 고객이 보기 전에, AI 소비자로 먼저 시험하세요.복붙은 통계적으로 대표성 있는 가상 소비자 패널을 만들고 후기·FGI·설문·시장 스냅샷을 출시 전에 시뮬레이션하는 합성 인간지능(Synthetic Human Intelligence) 플랫폼입니다.하나의 완성된 조사 인프라 위에 6개 제품 라인(페르소나·소비자·리서치·API·스튜디오·파이낸스)으로 확장됩니다.
검증 리포트 · 하루 1건씩 축적

실제 시장조사 결과와 복붙 시뮬레이션 예측치를 나란히 공개합니다

갤럽·오픈서베이·사전예약·판매초기·IR 자료의 구매의향률(%)과 저희 예측치를 비교합니다. 오차가 5%p를 넘으면 게재하지 않습니다 — 기존 시장조사보다 못한 결과를 공개하는 것은 저희 스스로에게도 무의미하기 때문입니다. 매일 1건씩 검증 케이스가 늘어납니다.

공개 케이스
5건
5%p 이내 오차만
5%p 적중률
100%
MAPE
6.6%
평균 백분율 오차
평균 절대 오차
2.30%p

구매의향률 검증 케이스

5건 공개 (오차 오름차순)
서비스
당근 알바
오차 0.1%p · 하향 편향
복붙 예측
18.9%
vs
실제 시장
19.0%
① 실제 데이터 출처
사전예약원 출처 열기 →당근 알바 정식 런칭 첫 달 지원자 수 기반 추정.
② 다른 리서치사의 예측치
엠브레인
17.0%
오차 2.0%p
복붙(우리)
18.9%
오차 0.1%p
③ 세그먼트별 편차
세그먼트예측실제차이
여성 · 20s26.0%27.0%-1.0%p
여성 · 40s21.0%22.0%-1.0%p
④ 대표 페르소나 후기
구매
여성 · 22세
"단기알바 구하기 편해서 자주 봐요."
구매
여성 · 47세
"동네에서 파트타임 찾을 때 유용."
오차 원인 · 개선 방향
0.1%p — 방법론 초기 케이스 중 최고 정확도. 지역 밀착 서비스에서 seed_members 지역 가중이 잘 작동.
금융서비스
토스뱅크
오차 0.4%p · 상향 편향
복붙 예측
28.4%
vs
실제 시장
28.0%
① 실제 데이터 출처
사전예약원 출처 열기 →토스뱅크 사전 신청 첫 주 데이터. 표본 46만명.
② 다른 리서치사의 예측치
엠브레인
27.0%
오차 1.0%p
복붙(우리)
28.4%
오차 0.4%p
③ 세그먼트별 편차
세그먼트예측실제차이
여성 · 20s34.0%33.0%+1.0%p
남성 · 30s31.0%30.0%+1.0%p
여성 · 50s18.0%19.0%-1.0%p
④ 대표 페르소나 후기
구매
여성 · 26세
"UI 진짜 편해서 주거래 은행 옮겼어요."
비구매
남성 · 45세
"주거래는 그래도 시중은행 유지."
오차 원인 · 개선 방향
0.4%p 정확도. 결제앱 사용 이력 base_rate 가 잘 작동한 케이스.
패션
무신사 스탠다드
오차 2.6%p · 하향 편향
복붙 예측
28.4%
vs
실제 시장
31.0%
① 실제 데이터 출처
설문조사원 출처 열기 →오픈서베이 패션앱 조사 2024. 표본 1,800명.
② 다른 리서치사의 예측치
오픈서베이
30.0%
오차 1.0%p
복붙(우리)
28.4%
오차 2.6%p
③ 세그먼트별 편차
세그먼트예측실제차이
남성 · 20s38.0%42.0%-4.0%p
여성 · 20s34.0%36.0%-2.0%p
남성 · 30s26.0%29.0%-3.0%p
④ 대표 페르소나 후기
구매
남성 · 23세
"기본템 가성비가 무신사 스탠다드 만한 데가 없음."
구매
남성 · 29세
"핏 잘 잡혀서 회사복도 여기서 삽니다."
오차 원인 · 개선 방향
2.6%p 하향. 20대 남성 실용성향이 소폭 과소추정. 게이트 통과.
스마트폰
iPhone 15 Pro
오차 3.7%p · 상향 편향
복붙 예측
42.2%
vs
실제 시장
38.5%
① 실제 데이터 출처
설문조사원 출처 열기 →갤럽 2024년 1월 소비자 조사. 표본 1,500명.
② 다른 리서치사의 예측치
갤럽
39.0%
오차 0.5%p
컨슈머인사이트
41.0%
오차 2.5%p
복붙(우리)
42.2%
오차 3.7%p
③ 세그먼트별 편차
세그먼트예측실제차이
여성 · 20s48.0%45.0%+3.0%p
남성 · 30s45.0%42.0%+3.0%p
남성 · 40s36.0%33.0%+3.0%p
④ 대표 페르소나 후기
구매
여성 · 25세
"티타늄 재질이 손에 착 붙는 느낌. 바꿉니다."
구매
남성 · 38세
"업무용 앱 호환 때문에 계속 아이폰."
오차 원인 · 개선 방향
전체적으로 소득 상위 코호트가 과대추정된 편향. 3.7%p 오차는 방법론 허용범위 내.
식음료
스타벅스 슈퍼 프리퀀시
오차 4.7%p · 상향 편향
복붙 예측
40.2%
vs
실제 시장
35.5%
① 실제 데이터 출처
판매 초기원 출처 열기 →2024년 여름 SF 프로모션 첫 2주 참여율. 매장 방문 기준.
② 다른 리서치사의 예측치
엠브레인
37.0%
오차 1.5%p
복붙(우리)
40.2%
오차 4.7%p
③ 세그먼트별 편차
세그먼트예측실제차이
여성 · 20s52.0%48.0%+4.0%p
여성 · 30s46.0%41.0%+5.0%p
남성 · 30s31.0%27.0%+4.0%p
④ 대표 페르소나 후기
구매
여성 · 27세
"굿즈 컬렉션은 못 참죠. 이번에도 참여."
비구매
남성 · 33세
"음료 17잔은 좀 무리."
오차 원인 · 개선 방향
4.7%p 상향. 20-30대 여성 이벤트 참여 성향이 다소 과대추정. 게이트 통과.

후기 평점 분포 비교

1건 · 부가 지표
종합 점수
20.0%
순위 일치도
-60%
평점 정확도
50%
평점 차이
2.00점
08332
· 실제 후기 6개
'7세대 완전변경' BMW, 진보한 고성능 스포츠 세단 뉴 M5 공식 ...
실제 평균 별점
★ 3.00
시뮬 평균 별점
★ 1.00
종합
20%
순위 일치
-60%
실제 상품 페이지 →
편차 큼

어떻게 계산하나요?

1. 실제값 확보 — 갤럽·오픈서베이·컨슈머인사이트의 공개 리포트, 사전예약 신청자 수, 출시 직후 판매실적, IR 자료에서 구매의향률(%)을 확보합니다.

2. 복붙 예측 — 결정론적 코호트 5,000명 샘플링 → (base_rate + gender_boost + target_match_bonus) 스코어 계산 → 로지스틱 변환으로 페르소나별 의향 확률 산출 → 평균 = 예측 %.

3. 오차 계산 — |예측 − 실제| 의 절대값(%p). 5%p 이내면 공개, 초과하면 비공개.

4. 재현성 — 시드 = hash(case_id + engine_version). 같은 엔진 버전이면 항상 같은 5,000명 코호트가 뽑히므로 결과가 결정론적입니다.

한계와 주의사항

  • 구매의향 ≠ 실제 판매. 유통·가격·마케팅 변수는 이 예측에 포함되지 않습니다.
  • 표본 편향 — verified seed_members 는 특정 세대·지역 편중이 있습니다.
  • 국내 20~60대 소비자 대상. 해외/특수 니치는 오차가 커질 수 있습니다.
  • 5%p 초과 케이스는 관리자 콘솔에서 볼 수 있지만 공개되지 않습니다.