ReviewEye 소개
리뷰 데이터를
실행 가능한 인사이트로
고객이 남긴 리뷰와 VOC 데이터는 브랜드가 가진 가장 솔직한 피드백입니다. ReviewEye는 그 데이터를 단순히 읽는 것을 넘어, 실제 의사결정에 쓸 수 있는 형태로 전환합니다.
리뷰는 쌓이지만, 활용하는 브랜드는 17%
데이터는 방대하다
수백~수천 개의 리뷰를 직접 읽고 분류하는 것은 현실적으로 불가능합니다.
분석 기준이 모호하다
어떤 속성이 구매 결정에 실제로 영향을 주는지, 어떤 불만이 이탈로 이어지는지 파악하기 어렵습니다.
전담 인력은 비싸다
데이터 분석가를 채용하거나 대형 리서치 기관에 의뢰하기엔 중소 브랜드에게 부담이 큽니다.
구독이 아닌, 한 번 제대로 분석하는 방식
SaaS 툴을 도입해 매달 비용을 내는 방식 대신, 쌓여있는 데이터를 한 번 깊게 분석해 실행 가능한 리포트로 납품합니다. 분석 범위와 결과물을 사전에 협의하고, 납품 후 해설 미팅까지 함께 진행합니다.
분류 구조
속성·감성·불만 원인·구매 트리거 4층 분류
분석 방식
LLM 기반 자연어 처리 + 업종별 속성 Set
결과물
PDF 리포트 + 30~60분 해설 미팅
계약 방식
1회성 프로젝트 (구독 없음)
지금 ReviewEye는 어디에 있나요
외주 분석 프로젝트
운영 중브랜드별 맞춤 리뷰·VOC 분석 리포트 납품 진행 중
진단 리포트 패키지
준비 중표준화된 분석 패키지 상품 출시 준비 중
대시보드 & 리뷰 수집기
개발 예정지속적 모니터링을 위한 SaaS 대시보드 개발 예정
1회성 진단에서 종합 리스닝 플랫폼으로
현재의 1회성 진단 서비스를 기반으로, 장기적으로는 리뷰·소셜·VOC 데이터를 통합적으로 모니터링하는 종합 소셜 리스닝 플랫폼으로 확장합니다. 단순 분석 도구를 넘어, 브랜드의 고객 인사이트 허브가 되는 것이 목표입니다.
지금 진단 프로젝트를 통해 쌓이는 업종별 분류 데이터와 분석 노하우가 플랫폼의 핵심 자산이 됩니다. 초기 고객사와 함께 성장하는 구조입니다.
이용민
ReviewEye 대표가설 아이디어를 시장에서 작동하는 실제 비즈니스로 만듭니다
경력
주식회사 메이크엔서
PM — GEO 피벗 전략 수립, Answerblog 기획·런칭 총괄
주식회사 액스
PM — B2B SaaS 'AX Cloud' 설계·배포 전 과정 총괄
주식회사 액스
인턴 — 노코드 대시보드 기획, 스크래핑 자동화
제품 PM으로 일하면서 리뷰·VOC 데이터를 직접 다뤄봤습니다. 수백 개의 리뷰를 읽어도 "어떤 속성이 구매에 실제로 영향을 주는가"는 여전히 모호했고, 불만 원인을 분류하는 것조차 수작업이었습니다. 그 경험에서 ReviewEye가 시작됐습니다.