Thematic란 무엇인가요?

Thematic는 흩어진 고객 피드백을 AI가 테마별로 자동 분류하고 NPS 변화의 원인을 정밀하게 분석하는 인사이트 플랫폼.

Thematic는 어떤 상황에서 사용하나요?

Thematic는 제품 팀의 기능 우선순위 결정을 위한 정성 데이터 수치화, 고객 지원 팀의 인바운드 티켓 증가 근본 원인 분석, CX 팀의 NPS 하락 원인 파악 및 개선 전략 수립 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Thematic의 주요 기능은 무엇인가요?

Thematic의 핵심 기능으로는 Auto-discovery — 수동 태깅 없이 수만 건 피드백에서 테마 자동 식별, Impact Calculation — 테마별 고객 만족 지표(NPS·CSAT) 영향도 수치 산출, Thematic Answer — 생성형 AI 기반 대화형 피드백 탐색 및 요약 등이 있습니다.

테마틱

Thematic

흩어진 고객 피드백을 AI가 테마별로 자동 분류하고 NPS 변화의 원인을 정밀하게 분석하는 인사이트 플랫폼

유료WebAPI

웹사이트 방문하기getthematic.com

검증된 사실

최근 변경: 2025년 Q3 자동 테마 발견(월간 신규 테마 업데이트) 및 테마 에디터 Ctrl+F 검색 기능 출시. Q2 데이터 업로드 완료 알림(이메일·Slack), 이메일 워크플로우 CSV 첨부 커스터마이징 추가. 포털 U

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

유료시작 가격: $25,000/year (~$2,083/mo)

무료 체험판을 통해 기본적인 피드백 분석 기능을 경험해 볼 수 있다. 본격적인 기업용 서비스인 Foundation 플랜은 월 $2,000부터 시작하며, 대규모 데이터를 처리하는 Enterprise 플랜은 별도 문의를 통해 가격이 결정된다. 유료 플랜은 더 많은 데이터 소스 연동과 정교한 테마 분석 및 시각화 기능을 제공한다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

버전 업데이트2026-05-10
Announcing Llama 3.3 70B, with enhanced reasoning, mathematics, and instruction-following on Together AI
Together AI에서 추론 및 수학 능력이 향상된 Llama 3.3 70B 모델을 발표했습니다.
버전
3.3 70B
모델군
Llama
근거: Announcing Llama 3.3 70B, with enhanced reasoning, mathematics, and instruction-following on Together AI
버전 업데이트2026-05-03
Microsoft Research Releases OptiMind: A 20B Parameter Model that Turns Natural Language into Solver Ready Optimization Models
마이크로소프트 리서치는 자연어 설명을 최적화 모델로 변환하는 200억 매개변수 규모의 OptiMind를 출시했습니다.
버전
20B
모델군
OptiMind
근거: Microsoft Research has released OptiMind: A 20B Parameter Model that Turns Natural Language into Solver Ready Optimization Models

소개AI 요약

Thematic은 피드백 데이터를 통합하여 연구 수준의 정밀한 분석을 통해 각 팀에 맞춤형 인사이트를 제공하는 고객 피드백 분석 플랫폼입니다. 정형 및 비정형 데이터를 결합하여 테마와 지표 간의 인과관계를 규모에 맞게 파악하며, NPS나 CSAT 변화를 주도하는 하위 테마까지 자동으로 식별하여 수천 시간의 분석 시간을 절약합니다. 제품 팀은 비즈니스 영향, 추세 및 볼륨을 기반으로 고임팩트 기능을 발견하여 로드맵을 최적화하고, 지원 팀은 미해결 티켓의 근본 원인을 파악하여 인바운드 볼륨을 줄이는 전략을 수립할 수 있습니다. 이는 CX, 운영, 지원, 제품, 마케팅 팀이 과도한 설문 조사나 예측 모델 학습 없이도 신뢰할 수 있는 데이터 원천을 통해 조직 전체의 고객 경험 인텔리전스를 확장하는 데 필수적입니다. 현재 웹사이트에는 가격 책정에 대한 구체적인 정보가 명시되어 있지 않습니다.

활용 워크플로우

데이터 통합 및 수집 (Ingestion)

데이터 통합 및 수집 (Ingestion)Zendesk 및 Intercom 고객 상담 티켓 연동App Store 및 Trustpilot 리뷰 실시간 수집Qualtrics 및 SurveyMonkey NPS/CSAT 데이터 동기화내부 CSV 및 Salesforce CRM 데이터 업로드

AI 기반 테마 가공 (Transformation)

AI 기반 테마 가공 (Transformation)Unsupervised Learning을 통한 자동 하위 테마(Sub-themes) 추출문맥 기반 감성 분석(Sentiment Analysis) 수행Thematic AI를 활용한 텍스트 데이터 클리닝 및 중복 제거다국어 피드백의 실시간 번역 및 분석

비즈니스 임팩트 분석 (Analysis)

비즈니스 임팩트 분석 (Analysis)테마별 NPS/CSAT 지표 기여도 점수 산출고객 이탈 위험군(Churn Risk)과 피드백 테마 간 상관관계 분석Thematic Answer(생성형 AI)를 통한 자연어 데이터 질문 및 답변경쟁사 대비 강점 및 약점 비교 분석

인사이트 액션 및 공유 (Distribution)

인사이트 액션 및 공유 (Distribution)제품 로드맵 우선순위 지정을 위한 임팩트 리포트 생성Slack 및 MS Teams로 이상 징후 및 신규 트렌드 실시간 알림Tableau/Power BI 대시보드 연동을 통한 전사 지표 공유지원 팀을 위한 미해결 이슈 근본 원인(Root Cause) 요약

핵심 차별점: 사전 정의된 키워드 없이도 대규모 피드백에서 계층적 테마를 자동으로 발견하고, 각 테마가 NPS/CSAT 지표 변동에 미치는 실질적인 영향력을 수치화하여 입증합니다.