호기심 많은 전문가를 위한 질적 분석
핵심에 자리한 엄밀한 질적 분석
40년 이상의 학술적, 실무적 질적 분석 경험을 정제한 상향식의 검증된 분석 워크플로.
다재다능한 작업 공간
오디오, 비디오, 텍스트 등 모든 질적 데이터를 조합하고, 익명화하고, 혼합 방법으로 시각화하고, 프레젠테이션을 만들어 사람 및 AI와 공유하십시오.
양방향 투명성과 통제
모든 코드, 카테고리, 요약은 편집할 수 있고 원문까지 추적할 수 있어, 전문가가 자신의 판단을 적용할 수 있습니다.
Skimle Ask
지금까지 연구자들은 양적 연구의 규모와 질적 연구가 주는 풍부한 인사이트 사이에서 선택해야 하는 경우가 많았습니다. Skimle Ask는 이 공식을 바꿉니다. AI 지원 인터뷰어가 대규모로 인터뷰를 진행하도록 설정한 뒤 응답을 분석해 새로 떠오르는 주제를 찾을 수 있습니다.
연구 목표를 설명하기만 하면 AI가 인터뷰 가이드 초안을 작성하고, 사용자가 이를 마무리합니다. 인터뷰 링크를 공유하면 응답자는 원하는 시간에 Skimle Ask의 직관적이고 똑똑한 AI 인터뷰어와 대화할 수 있습니다. Skimle의 정교한 AI 분석으로 인사이트와 주제를 즉시 발견하십시오.
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Skimle이 제공하는 이점
핵심에 자리한 엄밀한 질적 분석
Skimle은 인터뷰 녹취록, 설문 응답, 보고서 등 질적 데이터를 수백 개 문서에 걸쳐 자동으로 수집, 코딩, 분류합니다. 워크플로는 주제 분석부터 귀납적, 연역적 코딩까지, 40년 이상의 학술 및 비즈니스 연구에서 정제된 검증된 질적 데이터 분석 방법을 따릅니다. 피상적인 AI 요약이 아니라 대규모로도 체계적이고 근거 있는 코딩을 얻을 수 있습니다.
협업과 연동을 위한 다재다능한 작업 공간
오디오와 비디오, 녹취록, 문서, 개방형 응답, AI가 진행하는 Skimle Ask 인터뷰 등 데이터가 있는 곳에서 바로 시작하십시오. 그 자리에서 전사와 익명화를 진행하고, 여러 출처를 하나의 프로젝트로 합치고, 혼합 방법 도구와 메타데이터 세분화로 패턴을 탐색하십시오. 공유 작업 공간에서 동료 및 AI 에이전트와 협업한 뒤 Word, PowerPoint, Excel 또는 NVivo와 MAXQDA용 REFI-QDA로 내보낼 수 있습니다.
완전한 양방향 투명성과 통제
모든 코드, 카테고리, 요약은 편집할 수 있고 원문까지 추적할 수 있으며, 모든 인용문은 100% 원문 그대로인지 기계적으로 검증됩니다. 결과는 감사 가능하고 근거 있게 유지되며, 분석은 성찰적으로 유지되고, 블랙박스를 믿는 대신 통제권은 사용자에게 있습니다. 틀은 사용자가 정하고, 첫 번째 체계적 분석은 AI가 수행합니다.
데이터 업로드 및 수집
여러 출처의 데이터를 한곳에 모으기
Skimle은 인터뷰 녹취록, 오디오, 비디오, 개방형 응답, 고객 통화 및 채팅 기록, 기사, 책, 웹사이트, 데이터룸 자료, 증거개시 자료, 특허, 보고서, 계약서 등을 분석할 수 있습니다... 모두 하나의 통합 프로젝트에서
100개 이상의 언어로 된 1,000개 이상의 문서
Skimle은 대규모 질적 데이터를 지원합니다. 원본 문서가 서로 다른 언어여도 되므로 다국어 환경에서도 쉽게 작업할 수 있습니다.
모든 데이터는 EU에 안전하게 저장됩니다
Skimle은 데이터를 클라우드에 저장하면서 GDPR과 EU AI법을 완전히 준수합니다. 데이터 처리 계약서를 제공하며 기업을 위한 싱글 테넌트 클라우드 옵션도 제공합니다.
스마트 AI 인터뷰어: Skimle Ask
AI 어시스턴트와 함께 인터뷰 가이드를 작성하고 링크를 공유하면, 언제 더 깊이 파고들고 언제 다음으로 넘어갈지 아는 스마트 AI 어시스턴트가 참여자를 인터뷰합니다. 응답은 Skimle의 핵심 분석 도구로 분석하십시오.
다중 화자를 지원하는 고품질 전사
오디오나 비디오 파일을 업로드하면 화자를 자동으로 식별하고 표시하는 정확한 AI 전사를 받을 수 있습니다. 100개 이상의 언어를 지원하며, 녹취록은 바로 Skimle의 분석 워크플로로 이어집니다.
주제에 대한 자동 AI 분석
Skimle은 원하는 수준의 통제로 분석을 제공합니다. AI는 인터뷰 질문, 문서 제목, 내용의 귀납적 분석을 바탕으로 구조를 제안할 수 있습니다. Skimle이 하위 카테고리를 자동으로 만들지만, 필요에 따라 조정하는 것은 사용자의 몫입니다.
문서 익명화
Skimle Anonymise는 녹취록을 공유하거나 분석하기 전에 가명화하고 비식별화합니다. 가벼운 가명화부터 HIPAA 수준 익명화까지 세 가지 준수 수준을 제공하며, 규정 준수를 위한 전체 감사 보고서가 포함됩니다.
- ✓.pdf, .docx, .txt, .rtf, .csv, 웹사이트 등에서 텍스트 가져오기
- ✓비디오와 오디오를 가져와 다중 화자를 지원하는 고품질 AI 전사
- ✓다국어 분석을 위한 100개 이상의 언어 지원
- ✓프로젝트당 1,000개 이상의 문서 처리
- ✓정렬, 필터링, 분석을 위해 AI가 자동 생성하는 메타데이터 필드
- ✓AI가 만드는 메타데이터: Skimle에 각 문서를 태그하도록 지시 (예: "불만 사항인가, 예/아니요")
- ✓귀납적 분석과 주제 분석을 위한 자동 제안
- ✓카테고리와 추출할 지식을 완전히 통제
- ✓대규모 데이터의 백그라운드 처리 및 이메일 알림
- ✓팀과 함께 프로젝트 관리 및 공유
- ✓녹취록 익명화, 세 가지 준수 수준: 가벼운 가명화, 강력한 가명화, HIPAA 수준 익명화
- ✓AI가 여섯 가지 카테고리의 식별자를 탐지: 이름, 직함과 역할, 장소, 조직, 날짜, 기타
- ✓파일 간 일관성: 모든 문서에서 같은 사람에게 같은 가명
- ✓PDF 감사 보고서와 Excel 대응표 포함
기능 14개 모두 보기 ▾
- ✓.pdf, .docx, .txt, .rtf, .csv, 웹사이트 등에서 텍스트 가져오기
- ✓비디오와 오디오를 가져와 다중 화자를 지원하는 고품질 AI 전사
- ✓다국어 분석을 위한 100개 이상의 언어 지원
- ✓프로젝트당 1,000개 이상의 문서 처리
- ✓정렬, 필터링, 분석을 위해 AI가 자동 생성하는 메타데이터 필드
- ✓AI가 만드는 메타데이터: Skimle에 각 문서를 태그하도록 지시 (예: "불만 사항인가, 예/아니요")
- ✓귀납적 분석과 주제 분석을 위한 자동 제안
- ✓카테고리와 추출할 지식을 완전히 통제
- ✓대규모 데이터의 백그라운드 처리 및 이메일 알림
- ✓팀과 함께 프로젝트 관리 및 공유
- ✓녹취록 익명화, 세 가지 준수 수준: 가벼운 가명화, 강력한 가명화, HIPAA 수준 익명화
- ✓AI가 여섯 가지 카테고리의 식별자를 탐지: 이름, 직함과 역할, 장소, 조직, 날짜, 기타
- ✓파일 간 일관성: 모든 문서에서 같은 사람에게 같은 가명
- ✓PDF 감사 보고서와 Excel 대응표 포함
데이터 분석 및 탐색
한층 강력해진 사회과학 방법론
각 문서를 분석하고 공통 분류 체계를 만들어 카테고리를 자동 생성합니다. 워크플로는 Braun과 Clarke 전통의 성찰적 주제 분석과 같은 엄밀한 접근 방식을 따르되, 수천 개의 원자 단위 LLM 마이크로 쿼리로 이를 자동화합니다.
에이전트형 분석: 연구 질문에서 서술형 답변까지
연구 질문에서 시작하면 Skimle이 카테고리 체계를 만들고, 모든 문서를 코딩하고, 반증과 출처를 갖춘 분석적 주제를 종합합니다. 에이전트형 분석은 질문을 단순한 카테고리 트리가 아니라 근거를 갖춘 서술형 답변으로 바꿉니다.
직관적이고 투명한 문서 × 카테고리 표
각 문서(예: 인터뷰)의 인사이트를 의미 있는 카테고리(예: 위험)와 연결해 살펴보는 명확한 표 보기. 주제마다 검증된 원문 인용이 있으며 카테고리와 데이터 코딩을 완전히 통제할 수 있습니다. 블랙박스도, 환각도 없습니다.
분석은 전적으로 사용자가 통제합니다
자신만의 관점을 정의하면 Skimle이 인사이트를 추출하고 분류합니다. 인사이트를 직접 추가하거나 제거한 뒤, 강력한 사용자 인터페이스로 결과를 손쉽게 재구성하십시오.
분석을 돕는 스마트 AI 채팅
메타데이터와 카테고리를 이해하는 맞춤형 추론 모델로 "남성과 여성의 답변은 어떻게 다른가?" 또는 "이 주제에서 의견이 갈리는 지점은 무엇인가?" 같은 질문을 던져 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
시각화: 메타데이터 분석과 패턴 탐지
Skimle은 각 문서에 메타데이터(감정, 기간 등)를 자동으로 지정하고, AI가 채우는 사용자 지정 필드도 만들 수 있게 합니다. 시각화에서 문서 유형별 주제 히트맵을 확인하고, 데이터의 차이를 가장 잘 설명하는 메타데이터 변수를 Skimle이 자동으로 찾아내게 하십시오. 예를 들어 고객 세그먼트나 기간에 따라 답변이 어떻게 다른지 알 수 있습니다.
- ✓단락별 분석으로 모든 문서를 체계적이고 빠짐없이 다룸
- ✓양방향 투명성: 요약에서 인용과 원본 문서로, 그리고 다시 거꾸로 추적
- ✓원본 문서의 하이라이트가 AI가 각 구절을 어떻게 분석했는지 정확히 보여 줌
- ✓다양한 추상화 수준의 요약을 갖춘 카테고리 보기
- ✓사용자 주도 편집: AI 제안을 수락, 수정 또는 거부
- ✓이해가 깊어짐에 따라 카테고리 이름 변경, 병합, 분할
- ✓메타데이터 자동 지정 (감정, 기간, 사용자 지정 필드)
- ✓인구통계, 날짜, 출처 유형 또는 사용자 지정 메타데이터별 필터링 및 교차 분석
- ✓어떤 주제가 어떤 문서 세그먼트에 나타나는지 보여 주는 히트맵 보기
- ✓워드 클라우드, 빈도 차트, 시간에 따른 추세
- ✓데이터의 차이를 가장 잘 설명하는 메타데이터 변수를 AI가 자동 탐지
- ✓세그먼트를 가르는 요인을 설명하는 그룹 비교, 모든 메타데이터 구분을 효과 크기로 순위화
- ✓추론 능력을 갖춘 AI 채팅: 카테고리 간 질문과 메타데이터 질문
- ✓에이전트형 분석: 분석적 주제, 반증, 출처를 갖춘 연구 질문 중심 코딩
- ✓주제 분석, 근거 이론, 내용 분석, 질적 시장 조사 워크플로 지원
- ✓환각 제로: 모든 인사이트가 검증된 원문 인용과 연결됨
기능 16개 모두 보기 ▾
- ✓단락별 분석으로 모든 문서를 체계적이고 빠짐없이 다룸
- ✓양방향 투명성: 요약에서 인용과 원본 문서로, 그리고 다시 거꾸로 추적
- ✓원본 문서의 하이라이트가 AI가 각 구절을 어떻게 분석했는지 정확히 보여 줌
- ✓다양한 추상화 수준의 요약을 갖춘 카테고리 보기
- ✓사용자 주도 편집: AI 제안을 수락, 수정 또는 거부
- ✓이해가 깊어짐에 따라 카테고리 이름 변경, 병합, 분할
- ✓메타데이터 자동 지정 (감정, 기간, 사용자 지정 필드)
- ✓인구통계, 날짜, 출처 유형 또는 사용자 지정 메타데이터별 필터링 및 교차 분석
- ✓어떤 주제가 어떤 문서 세그먼트에 나타나는지 보여 주는 히트맵 보기
- ✓워드 클라우드, 빈도 차트, 시간에 따른 추세
- ✓데이터의 차이를 가장 잘 설명하는 메타데이터 변수를 AI가 자동 탐지
- ✓세그먼트를 가르는 요인을 설명하는 그룹 비교, 모든 메타데이터 구분을 효과 크기로 순위화
- ✓추론 능력을 갖춘 AI 채팅: 카테고리 간 질문과 메타데이터 질문
- ✓에이전트형 분석: 분석적 주제, 반증, 출처를 갖춘 연구 질문 중심 코딩
- ✓주제 분석, 근거 이론, 내용 분석, 질적 시장 조사 워크플로 지원
- ✓환각 제로: 모든 인사이트가 검증된 원문 인용과 연결됨
내보내기 및 통합
Word, Excel, PowerPoint 형식의 맞춤형 보고서
인사이트를 결과 전달과 스토리텔링이 쉬운 형식의 핵심 보고서로 즉시 바꾸십시오. 보고서는 분야별로 맞도록 사용자와 함께 개발되었습니다.
NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti 등으로 REFI-QDA 파일 내보내기
AI가 코딩한 문서를 NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti 등 대부분의 CAQDAS(컴퓨터 지원 질적 데이터 분석 소프트웨어) 도구가 지원하는 오픈 소스 형식으로 내보낼 수 있습니다. 코딩, 카테고리 요약, 카테고리 체계가 함께 내보내집니다.
에이전트를 위한 MCP 액세스
Claude Code, Cowork 또는 기타 에이전트 도구에 Skimle로 질적 데이터를 분석하고 구조화하는 능력을 더하십시오. MCP 서버를 통해 업로드, 편집, 다운로드 기능을 모두 사용할 수 있습니다.
기준에 따른 문서 평가 (출시 예정)
서술적 분석을 넘어 체계적 평가로 나아가십시오. 카테고리별로 채점 기준을 정해, 예를 들어 입찰 제안서를 기술 역량, 비용 구조, 위험 관리 측면에서 평가할 수 있습니다. Skimle은 각 문서의 강점과 부족한 점을 짚어 내고 의사 결정을 지원하는 구조화된 채점 매트릭스를 내보냅니다.
- ✓전체 및 카테고리별 요약과 엄선된 인용을 담은 Word 보고서
- ✓경영진 요약과 관련 인용을 곁들인 주제별 심층 분석을 담은 PowerPoint 보고서
- ✓카테고리, 코멘트, 구조화된 데이터의 Excel 내보내기
- ✓NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA 등 기존 QDA 도구에서 사용할 수 있는 REFI-QDA 내보내기
- ✓대화형 데이터 탐색을 위한 펼칠 수 있는 가지가 있는 카테고리 보기
- ✓보고서의 모든 항목이 원문 인용으로 연결됨
- ✓채점 기준에 따른 문서 평가와 내보낼 수 있는 매트릭스 (출시 예정)
- ✓자동화된 워크플로를 위한 REST API 및 MCP 기반 시스템 통합
- ✓엔터프라이즈: 싱글 테넌트 클라우드, 전용 데이터베이스, 관리자 제어, SSO
- ✓맞춤형 통합을 위한 Claude Code, Cowork, OpenClaw 등 에이전트용 MCP 액세스
기능 10개 모두 보기 ▾
- ✓전체 및 카테고리별 요약과 엄선된 인용을 담은 Word 보고서
- ✓경영진 요약과 관련 인용을 곁들인 주제별 심층 분석을 담은 PowerPoint 보고서
- ✓카테고리, 코멘트, 구조화된 데이터의 Excel 내보내기
- ✓NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA 등 기존 QDA 도구에서 사용할 수 있는 REFI-QDA 내보내기
- ✓대화형 데이터 탐색을 위한 펼칠 수 있는 가지가 있는 카테고리 보기
- ✓보고서의 모든 항목이 원문 인용으로 연결됨
- ✓채점 기준에 따른 문서 평가와 내보낼 수 있는 매트릭스 (출시 예정)
- ✓자동화된 워크플로를 위한 REST API 및 MCP 기반 시스템 통합
- ✓엔터프라이즈: 싱글 테넌트 클라우드, 전용 데이터베이스, 관리자 제어, SSO
- ✓맞춤형 통합을 위한 Claude Code, Cowork, OpenClaw 등 에이전트용 MCP 액세스