폭넓게 읽고, 사람들과 이야기하며, 인터뷰, 보고서, 이메일, 회의록, 설문 응답 등 사방에서 정보를 모으고 계십니까? 어려운 것은 그 모든 것을 이해하는 일입니다. Skimle은 지식 근로자의 다양한 데이터 수집 및 분석 요구를 지원하는 사용하기 쉬운 플랫폼입니다. 문서를 업로드하고 찾는 것을 설명하면, Skimle이 어떤 언어, 어떤 규모로든 분석을 맡습니다.
Skimle은 두 명의 지식 전문가가 늘 갖고 싶었던 도구로 만들었습니다. McKinsey & Company에서 20년 경력을 쌓은 Olli와 학술 연구에서 20년 경력을 쌓은 Henri입니다. 팀 소개 보기 →
Skimle은 예전에 몇 주 걸리던 일을 몇 시간 만에 해냅니다. 인터뷰 녹취록, 보고서, 고객 피드백 등 어떤 텍스트든 구조화되고 근거 있는 분석으로 바꿉니다. 문서를 업로드하면 Skimle이 원문 인용과 연결된 카테고리 계층을 만들므로, 빈 페이지에서 시작하지 않고 분석을 탐색하고 편집할 수 있습니다.
전문가들은 곳곳에서 녹취록, 보고서, 이메일, 회의록을 쌓아 가지만, 차례로 읽으려면 며칠이 걸리고, 패턴을 수작업으로 찾다 보면 가장 흔한 신호가 아니라 가장 큰 목소리가 이기게 됩니다. Skimle은 모든 문서를 체계적으로 읽고, 반복되는 주제를 찾아내며, 원문 인용과 연결된 구조화된 지식 베이스를 몇 주가 아니라 몇 시간 만에 만들어 줍니다.
PDF, Word 파일, 일반 텍스트, CSV 내보내기 파일, 오디오 파일을 끌어다 놓으십시오. 형식과 출처를 자유롭게 섞을 수 있습니다.
찾고 있는 것을 평이한 언어로 Skimle에 알려 주십시오. 카테고리 체계나 방법론 지식은 필요 없습니다.
Skimle은 모든 문서를 읽고 다층 주제 계층을 만들며, 각 주제는 요약되고 원문 인용과 연결됩니다.
출처 문서, 성별, 업종 또는 다른 어떤 메타데이터 변수에 따라 주제가 어떻게 달라지는지 이해하십시오.
Word, Excel 또는 PowerPoint로 구조화된 보고서를 만드십시오. 동료와 공유하거나 이해관계자에게 발표할 준비가 되어 있습니다.
예전에는 대규모로 피드백을 수집하려면 인터뷰 일정을 잡고, 진행하고, 전사하는 데 몇 주가 걸렸고, 대부분의 전문가가 의미 있는 범위로 진행하기에는 너무 느리고 비쌌습니다. Skimle Ask를 사용하면 큰 연구 프로젝트가 필요 없습니다. 똑똑한 후속 질문을 갖춘 AI 지원 인터뷰를 만들고 링크를 공유하면, 응답자가 휴대전화나 컴퓨터로 음성이나 텍스트로 답합니다. 그런 다음 Skimle이 모든 응답을 자동으로 분석하므로 설문 규모로 질적 깊이를 얻을 수 있습니다.
AI가 인터뷰 가이드 초안을 작성하면 직접 마무리하십시오. Skimle Ask는 가이드를 바탕으로 자연스러운 대화를 이끌며 중요한 지점에서 깊이 파고듭니다.
인터뷰 링크를 이메일이나 Slack으로 보내거나 웹페이지에 손쉽게 삽입하십시오. 응답자는 각자 편한 시간에 참여하므로 일정 조율이 필요 없습니다.
응답자마다 개인화된 대화가 이루어집니다. AI는 후속 질문을 하고, 주제에서 벗어난 이야기도 매끄럽게 다루며, 인터뷰가 궤도를 벗어나지 않게 합니다.
응답이 들어오는 대로 Skimle이 주제별로 구조화합니다. 마감일이 오면 분석은 이미 끝나 있습니다.
대표 인용과 주제별 분석이 담긴 종합 보고서를 내보내십시오. 프레젠테이션이나 문서에 바로 쓸 수 있습니다.
데이터가 Skimle에서 구조화되면 즐겨 쓰는 AI 도구에서 바로 작업할 수 있습니다. 앱 내 에이전트형 채팅으로 Skimle을 떠나지 않고 질문하고, 카테고리를 병합하고, 패턴을 탐색하십시오. 또는 Skimle의 MCP 엔드포인트를 통해 Claude, Cursor, Windsurf 등 MCP 호환 도구를 연결하면 자신의 환경에서도 같은 구조화된 접근이 가능합니다.
평소처럼 업로드하고 분석을 실행하십시오. 에이전트의 힘은 Skimle이 이미 만든 구조화된 데이터, 즉 인사이트, 카테고리, 메모, 메타데이터에서 나옵니다.
프로젝트의 채팅 탭을 클릭하십시오. 질문하고, 참여자 그룹 간 주제를 비교하고, 에이전트에게 카테고리 재구성을 요청할 수 있으며, 모두 Skimle을 떠나지 않고 할 수 있습니다.
https://skimle.com/api/mcp를 Claude Desktop, Cursor 또는 Windsurf에 추가하십시오. OAuth나 API 키로 인증하면 프로젝트 데이터를 바로 도구 안에서 사용할 수 있습니다.
읽기 도구 13개로 데이터를 탐색하고, 쓰기 도구 5개로 카테고리를 업데이트하거나, 메모를 만들거나, 인사이트에 태그를 달 수 있으며, 모두 출처 인용까지 추적할 수 있습니다.
MCP와 에이전트형 채팅은 모든 Skimle 구독에 포함됩니다. 크레딧은 공유되며 별도의 등급이나 추가 기능이 필요 없습니다.
Skimle은 50곳 이상의 대학, 정부 기관, 에이전시, 기업에서 1,500명이 넘는 사용자가 만족하며 사용하고 있습니다. 모든 데이터는 EU 안에 저장되며 엄격한 내부 규정에 따라 처리됩니다. 자세한 내용: GDPR 정책 및 서비스 약관.
더 알고 싶으십니까? 다음을 살펴보십시오: Signal & Noise 블로그, 자주 묻는 질문, 업종별 활용 사례. 제품 시연이나 Skimle이 요구 사항에 어떻게 맞는지에 대한 상담도 기꺼이 도와드립니다. Skimle을 만든 회사에 대해 더 알아보기