이 글은 리스닝마인드 MCP를 단순 도구가 아닌 ‘전략적 협의 파트너’로 생각하고, 이를 활용한 마케팅 현업의 구체적인 문제 해결 프레임워크를 3단계 협업 프로세스 및 직무별 질문을 통해 제시합니다. 마켓 인텔리전스 전문가로서의 리스닝마인드 MCP 활용 우리는 그동안 데이터는 ‘조회’하는 것으로 여겼습니다. 하지만 리스닝마인드 MCP(Model Context Protocol) 환경에서의 데이터는 조회의 대상이 아니라 협의의 대상입니다. 이제 더이상 마케터가 기능을 […]
Cluster Finder는 Listening Mind에서 제공하는 서비스 중에서 Data 양과 종류가 가장 많은 서비스입니다. Data의 종류도 많고 이에 비례해서 다양한 시각에서 분석이 이루어지고 있습니다. 향후 다양한 형태의 Agent가 사용자의 분석과 Data의 활용을 돕겠지만 첫 번째로 서비스하는 Agent는 어떤 역할을 해야 할까에 대해서 고민했습니다. Cluster Finder Data는 키워드의 검색 경로를 보여주지는 않고 있지만 기본적으로 경로를 시각화한 것이고 […]
22년 말 ChatGPT가 세상에 나온 이후에 Tech Industry는 말할 것도 없고 대부분의 산업과 개인의 생활까지 많은 변화가 있었습니다. Listening Mind도 이러한 변화를 적극적으로 수용하면서 서비스에 LLM을 기반으로 한 Feature를 제공해 왔습니다.
2026년은 AI의 폭발적 성장이 기대되는 한 해입니다. AI 시대, 성공전략의 핵심이 ‘데이터’라는 사실은 점점 더 명확해 지고 있습니다. 이미 많은 기업들이 AI 기반의 데이터 전략을 고도화하는 프로젝트를 시작하셨다고 생각됩니다. 엔터프라이즈 ChatGPT나 MS Copilot 도입이 급속하게 증가할 것이고, 기존의 데이터 분석툴, 생산성 도구들과 빠르게 결합하고 있습니다. 이에 기존 리스닝마인드 고객들 또한 ChatGPT나 Copilot 등 AI를 활용해 […]
인공지능 시대의 근본적인 질문 “AI는 어떤 데이터를 보고 판단하는가?” 최근 어도비(Adobe)가 검색엔진최적화(SEO) 플랫폼 Semrush를 인수하며, AI 시대 기업의 핵심 경쟁력이 ‘AI가 어떤 데이터를 보고 판단하도록 만들 것인가’에 달려있음이 명확해졌습니다. 많은 기업이 내부 데이터(CRM, 매출 기록)를 가지고 있지만, “왜 구매했는지, 구매 전 어떤 대안을 탐색했는지”와 같은 소비자의 의도(Intent)와 맥락(Context)을 파악하는 데는 한계를 느낍니다. 이러한 외부 맥락의 부족은 […]
