설문조사 데이터 분석 방법

온라인 설문조사 결과를 받았다면 이제 설문조사 데이터 분석 기능을 활용하여 결과를 이해하고, 이해하기 쉽고 실행 가능한 방식으로 제시할 시간입니다.

이 가이드에서는 설문조사 분석이 무엇인지, 상호작용할 수 있는 다양한 유형의 설문조사 데이터, 그리고 효과적인 설문조사 데이터 분석을 수행하기 위한 6단계를 알아볼 수 있습니다.

설문조사 분석은 설문조사 데이터를 결과와 실행 가능한 인사이트로 전환하는 과정입니다. 따라서 설문조사에서 수집한 정보를 바탕으로 원시 데이터를 논의할 수 있는 결과로 변환하는 데 도움을 줍니다. 

설문조사를 계획적으로 분석하면 데이터에서 유용한 인사이트를 훨씬 더 수월하게 확보할 수 있습니다. 분석을 통해 달성하고자 하는 목표를 명확히 이해하면 설문조사 데이터를 더 효과적으로 분석할 수 있습니다.

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설문조사에서 질문하는 방식은 수집 데이터의 형태를 직접적으로 결정합니다. 데이터는 정량적 데이터와 정성적 데이터로 나뉠 수 있습니다. 

정량적 데이터는 수치 정보를 나타냅니다. 예를 들어, Net Promoter® Score(NPS) 설문조사에서 고객은 1~10의 척도로 응답합니다. 이에 따라, 수집된 모든 정보는 숫자로 구성되며 정량적 데이터를 제공합니다. 이 데이터 형태는 직접적인 비교와 통계 분석에 적합합니다.

반면, 정성적 데이터는 비수치적 정보에 초점을 맞춥니다. 이 설문조사 연구의 목표는 숫자로 표현된 데이터의 ‘이유’를 밝히는 것입니다. 예를 들어, 응답자에게 특정 숫자를 선택한 이유를 물어보고, 답변을 작성할 수 있는 공간을 제공할 수 있습니다. 정성적 데이터는 분석이 더 어려울 수 있지만, 데이터 뒤에 숨겨진 이야기를 발견하는 것은 매우 중요합니다.

수치 데이터는 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적하는 데 탁월합니다. 하지만 응답자가 왜 그런 응답을 했는지에 대한 인사이트를 원한다면 정성적 데이터를 얻을 수 있는 후속 질문을 추가하는 것이 좋습니다.

다음은 수치와 결과에 숨은 의미를 이해하는 방법입니다. 

설문조사 분석을 시작하기 전에, 데이터를 사용할 수 있도록 정리해야 합니다. 설문조사 데이터 정리는 분석에서 제외할 응답자를 결정하고, 저품질 응답을 제거하며, 중복된 응답을 제거하는 과정을 의미합니다.

일부 응답자는 전체 질문 중 일부에만 답변했을 수 있고 또 어떤 응답자는 답변을 깊이 고려하지 않고 설문조사를 서둘러 진행했을 수 있습니다. 이러한 경우 모두 데이터 품질이 낮아지는 원인이 되어 최종 결과의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.

응답 품질 분석을 수행하면 기준에 맞지 않는 설문조사 응답을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객의 정서와 관련된 데이터를 수집하는 경우, 고객이 아닌 사람의 응답은 유용하지 않을 수 있습니다.

설문조사 데이터를 읽기 쉽고, 형식에 일관성이 있으며, 정리된 상태로 만들어 분석을 준비하면 명확한 데이터 세트를 확보하여 분석을 수행할 수 있습니다.

주요 설문조사 질문은 설문조사의 방향을 이끄는 핵심 요소입니다. 이 질문들은 설문조사 목표를 설정할 때 수립한 설문조사 목적과 관련이 있습니다.

데이터의 세부 사항을 살펴보기 전에, 주요 설문조사 질문에서 시작하세요. 예를 들어, "사람들이 이 신제품을 구매하는 데 관심이 있을까요?"라는 질문을 했다면, 다음과 같은 결과 표에서 시작해야 합니다.

표시된 바와 같이 대부분의 사람들은 긍정적으로 응답했습니다. 이를 바탕으로, 다른 질문의 데이터를 활용하여 이 제품에 대한 추가 정보를 수집할 수 있습니다.

더 광범위한 상위 수준의 설문조사 질문은 데이터 내 주요 의견과 아이디어를 찾는 데 도움이 됩니다. 이러한 토대를 일단 구축한 후, 더욱더 복잡한 데이터 분석의 측면으로 파고들어 현재 연구하는 질문에 대한 답을 구할 수 있습니다. 

데이터를 더 잘 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나는 데이터를 세분화하는 것입니다. 교차분석(크로스탭)을 활용하여 데이터를 공유된 특성에 따라 더 작은 그룹으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 특정 배경에서의 응답자를 기준으로 데이터를 필터링할 수 있습니다. 각 사용 세그먼트에 대한 데이터를 필터링하고, 비교하며, 규칙을 만들어 분석할 수 있습니다.

데이터 필터는 데이터에 대해 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있는 강력한 도구입니다. 예를 들어, 특정 제품이 다양한 그룹에서 어떤 반응을 얻었는지 알고 싶다면 설문조사에 인구 통계 질문을 포함할 수 있습니다. 응답자가 자신의 연령대를 선택하는 대로 각 그룹의 응답을 즉시 필터링할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터 세트를 비교하면 각 연령 그룹이 해당 제품을 얼마나 선호하는지 확인할 수 있으며, 이를 통해 불만족스러운 집단이나 이상치를 즉각적으로 식별할 수 있습니다.

사용할 수 있는 필터링 기준은 다음과 같습니다.

정성적 데이터는 여기에서 사용할 수 있는 비율이나 원시적 수치를 바로 제공하지는 않지만, 언제든지 텍스트 분석 도구를 활용할 수 있습니다. 작성된 응답을 수집한 후 이러한 도구를 활용하여 분석하면 고객의 감정을 보여주는 감성 분석을 생성할 수 있습니다. 

원시 데이터를 인사이트로 변환하려면 통계적 유의성을 입증하는 작업이 필요합니다. 결국, 데이터를 통해 단순히 사례를 선택적으로 보여주는 것이 아니라 실제 결과를 제시해야 합니다. 통계 분석은 관찰한 추세에 의미가 있는지, 그리고 다른 데이터 세트와 함께 사용할 때 이 데이터가 무엇을 시사하는지 밝혀줍니다. 

통계적 유의성을 입증하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

원시 데이터 분석을 넘어, 의미 있는 결과인지를 결정하는 다른 요소도 있습니다. 예를 들어, 총 응답 수와 완료율을 총 표본 크기와 비교하면 결과가 통계적으로 유의미한 집단을 나타내는지를 알 수 있습니다.

동일하게, 설문조사 결과의 오차 한계를 고려하는 것도 좋은 방법입니다. 오차 한계는 결과가 전체 모집단을 얼마나 잘 반영하는지를 나타냅니다. 오차 범위가 작으면 결과의 정확성에 대해 높은 신뢰도를 시사하며, 반대의 경우 결과가 전체를 대표하지 못할 가능성을 나타냅니다.

설문조사 결과에 신뢰성을 더하기 위해 더 많은 설문조사 응답이 필요하다면, SurveyMonkey Audience가 지원해 드릴 수 있습니다. 

벤치마킹은 결과를 다른 회사나 업계 평균과 비교하는 과정입니다. 심지어는 반복적인 설문조사 실험을 통해 다른 분기 또는 연도에 걸쳐 데이터를 수집하며 자체 결과를 벤치마킹할 수도 있습니다. 

전 세계의 기업들은 고객 경험 벤치마킹을 통해 고객이 경쟁사와 비교하여 자사를 어떻게 인식하는지 파악합니다. 

종단적 분석을 수행하면 설문조사 결과가 시간에 따라 어떻게 변화했는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 연례 컨퍼런스를 개최하는 경우 참석자들에게 컨퍼런스 피드백 설문조사를 통해 이벤트에 대한 만족도를 평가하도록 요청할 수 있습니다. 평균 만족도가 시간이 지나면서 감소한다면, 이는 추가 연구를 위한 흥미로운 시작점이 될 것입니다.

만족도 질문에 응답자가 선택한 이유를 설명하도록 요청하는 개방형 질문을 추가할 수도 있습니다. 이 정성적 데이터는 만족도가 감소하는 원인을 밝히는 데 도움이 되어, 실행 가능한 해결 조치를 수립할 수 있게 해줍니다. 

또한, 서로 다른 하위 그룹에 대한 데이터도 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 직원의 만족도는 매년 증가하지만, 관리자의 만족도는 그렇지 않은 경우가 있다고 가정하겠습니다. 다양한 질문에 대한 관리자들의 응답을 살펴보면, 다른 참석자들에 비해 만족도가 낮은 이유를 이해할 수 있을 것입니다.

설문조사 데이터는 어떤 이야기를 전달할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 주요 연구 질문에서 시작하여, 발견한 내용을 개요로 정리하고 그 다음 단계를 진행하세요. 어떤 것을 알아보고 싶었나요? 데이터를 통해 무엇을 알게 되었나요? 독특하거나 특히 흥미로운 결과는 무엇이었나요?

가능하다면 시각 자료를 사용해 보고서를 보완하세요. 독자들은 숫자만 가득한 단락들을 읽는 것을 좋아하지 않을 것입니다. 간단한 그래프나 단어 클라우드를 사용하여 결과를 요약하여 사람들이 데이터가 말하는 바를 직관적으로 이해할 수 있게 하세요. 

데이터를 분석하고 통계적 유의성을 확인했다면, 이제 이를 보여줄 시간입니다. 결과를 보여주는 훌륭한 보고서를 작성하는 것이 실용적인 설문조사 분석의 마지막 단계입니다. 이 보고서를 통해 동료들과 발견한 사실을 공유하고, 조직에 영감을 불어넣어 변화를 일으킬 수 있습니다. 

관련 문서: 효과적인 보고서 작성을 위한 6가지 기본 차트 사용 방법

설문조사를 분석할 때 흔히 범할 수 있는 실수가 몇 가지 있습니다. 다음은 피해야 할 몇 가지 실수입니다.

연구를 처음하는 사람들이 설문조사 분석에서 가장 흔히 저지르는 실수는 상관관계와 인과관계를 혼동하는 것입니다. 인과관계는 한 요인이 다른 요인을 직접적으로 초래할 때 발생합니다. 반면 상관관계는 두 요인이 함께 움직이지만 반드시 관련되어 있지 않은 경우에 발생합니다.

예를 들어, 추운 날씨의 영향을 생각해볼 수 있습니다. 핫 초콜릿을 마시는 것과 벙어리 장갑을 착용하는 것은 둘 다 함께 증가하거나 감소하는 경향이 있기 때문에 상관관계가 있는 변수입니다. 하지만 핫 초콜릿과 벙어리 장갑이 서로의 원인이 되지는 않으며, 둘 다 추운 날씨라는 제3의 요인에 의해 영향을 받는 것입니다.

두 요인이 함께 움직인다고 해서 반드시 관련이 있는 것은 아닙니다. 상관관계 분석을 수행하면 데이터 간의 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다.

상관관계와 인과관계를 혼동하면 두 데이터를 제3의 의도로 연결할 위험이 있습니다. 

앞서 언급한 대로 설문조사 결과는 하나의 이야기로 생각할 수 있습니다. 그러나 데이터를 선택적으로 수집하면 전체적인 그림을 놓칠 수 있습니다. 이는 가설을 입증하기 위해 특정 데이터 포인트만 선택하는 경우를 말합니다.

설문조사로 무언가를 입증하려 했는데 데이터가 맞아떨어지지 않으면 답답할 수 있습니다. 어떤 고객들은 핵심 주장에 동의하지 않을 수도 있고, 데이터가 통계적 유의성이 있는 과반수를 보여주지 않을 수도 있습니다. 어떠한 상황에서든, 데이터 포인트를 선택적으로 사용하는 것은 피해야 합니다.

계산에 사용할 데이터를 골라야 한다면, 설문조사 결과의 정확성을 훼손하게 됩니다.

SurveyMonkey는 설문조사를 진행하고 결과를 수집하는 일이 매우 흥미로울 수 있다는 것을 누구보다 잘 알고 있습니다. 하지만 설문조사 결과를 서둘러 계산하려다 보면 아직 채워지지 않은 중요한 데이터를 간과할 수 있습니다. 

설문조사는 종종 많은 응답을 필요로 하며, 이는 데이터에 대한 신뢰 수준을 높이는 데 필수적입니다. 결과를 가능한 빨리 계산하려고 서두르면, 통계적 유의성을 입증하기에 필요한 응답 수보다 적은 응답을 받을 수 있습니다. 

예를 들어, 설문조사 결과 100%의 고객이 새로운 제품 기능에 관심이 있는 것으로 나타났다고 가정하죠. 이는 놀라운 결과이긴 하지만 설문조사에 단 한 명만 응답했다면, 그 응답 풀이 더 광범위한 전체 고객층을 진정으로 반영한다고 얼마나 확신할 수 있을까요?

설문조사에 포함된 질문은 수집 데이터의 유형과 품질에 직접적으로 영향을 미칩니다. 따라서, 설문조사 데이터의 질은 곧 설문조사 질문의 질입니다. 

다음은 몇 가지 도움말입니다.

작성하고 발송하는 설문조사의 품질을 향상시키면 자연스럽게 더 높은 품질의 데이터를 수집하게 됩니다.

설문조사 데이터 분석에는 상위 결과 검토부터 데이터 세분화 및 결과 보고까지 다양한 측면이 포함됩니다. 

SurveyMonkey는 신뢰할 수 있는 응답을 받고 타겟팅하는 대상에 도달하는 과정을 더욱 쉽게 만들어주는 설문조사 분석 도구와 템플릿을 제공합니다. 

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