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기술적 연구: 응답자 정의 및 결론 도출

기술적 연구: 응답자 정의 및 결론 도출

기술적 연구 정의

기술적 연구는 탐색적 연구에 비해 특성상 결론적입니다. 이는 기술적 연구가 데이터 분석을 통해 연구 대상에 대해 통계적 추론에 사용할 수 있는 정량화 가능한 정보를 수집한다는 뜻입니다. 결과적으로, 이러한 유형의 연구는 선택형 질문의 형식으로 진행되며 이로 인해 독특한 통찰력을 제공하는 데는 제한성이 있습니다. 그러나 적절하게 이용되는 경우, 응답자 그룹과 이 그룹이 대표하는 인구의 어떠한 사항에 대한 의미를 더 잘 정의하고 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

온라인으로 진행하는 설문조사에서는 기술적 연구가 가장 일반적으로 사용되는 형식입니다. 흔히, 단체들은 주어진 주제에 대해 대상 그룹의 의견, 자세 또는 행동양상의 정도를 발견하고 측정하는 데 대한 수단으로 기술적 연구를 사용합니다. 그러나 기술적 연구에 대한 또 다른 일반적인 사용 방법에는 특정 그룹(연령, 소득, 결혼 여부, 성별, 등) 내의 인구통계학적 특성을 조사하는 데 있습니다. 이 정보는 있는 그대로 연구될 수도 있으며, 시간의 경과에 따라 동향을 측정하거나 상관관계 도출, 세분화, 벤치마킹 및 기타 통계적 기법 등과 같은 심도 있는 데이터 분석에도 사용될 수 있습니다.

어떠한 유형이든 연구를 수행할 때의 기법은 가치 있는 정보만을 확보하는 데 있습니다. 온라인 설문조사의 경우, 수집된 데이터를 통해 단체가 접하고 있는 특정 문제나 기회에 대해 조처를 취할 수 있습니다. 바로 이러한 점 때문에 설문조사 디자인을 시작하기 전에 연구 목표를 수립하는 것은 중요합니다. 연구 목표는 단체가 접하고 있는 문제에 대해 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 발견하려는 것이 정확하게 무엇인지를 파악하게 해줍니다. 예를 들어, 웹사이트가 방문자 피드백을 수집하고자 합니다. 내비게이션, 정보의 질 및 외관 등과 같이 사이트의 서로 다른 양상을 기반으로 연구 목표를 나눌 수 있습니다. 이렇게 적절하게 정의된 연구 목표로 연관성 있으며 실천하기에 명확한 경로를 제공하는 통찰력을 제공하는 질문지를 작성할 수 있습니다.

효과적인 기술적 연구에 대한 다음 단계는 결과의 정확성을 보장하는 데 있습니다. 이는 설문조사 디자인 및 연구 방법에서 편향 및 오류를 제한하는데서 시작됩니다. 샘플 설문조사에서 오류는 피할 수 없으나, 적절한 설문조사 표본 크기를 보유함으로써 오차 한계 및 신뢰 수준을 조정하는 것은 중요합니다.

기술적 연구를 진행하는 데 응답 대상이 필요하신가요? SurveyMonkey Audience가 설문조사에 올바른 대상을 구축하는 데 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 알아보세요.

단체들이 기술적 연구를 사용할 수 있는 방법은 매우 다양하며 거의 무제한적입니다. 연구 목표가 이미 수립되어 있는 상태에서 설문조사 디자인 단계에 들어서는 것이 중요하다는 것은 이미 알아보았지만 연구 계획이 가치 있는 정보를 제공할 수 있으리라는 것은 어떻게 알 수 있을까요? 연구 목표가 어떤 사항들을 포함해야 하는지를 이해하기 위해 오늘날 단체들이 기술적 연구를 사용하는 다음의 3가지 주요 방법을 살펴 보도록 하죠.

모든 선택형 질문은 응답자의 특성을 더 명확하게 정의하고자 하는 것이 목표입니다. 여기에는 응답자들에게 연령대나 주별로 인터넷에서 얼마나 시간을 소요하는지를 묻는 등, 성격이나 행동양상에 대한 이해도를 얻는 것이 포함됩니다. 이는 또한, 응답자들에게 제품에 대해 얼마나 만족하는지 또는 정당 강령에 대해 동의하는 정도를 묻는 것과 같이 그들의 의견이나 태도에 대해 묻는 데 사용할 수도 있습니다.

결론적으로는, 단체는 이러한 모든 정보를 사용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 예를 들어, 매장을 방문하기 전에 고객들의 대다수가 온라인 상에서 이미 제품을 검색해 본다는 사실을 발견하는 소매 매장은 광고팀을 어느 분야에 더 집중하게 할지를 결정하기 위한 통찰력을 얻을 수 있게 됩니다.

기술적 연구의 통계적 역량으로, 단체들은 시간의 경과에 따른 동향을 측정할 수 있습니다. 척도 0-10을 사용하여 고객들에게 호텔에 대한 만족도를 묻는 설문조사를 생각해 보세요. 결과 가치는 그 자체적으로도 임의적입니다. 평균 점수 8.3이 도대체 무슨 의미가 있는건지 잘 알 수 없습니다. 그러나, 호텔 경영진이 고객의 요구를 더 잘 충족하기 위해 변경 사항을 만들려면 이 동일한 설문조사를 나중에 다시 진행하여 새 평균 점수가 올라갔는지 또는 내려갔는지를 알아볼 수 있습니다. 이렇게 함으로써 이 호텔은 고객 만족도에 대한 진척 상황을 효율적으로 측정할 수 있고 새로이 시행하기 시작한 운영 방법과 절차를 효과적으로 측정할 수 있게 됩니다.

단체들은 또한, 기술적 연구를 사용하여 응답자 그룹을 서로 비교합니다. 예를 들어, 샴푸 회사가 설문조사를 통해 회사의 제품, 광고 및 이미지에 대한 태도를 측정하는 몇 가지 질문을 일반 인구집단에게 묻습니다. 이 설문조사에서 연령, 성별, 소득 등의 다양한 인구통계학적 질문이 물어집니다.

그 후, 이 샴푸 회사는 서로 다른 인구 집단과 그들의 태도를 비교하기 위해 데이터를 분석할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 이 회사는 성별 및 연령별로 의견의 차이를 통계적으로 파악할 수 있게 됩니다. 어쩌면 젊은 성인 남성들은 회사의 이미지에 대해 별로 좋지 않게 생각하고 있음을 발견할 수도 있습니다. 이 정보를 통해 이 인구 집단을 표적하는 제품을 새 제품 라인을 출시할 수 있습니다.

연구 목표가 이 세 가지 중 한 가지에 해당하는 경우, 목표 수립이 올바르게 진행되고 있다는 것입니다. 이제 결정할 일은 이렇게 수집한 데이터를 단체가 특정 문제나 기회에 대한 조치를 취하기 위해 어떻게 사용해야 하는가입니다. 성공적인 설문조사를 진행하는 것은 전체의 반에 지나지 않습니다. 수집한 정보를 어떻게 사용하느냐에 따라 연구 프로젝트가 얼마나 유용할지가 결정됩니다.

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