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설문조사 연구의 세 가지 주요 유형에 대해 알아보고 SurveyMonkey가 다음 연구 프로젝트를 어떻게 도와드릴 수 있는지 알아보세요.

SurveyMonkey 로고

설문조사를 통해 대상 응답자로부터 중요한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 이 가이드는 설문조사의 세 가지 주요 유형인 탐색적, 기술적, 인과적 유형에 대해 안내하여 연구 목표의 달성을 위한 올바른 접근법과 적용법을 결정하는 데 도움을 줄 것입니다. 

설문조사 기반의 연구 계획 개발에 도움이 되는 사항을 다음과 같이 살펴보겠습니다.

설문조사는 전반적인 연구 전략의 일부로 데이터를 제공하는 1차적 도구입니다. 설문조사 연구는 제품 개발에서 마케팅 캠페인에 이르기까지 가치 있는 주 연구 데이터를 제공하여 모든 사항에 대해 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 필요한 답변을 얻는 데 매우 중요합니다.

설문조사 연구는 수행하는 방법에 관계없이 다음과 같은 특성을 갖추어야 합니다.

  • 사용도: 설문조사는 인간 행동에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다.
  • 체계적: 설문조사 연구는 증거를 수집하기 위해 체계적인 절차를 따라야 합니다. 
  • 재현 가능성: 동일한 방법을 두 번 이상 적용하여 유사한 결과를 얻을 수 있어야 합니다.
  • 유형: 탐색적, 기술적 또는 인과적인 설문조사를 온라인 및 오프라인 형식으로 사용할 수 있어야 합니다. 
  • 데이터: 설문조사 연구는 정량적 데이터와 정성적 데이터를 모두 수집할 수 있어야 합니다.
  • 공정성: 표본 수집은 편향을 피하기 위해 무작위로 이루어져야 합니다.
NPS-거래적-관계적

찾고 있는 정보의 유형과 사용하는 설문조사 연구 방법에 따라 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

설문조사는 일반적으로 수행하기 쉬우며 특히 온라인에서 수행하기 쉽습니다. SurveyMonkey를 사용하는 경우 설문조사 연구를 쉽게 맞춤화할 수 있는 수백 개의 맞춤형 템플릿에 액세스할 수 있습니다. SurveyMonkey 데이터 대시보드를 통해 데이터를 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 차트와 그래프로 전환할 수 있습니다.

온라인으로 설문조사를 수행하는 것은 데이터를 수집하는 가장 비용 효율적인 방법일 것입니다. 대면 설문조사 및 인터뷰에는 훈련된 직원이 데이터를 수집하고, 계산하고, 분석해야 합니다. 

설문조사를 통해 짧은 시간에 많은 사람들로부터 데이터를 수집할 수 있어 더 큰 비용을 절약할 수 있습니다. 목표 시장을 위한 참여자 목록이 없다고요? SurveyMonkey Audience와 같은 글로벌 설문조사 패널이 필요한 응답자에게 다가가는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

설문조사 연구 방법의 주요 이점은 정량적 및 정성적 데이터 모두를 수집하여 대상 응답자에 대한 완전한 상을 확보할 수 있다는 것입니다. 객관식, 리커트 척도, 드롭다운, 순위형 등의 다양한 질문 유형을 사용하여 정량적인 인사이트를 확보하세요. 또한 개방형 질문을 통해 개별적인 관점을 강조하는 데 필요한 일화적 정보를 얻을 수도 있습니다.

여느 유형의 연구와 마찬가지로 설문조사 사용에는 다음을 포함하는 몇 가지 단점이 있습니다.

설문조사 참가자는 온라인 설문조사의 익명성 때문에 정직한 답변을 제공할 필요가 없다고 느낄 수 있습니다.

응답자는 일부 질문에 응답하지 않기로 선택할 수 있으며 이로 인해 결과가 편향될 수 있습니다.

질문과 답변이 충분히 구체적이지 않으면 응답자는 해석하고 답변하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, ‘한 번만’이라고 대답하려는 사람에게는 ‘예’ 또는 ‘아니오’ 유형의 질문이 어려울 수 있습니다.

연구 방법에는 여러 가지 유형이 있습니다. 이 안내서에서는 세 가지 주요 유형인 탐색적, 기술적 및 인과적 연구를 살펴봅니다. 설문조사 연구설계하기 전에 이러한 유형에 익숙해지는 것이 도움이 됩니다.

탐색적 연구는 마케팅이나 비즈니스 전략의 중요한 일부입니다. 이 연구의 초점은 통계적으로 정확한 데이터를 수집하는 대신 아이디어와 인사이트를 발견하는 데 있습니다. 이런 이유로 탐색적 연구는 전체적인 연구 계획의 시작점에 가장 적합합니다. 이 유형은 회사 문제, 잠재적 성장 분야, 대안적 조치 사항 및 통계적인 연구를 요하는 분야의 우선 순위를 더 심도 있게 정의하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다.

온라인 설문조사에서 탐색적 연구의 가장 일반적인 예는 정성적 데이터를 위한 개방형 질문 형식에서 볼 수 있습니다. 탐색적 질문을 설문조사 대상에 대한 이해 정도를 확장하는 것으로 생각해 보세요. 텍스트로 작성된 응답은 통계적으로 측정할 수는 없지만, 새로운 착수 작업이나 해결해야 할 문제를 발견하도록 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다.

탐색적 연구의 주요 특성은 다음과 같습니다.

  • 조사형 질문 포함: 주제를 더욱 깊이 질적으로 이해하기 위해 사용됩니다.
  • 새로운 세부 정보 파악: 해당 주제에 대해 자세히 알아가면서 답변을 통해 알려지지 않은 문제나 새로운 솔루션을 발견할 수 있습니다. 
  • 측정 가능한 데이터를 생성하지 않음: 정성적 설문조사에서 언급한 바와 같이 데이터를 정량화할 수 없습니다.
  • ‘이유’에 대한 답변 제공: 정량적 연구 방법과 달리 어떤 일이 발생한 이유 또는 행동의 동기에 대한 답을 찾습니다.

기술적 연구는 그 정량적인 특성으로 인해 가장 일반적이며 결론적인 형태의 설문조사 연구입니다. 탐색적 연구 방법과 달리, 기술적 연구는 미리 계획되고 폐쇄형 질문을 포함하는 구조화된 설문조사를 활용합니다. 또한 연역적으로, 설문조사 구조와 질문이 기존의 이론이나 연구 영역을 기반으로 미리 결정됩니다. 수집된 데이터는 그런 다음 가설이나 가정을 테스트하는 데 사용됩니다.

기술적 연구의 목표는 주어진 주제에 대해 특정 모집단이 가지고 있는 의견, 태도 또는 신념을 정량화하고 분류하는 것입니다. 예를 들어, 기술적 설문조사는 보기가 미리 정의된 객관식 질문을 사용할 수 있습니다. 이러한 연구는 심도 있는 질적 인사이트를 제공하지는 않지만, 이러한 표준화된 질문을 통해 통계적으로 분석하고 유추할 수 있는 데이터를 확보할 수 있습니다. 

응답을 일정한 카테고리로 그룹화하면 대상 응답자들의 특정 의견이나 행동의 발생 정도를 측정할 수 있습니다. 또한, 시간의 경과에 따른 비교를 통해 태도와 동향의 변화를 파악할 수 있습니다.

지구본에서 특정 시장을 가리키고 있는 이미지

SurveyMonkey Audience로 다양한 규모의 사람들에게 설문조사를 보내세요.

기술적 연구의 주요 특성은 다음과 같습니다.

  • ‘이유’가 아닌 ‘무엇’에 집중: 기술적 연구는 탐색적 연구와 달리 대상 응답자의 태도, 의견 및 행동을 정의하고자 합니다. 
  • 양적: 결과 데이터가 수치 데이터이며 통계적으로 분석할 수 있어 정량적 인사이트를 위한 패턴, 평균 및 상관관계를 확인할 수 있습니다. 
  • 결정적: 수치 데이터를 생성하여 통계적 유의성이 있는 결론을 도출하는 정량적 폐쇄형 질문을 사용합니다. 
  • 유의성: 결과의 유의성을 측정하고 패턴 및 동향을 결정합니다.

인과적 연구는 기술적 연구처럼 양적이며, 미리 계획되어 있고 구조화된 작업입니다. 이러한 특성으로 인해 이러한 연구 유형은 또한 결정적인 것으로 간주됩니다. 그러나 인과적 연구는 단순히 변수 간의 인과 관계를 밝혀내기 위해 관찰하는 범위를 초월합니다.

기술적 연구는 어떤 현상을 관찰하고 정량화하는 반면, 인과적 연구는 인과 관계의 효과에 대한 가설을 검증하기 위한 시험을 통해 능동적으로 변수를 조정합니다. 예를 들어, 인과적 설문조사는 그룹들은 대조 그룹과 테스트 그룹을 비교하여 서로 다른 중재 요소의 영향을 평가할 수 있습니다.
인과적 연구의 목적은 다음과 같은 두 가지입니다.

  1. 정량적 데이터 분석을 통해 변수 간의 연관성을 확립합니다.
  2. 변수를 의도적으로 수정하고 결과를 측정함으로써 인과 관계가 존재하는지 여부를 판단합니다.

인과적 연구의 주요 특성은 다음과 같습니다.

  • 결정적: 이 유형의 연구는 구조화된 디자인, 사전 계획성 및 정량적인 특성으로 인해 연구자들이 인과 관계에 대해 확실하게 의견을 제시할 수 있습니다. 
  • 과학적: 인과관계를 확인하려는 목표로 인해 인과적 연구는 탐색적 연구나 기술적 연구보다 더 과학적입니다.
  • 통제: 테스트 중인 변수의 영향을 분리하기 위해 다른 모든 변수를 일정하게 유지하여 교란 요인을 통제합니다. 
  • 순차적: 인과관계를 수립하기 위해 원인이 제안된 결과보다 우선임이 입증되어야 합니다.
직원-온보딩
  • 탐색적 연구 적용에는 사례 연구, 현장 관찰, 포커스 그룹 및 인터뷰가 포함됩니다.
  • 기술적 연구 적용에는 기술적 설문조사, 기술적-규범적 설문조사, 기술적 분석 설문조사 및 상관관계 설문조사가 포함됩니다.
  • 인과적 연구 적용에는 제품 테스트, 광고 개선, 고객 유지 노력 및 커뮤니티 요구 사항이 포함됩니다.

연구 설문에는 온라인, 전화, 대면의 세 가지 주요 형식이 있습니다. 연구에 적합한 형식을 결정하기 위해 각 형식을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

온라인 설문조사는 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 설문조사 형식입니다. 이 저비용의 설문조사 형식은 한 그룹의 사람들, 특히 대형의 청중에게 다가가는 가장 쉬운 방법입니다. 교육 기관, 기업, 의료 기관, 마케팅 대행사 등 다양한 조직에서 온라인 설문 조사를 사용합니다.

온라인 설문조사 사용의 이점:

  • 정확한 결과: 온라인 설문조사는 대부분의 응답자가 완료하기 매우 쉽기 때문에 오차 한계가 매우 낮습니다. 
  • 인적 오류 최소화: 데이터를 분석할 준비가 되면 설문조사 플랫폼이 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다.
  • 응답자의 익명성 유지: 온라인 설문조사는 일반적으로 익명으로 진행되므로, 응답자는 부당한 처우에 대한 걱정 없이 자신이 원하는 바를 표현하는 데 더욱 편안함을 느낍니다. 
  • 대규모 응답자에 대한 액세스: 온라인 설문조사를 통해 전 세계 청중에게 다가갈 수 있습니다. 예를 들어 SurveyMonkey Audience를 사용하면 최대 5,000개의 완성된 응답으로 목표 시장에 도달할 수 있습니다.
  • 유연성: 온라인 설문조사 기술을 통해 연구자는 질문에 대한 참가자의 답변을 기반으로 건너뛰기 로직을 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 설문조사 진행 과정을 각 응답자에게 맞춤화할 수 있습니다.
  • 신속하게 시작할 수 있는 템플릿: SurveyMonkey는 설문조사를 빠르고 쉽게 준비할 수 있도록 다양한 맞춤형 무료 설문조사 템플릿을 제공합니다. 로고, 이미지, 글꼴 등의 브랜딩을 추가할 수 있습니다.

한때 매우 인기 있는 정보 수집 방법이었던 전화 설문조사는 디지털 설문조사의 도래와 대부분의 가정에서 일반 전화 사용도가 쇠퇴함에 따라 그 사용률이 감소했습니다. 

전화 설문조사는 직접 방문 방법에 비해 대량으로 표본에 접근할 수 있는 방법을 제공합니다. 그러나 이러한 작업을 관리하는 데는 많은 시간과 직원이 필요합니다.  

전화 설문조사의 주요 단점에는 인적 오류, 특히 필사적 오류로 인한 데이터 왜곡의 위험과 응답자들이 설문조사 면접관에게 직접 이야기하기 때문에 덜 정직한 의견을 제공한다는 점입니다.

대면 인터뷰는 직접적인 대화와 관찰을 통해 풍부하고 자세한 인사이트를 얻을 수 있지만, 표본이 큰 경우에는 비용이 많이 드는 경향이 있습니다. 설문조사 진행자는 이 형식을 활용하는 고품질 데이터를 얻을 수 있도록 철저히 교육받아야 합니다. 예를 들어 몸짓 언어 단서를 인식하고 기록하며, 관련 있는 후속 질문을 하고, 필요한 경우 추가 정보를 조사해야 합니다.

또한, 대면 인터뷰에는 다양한 유형의 설문조사 편향이 발생할 위험이 있습니다. 이에 대한 자세한 내용은 여기를 읽어보세요.

연구 설문은 의사결정과 전략에 영향을 주는 인사이트를 확보하는 데 유용합니다. 예를 들어, 음식점 주인은 고객을 상대로 설문조사를 수행하여 서비스를 개선할 수 있습니다. 선거 유세는 메시지를 더욱 명확히 하기 위해 유권자들을 상대로 여론조사를 실시할 수 있습니다. 또는 소프트웨어 회사가 제품 개발에 대한 정보를 얻기 위해 사용자들로부터 의견을 구할 수 있습니다.

이러한 연구의 최종 목표와는 관계없이 연구 설문을 실시하는 데는 네 가지 주요 이유가 있습니다.

  1. 설문조사는 확실한 수치를 제공합니다: 정량적 데이터를 산출하는 설문조사를 수행할 땐 결정을 뒷받침할 수 있는 확실한 수치를 확보할 수 있습니다. 명확한 수치는 의사 결정을 위해 이해관계자에게 연구 결과를 제시할 때도 유용합니다. 고객이 특정 제품 기능을 다른 제품보다 선호한다는 것을 정량화 가능한 데이터를 통해 증명할 수 있다면 훨씬 더 강력하게 요점을 제시할 수 있습니다.
  2. 설문조사는 지속적인 벤치마크를 제공합니다: 동향을 나타내는 데이터 패턴은 고객이 원하는 것에 대한 데이터가 아니라, 연구 자체에서 발견될 때 매우 강력한 힘을 발휘합니다. 회사 충성도에 대한 척도를 제공하는 Net Promoter® Score(NPS)를 생각해 보세요. 하지만 분기별로 NPS를 반복하여 점수가 하락 추세에 있음을 알게 되면 이러한 상황을 조사하고 문제를 수정하기 위해 조치할 수 있습니다.
  3. 설문조사는 대규모 응답자를 대상으로 수행할 수 있습니다: 일부 경우에는 특정 모집단에 대한 연구 타당성 및 일반화를 위해 더 큰 규모의 대상 응답자가 필요합니다. SurveyMonkey와 같은 플랫폼에서 만들고 수행하는 온라인 설문조사는 모바일 수행력이 있기 때문에 대규모 그룹에 훨씬 더 편리하게 이용할 수 있습니다. 
  4. 설문조사 익명성은 솔직한 피드백 제공을 촉진합니다: 온라인 설문조사는 참가자가 익명을 유지할 수 있도록 개방적이고도 정직한 의견을 장려합니다. 익명성은 장애 요인을 제거하여 사람들이 비판에 대한 염려 없이 더욱 진실하고 솔직한 응답을 제공할 수 있습니다.

설문조사를 만들기 전에, 조사 목표와 대상 응답자를 명확하게 정의해야 합니다. 시기, 길이, 구조, 질문 표현 및 인센티브를 고려하여 응답을 최적화하세요. 다음은 실행 가능한 고품질 데이터를 수집할 수 있는 설문조사 작성을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 설문조사 설계 팁입니다. 

관련 자료: 설문조사 101

  • 목표에 연관된 연구 질문을 개발합니다. 유용한 인사이트를 제공하지 않는, 불필요하거나 중복되는 질문은 제거합니다.
  • 설문조사를 논리적으로 구성하고, 쉬우면서도 민감하지 않은 질문에서 시작하여 좀 더 복잡하거나 개인적인 질문으로 옮겨갑니다.
  • 응답자를 혼란스럽게 할 수 있는 기술적 전문 용어나 복잡한 어구는 피하여 내용을 단순 명료하게 유지합니다.
  • 가능한 한 설문조사 길이를 제한하여 응답자의 피로를 줄이고 몰입도를 유지하도록 합니다.
  • 응답에 대한 감사의 표시로 할인, 포인트 또는 기프트 카드와 같은 인센티브를 통해 참여를 유도합니다.
  • 진행 시작 전에 설문조사를 테스트하여 피드백을 바탕으로 질문과 전체적인 흐름을 조정합니다.

탐색적, 기술적 및 인과적 연구를 올바르게 조합하여 활용하는 것은 비즈니스, 학술 또는 기타 용도 목적에 관계없이 설문조사의 목표를 달성하는 핵심입니다. 연구 계획에 적절한 유형의 설문조사가 포함되도록 하면 더욱 성공적인 결과를 낼 수 있습니다. 잘 작성된 설문조사를 통해 수집된 정량적 및 정성적 데이터의 조합은 현명한 전략과 의사결정을 위한 정보를 제공하는 데 필요한 실행 가능한 인사이트를 제공해 줄 수 있습니다. 

오늘 시작하세요. 그리고 설문조사 응답자를 확보하는 데 도움이 필요한 경우 SurveyMonkey Audience를 방문하거나 연구 조건에 가장 적합한 플랜을 선택하세요!

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