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SurveyMonkey는 모든 사용 사례와 요구를 다루도록 구축되었습니다. 제품을 둘러보고 SurveyMonkey로 어떤 효과를 누릴 수 있는지 알아보세요.

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빌트인 AI을 통한 더 나은 설문조사 작성과 빠른 인사이트 발견

시장 조사에 필요한 모든 것을 갖춘 솔루션

기본서식

비즈니스에 대한 고객 만족도와 충성도를 측정

고객을 만족시켜 지지자로 만드는 것이 무엇인지 파악

실행 가능한 인사이트를 얻어 사용자 경험을 개선

잠재 고객, 참석자 등으로부터 연락처 정보를 수집

다음 이벤트를 위해 쉽게 RSVP를 받고 확인

다음 이벤트 개선을 위해 참석자가 무엇을 원하는지 파악

참여도를 높이고 더 나은 결과를 이끌어낼 인사이트를 발견

참석자들의 피드백을 받아 회의 운영 방법을 개선

동료 피드백을 통한 직원 성과 향상

더 나은 코스를 만들고 교수법을 개선

학생들이 코스 자료 및 프레젠테이션을 어떻게 평가하는지 파악

신제품 아이디어에 대한 고객의 생각을 파악

리소스

설문조사 및 설문조사 데이터 사용에 대한 모범 사례

설문조사, 비즈니스를 위한 팁 등에 관한 블로그

SurveyMonkey 이용에 대한 튜토리얼 및 사용법 가이드

일류 브랜드들이 SurveyMonkey로 성장을 견인하는 방법

종단 연구 수행 방법: 시간의 경과에 따른 성과 추적

설문은 스냅샷과 같아서 한 설문으로부터 한 시간, 장소 및 그룹의 사람들에 대한 결론만 도출할 수 있습니다. 보통은 이것으로 충분합니다.

하지만 때로는 설문에 참여했던 사람들이 어떻게 변하고 있는지 알아보고 싶을 수도 있습니다. 그런 경우에는 한 번의 설문 즉, 스냅샷만으로 충분하지 않습니다. 시간에 걸쳐 추세를 추적하고 이해하려면 설문을 반복해야 합니다.

사람들이 어떻게 변하고 있는지 알아보려면 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 첫 번째 방법은 벤치마크입니다. 즉, 시간에 걸쳐 서로 다른 그룹의 사람들에게 같은 질문을 하여 의견이 어떻게 변하는지 확인하는 것입니다. 두 번째 방법은 본 게시물에서 중점적으로 다루는 종단 설문입니다.

종단 연구 또는 설문을 실행할 때에는 여러 주, 여러 달, 심지어 여러 해에 걸쳐 장기간 동일한 응답자 그룹을 확인하는 것입니다.

종단 연구(longitudinal study)는 각 설문 응답자가 설문을 한 번만 완료하지만 벤치마크 데이터를 모으려면 설문을 여러 번 수행해야 할 수 있는 횡단 설문(cross-sectional survey)과 다릅니다.

그렇다면 종단 연구를 실행하려는 이유가 무엇일까요? 1968년 시작하여 지금까지도 진행 중인 이 조사처럼 응답자의 일생에 걸친 변화를 모니터링하여 매우 일관된 응답자 그룹으로부터 결론을 도출하고자 할 수 있습니다.

조만간 수십 년에 걸친 조사를 수행해야 하는 시장에 있지는 않겠지만 설문을 반복하여 시간에 걸친 응답자 태도와 행동의 변화를 추적하면 이로울 수 있습니다. 같은 사람을 대상으로 반복해서 설문을 수행할 때에는 패널 설문을 수행하는 것입니다.

예를 들어 자신이 독자들이 새 이메일 뉴스레터 디자인에 어떻게 반응하는지 알아보고 싶은 온라인 마케터라고 가정해 보세요.

디자인을 변경한 후 무작정 독자들에게 설문을 보내는 대신 현재 디자인의 어느 부분이 마음에 들고, 들지 않는지 묻는 설문을 먼저 보내세요(즉, 콘셉트 테스트 만들기). 피드백을 통해 발견한 정보를 최신 디자인에 적용할 수도 있습니다!

그런 다음, 새로 디자인한 뉴스레터를 보낸 후 후속 설문을 보내세요. 같은 독자들을 대상으로 설문하고 있으므로 처음 디자인에 대한 이들의 태도와 의견을 두 번째 디자인에 대한 이들의 반응과 비교할 수 있으며, 작은 변화로 통계적으로 유의미한 결과를 얻게 됩니다. 서로 다른 그룹을 대상으로 두 번의 횡단 설문을 했다면 유의미한 차이를 보기 위해 더 많은 변화가 있어야 할 것입니다.

독자 피드백에 따라 디자인을 더 변경하는 경우에는 시간에 걸쳐 디자인을 계속 다듬어 나가면서 처음 디자인으로 받은 초기 독자 만족도 아래로 만족도가 떨어지는 일이 없도록 할 수 있습니다.

수백만 명의 자격을 갖춘 설문 참여자들이 준비되어 있습니다.

동일한 패널을 대상으로 설문을 반복하면 응답자 태도와 행동의 변화를 추적할 때 유용하지만 정확히 같은 응답자에게 설문을 실시할 수 없는 경우도 종종 있습니다.

이 경우에는 동일한 사람들에게 뉴스레터를 발송하더라도 같은 의견을 캡처할 수 없을 것입니다. 뉴스레터 구독을 취소하는 사람도 있고 신규 독자가 생겨나기도 합니다.

이런 경우 순환 패널 설문을 사용합니다. 패널 설문의 초기 표본에서 일부를 점차적으로 바꾸고 신규 독자로 패널을 보완합니다. 이 경우에는 이메일 목록에서 누가 설문을 작성하고 있는지 쉽게 추적할 수 있습니다.

이런 방식으로 설문을 통해 기존 독자든 신규 독자든 모든 독자들의 의견을 듣는 동시에 표본 그룹의 의견이 변하는 것도 캡처할 수 있습니다.

종단 설문을 만들 때 다음 3가지를 염두에 두세요.

  1. 모든 설문에서 질문을 동일하게 유지하는 것이 더 좋습니다. 연구 결과, 질문하는 방식을 변경하는 경우 같은 응답자이더라도 매우 다른 답변을 받을 수 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 가장 정확하게 추세를 조사하려면 반복하는 모든 설문에서 동일한 질문을 하는 것이 가장 좋습니다.
  2. 패널 설문을 계획할 때 첫 번째 설문에 응답자들 중 두 번째 설문에 응답하지 않는 사람들도 있다는 것을 기억하세요. 따라서 동일한 그룹을 대상으로 3번 설문하는 패널 설문을 진행하면서 세 번째 설문에서 최소한 1,000명의 응답자를 원한다면 두 번째 또는 세 번째 설문에 응답하지 않는 응답자들을 고려하여 첫 번째 설문에서 1,000명 이상의 응답자를 대상으로 해야 합니다.
  3. 얼마나 자주 설문을 실시할지 결정해야 합니다. 너무 자주 설문하면 어떤 변화가 발생할 만큼 충분한 시간이 지나지 않을 수 있으므로 리소스와 시간을 낭비하는 결과를 낳을 수 있습니다. 반면, 너무 오랜 간격을 두고 설문하면 그동안 패널 설문에서 나간 사람들이 생겨서 나중 설문에서는 응답률이 떨어질 수 있습니다.

생각해 보면 종단 연구의 적용 분야는 셀 수 없이 많습니다. 새 광고가 실제로 제품을 구매하는 사람들에게 영향을 미쳤는지 알아보거나, 제품 구매자에게 후속 질문을 하여 만족스럽게 제품을 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.

한 데이터 집합이 하나의 상황에 대한 충분한 설명이 될 수도 있지만 시간에 걸쳐 설문을 반복하여 얻게 되는 컨텍스트는 합리적 결정과 개선을 지원할 것입니다.

도구 키트 디렉터리

역할 또는 업계에서 피드백을 활용할 수 있도록 돕기 위해 디자인한 도구 키트를 살펴보세요.

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