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정성적 연구 및 정량적 연구의 주요 차이점과 다음 연구에서 사용할 수 있는 시점에 대해 알아보세요.

노트북을 사용 중인 여성과 그 옆의 별 5개


정성적 연구 방법과 정량적 연구 방법의 차이점에 대해 얼마나 잘 알고 계신가요?

다음과 같이 사전에 정의된 옵션 중에서 선택한다고 가정하겠습니다.

  • 완전히 익숙함
  • 적당히 익숙함
  • 약간 친숙함
    ...이런 경우 측정 가능하고 수치 값에 할당할 수 있는 정량적 데이터를 제공해야 합니다.

반면, 답변을 글로 서술해서 설명해야 한다면 이는 서술적이며 측정할 수 없는 정성적인 데이터입니다.

어떤 방법이 더 좋을까요? 그건 연구 목표와 필요한 데이터에 따라 달라집니다.

두 방법의 차이점, 장점, 그리고 상호 보완 가능성에 대해 알아보세요.

정성적 연구는 인간의 행동, 동기, 감정을 깊이 이해하는 데 초점을 두는 직접적인 관찰 유형입니다. 정성적 연구의 가장 일반적인 유형은 인터뷰, 포커스 그룹, 서면 응답이 필요한 설문조사입니다.

  • 정성적 연구 참가자는 텍스트 상자 설문조사 질문에서와 같이 답변을 직접 기입하고 포커스 그룹이나 인터뷰에서는 질문에 구두로 응답하게 됩니다. 따라서 수집하는 정성적 데이터는 수치가 아니라 대부분 문자입니다.
  • 연구자는 일련의 일대일 인터뷰 또는 포커스 그룹을 수행할 수 있습니다. 한 번에 소수의 사람들의 생각에 초점을 두기 때문에 데이터 세트의 크기가 더 작을 가능성이 높습니다.
  • 단어 클라우드를 사용하여 정성적 데이터를 시각화하고 단어 크기별로 특정 동향을 강조할 수 있습니다. 영향력 있거나 통찰력 있는 참가자 인용문을 강조 표시할 수도 있습니다.
  • 정성적 데이터는 주관적이므로 한 모집단으로는 일반화할 수 없는 개별적인 생각, 감정, 판단을 의미합니다.

정량적 연구는 연구자가 측정하고, 예측하며, 가설을 검증하는 데 중점을 두는 데이터 수집 방식입니다. 가장 일반적인 정량적 연구 유형에는 설문조사, 실험, 연구, 데이터 분석이 있습니다.

  • 설문조사 참가자는 미리 정해진 보기 또는 폐쇄형 보기에서 답변을 선택합니다. 연구자는 이러한 응답에 수치 값을 할당하거나 백분율을 확인할 수 있습니다.
  • 실험을 하거나 연구를 수행하는 경우, 시간의 경과에 따라 참가자를 관찰할 수도 있습니다. 수집하는 정량적 데이터는 수치이거나 측정이 가능한 데이터입니다.
  • 수치 데이터를 수집할 땐 그래프나 차트를 쉽게 만들 수 있습니다. 또한, 데이터 추세를 추적하고, 수치를 필터링하거나 비교하여 분석할 수 있습니다.
  • 전반적으로 정량적 데이터는 객관적이기 때문에 특정 유형의 편향이나 개인적인 감정에 덜 영향을 받습니다.

새로운 제품 개발을 위한 시장 조사를 하고 있다고 가정해 봅시다. 정성적 연구를 해야 할까요, 아니면 정량적 연구를 해야 할까요? 그건 연구 목표와 이용 가능한 자원에 따라 달라집니다. 결정에 도움이 되도록 다음은 정성적 연구와 정량적 연구 각각의 강점과 한계를 살펴보도록 하겠습니다.

연구 유형장점제한 사항
정성적 연구
(인터뷰, 포커스 그룹, 설문조사 응답 작성)
-연구자들이 후속 질문을 하여 답변을 명확히 할 수 있음
-웹사이트 방문 수나 제품 반품률 같은 성과 지표에 맥락을 부여함
-독특한 관점, 새로운 아이디어, 주제를 발견하는 데 도움이 되는 주관적인 인사이트를 포착함
-기업 문화나 충족되지 않은 요구와 같은 무형 개념을 이해하는 데 도움됨
-데이터가 텍스트 기반이라 분석이 어려울 수 있음
-시간과 비용이 많이 들 수 있음
-통계적 유의성을 확보하기에 충분한 크기의 표본에 도달할 가능성이 낮음
-타겟팅 모집단의 요구를 대표하지 않는 결론을 내릴 위험이 있음
정량적 연구
(미리 정의된 보기가 있는 설문조사, 연구, 실험, 데이터 분석)
-분석을 위한 수치 및 통계 데이터를 제공함
-대규모 표본 크기에서 도출된 결과를 일반화할 수 있음
-데이터를 벤치마크하고 지표를 시간의 경과에 따라 추적할 수 있음
-더 비용 효율적일 수 있고, 확장이 더 쉬움
-설문조사와 같은 특정 유형의 정량적 연구는 시간과 비용이 덜 들 수 있음
-데이터 뒤에 숨은 '이유'를 파악할 수 없음
-아무리 정교하게 설계된 정량적 연구라도 표본 편향이 발생할 수 있음
-규모가 더 큰 시간 기반 연구는 수년이 걸릴 수 있으며 비용이 많이 들 수 있음

정량적 데이터와 정성적 데이터의 차이점으로 인해 두 가지를 함께 사용하여 서로 보완할 수 있습니다. 다음은 연구 주제를 보다 전체적으로 이해하기 위해 이 두 가지 연구 유형을 혼합하는 방법입니다

  • 혼합 연구 방법(Mixed Methods Research, MMR)은 연구자가 일차 연구에서 정성적 질문과 정량적 질문을 모두 통합하는 것입니다.
  • 두 가지 유형의 연구를 결합하면, 측정과 동향 추적에 유용한 '무엇' 또는 수치 데이터를 얻을 수 있습니다. 그리고 정성적 질문을 통해 정량적 데이터에 맥락이나 '이유'를 부여할 수 있습니다.
  • 예를 들어, 동일한 고객에게 1년 동안 매달 설문조사를 보내는 장기 연구를 진행한다고 가정해 봅시다. 연구가 끝난 후, 몇몇 참여자를 인터뷰하여 그들이 왜 그렇게 응답했는지에 대해 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

설문조사는 혼합 연구 방법을 수행하는 데 아주 유용한 도구입니다. 설문조사를 작성할 때, 더 나은 인사이트를 확보하기 위해 개방형과 폐쇄형 설문조사 질문을 모두 포함할 수 있습니다. 다음은 정성적 연구와 정량적 연구의 차이를 활용하는 방법 및 예시입니다.

직원 참여도나 고객 충성도를 측정할 때, 일반적으로 Net Promoter Score®(NPS)를 사용합니다. 이미 사용하지 않고 있다면, 연구에 추가하는 것을 고려해 볼 만합니다. NPS는 많은 조직이 성과 추적을 위해 사용하는 업계 표준이기 때문입니다.

‘친구나 동료에게 우리 제품을 추천할 가능성이 얼마나 됩니까?’라는 질문은 정량적 데이터를 제공합니다.

NPS 설문조사 질문 예시

한 달은 NPS가 70이고, 다음 달은 60이라고 가정하겠습니다. NPS를 벤치마킹하고 추적하고 있다면 어떤 문제가 있는지 파악할 수 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모를 수 있습니다. 이럴 때는, 다음과 같이 설문조사 로직을 활용해 낮은 점수를 준 고객에게 그 이유를 설명해 달라고 요청할 수 있습니다.

개방형 설문조사 질문 예시

설문조사에서는 별점부터 스마일까지 다양한 설문조사 등급 척도가 있습니다. 많은 보기는 ‘동의 정도’나 ‘만족도 수준’, 또는 기타 다른 것들을 선택할 수 있는 단어 척도로 이루어져 있습니다.

이러한 응답은 주관적으로 보일 수 있지만, 실제로는 차트화하고 추적 및 분석이 가능한 정량적 데이터가 됩니다. 다음은 SurveyMonkey의 직원 만족도 설문조사 템플릿의 예입니다.

직원 만족도 설문조사

물론 ‘매우 동의하지 않음’ 또는 ‘매우 동의함’은 의견이지만 이러한 보기는 퍼센트나 수치로 나눌 수 있습니다. 예를 들어 설문조사 참여자 중 59%가 직장 문화에 만족한다고 응답했습니다.

숫자는 이야기의 일부만을 말해줍니다. 더 깊은 맥락을 얻기 위해 개방형 질문을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 59%가 좋은 수치인지 나쁜 수치인지 어떻게 알 수 있을까요? 작년과 비교해 높아졌다면 좋은 것일 수 있습니다. 하지만 왜일까요?

‘직장에서의 경험을 설명해주세요’와 같은 질문을 하여 세부정보를 알아보세요. 받은 답변은 다음 단계의 작업에 영향을 줄 수 있습니다.

  • 표본 크기 또는 연구에 참여한 사람 수를 신중히 고려하세요. 그래야 결과를 연구 중인 전체 모집단에 신뢰감을 가지고 일반화할 수 있을지를 판단할 수 있습니다.
  • 텍스트 분석 등의 정성적 데이터를 시각화하고 해석할 수 있는 소프트웨어 도구를 활용하세요.
  • 정량적 방법을 효과적으로 활용하고 있는지 점검하세요. 예를 들어, 목표 시장의 구매 습관을 이해하고자 한다면, 인구 통계 질문을 포함시키는 것이 좋습니다. 다양한 모집단이 포함된 경우, 서로 다른 인구 통계적 그룹이 질문에 어떻게 응답했는지에 대해 심도 있는 분석을 수행할 수 있습니다.
  • 질문이 결과의 질을 좌우함을 유념하세요. 시작하기 전에 효과적인 연구 질문 작성 방법을 반드시 익혀두세요. 그래야 명확하고 편향 없는 질문을 작성하여 신뢰도 높은 데이터를 수집할 수 있습니다. 시간을 절약하고 싶다면, 전문가들이 작성하고 맞춤이 가능한 설문조사 질문 및 템플릿을 활용하세요.

어떤 질문을 해야 할지, 또 받은 답변을 어떻게 이해할지를 아는 것은 중요합니다. SurveyMonkey의 설문조사 템플릿과 기능을 활용하면 다음 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있습니다.

SurveyMonkey의 고객 만족도 설문조사 템플릿을 확인해 보거나 다음의 예시들을 둘러보세요.

회사에 대해 전반적으로 얼마나 만족하십니까, 또는 얼마나 불만족하십니까?

  • 매우 만족
  • 다소 만족함
  • 만족하지도 불만족하지도 않음
  • 다소 불만족
  • 매우 불만족

저희 제품을 설명하는 데 다음 단어 중 어떤 것을 사용하시겠습니까? 해당 사항을 모두 선택하세요.

  • 신뢰할 수 있음
  • 고품질
  • 유용함
  • 독창적임
  • 가성비가 좋음
  • 너무 비쌈
  • 비실용적임
  • 비효과적임
  • 저품질
  • 신뢰할 수 없음

저희가 귀하의 질문 및 우려 사항을 해결하는 데 얼마나 시간이 걸렸습니까?

  • 예상보다 훨씬 짧게
  • 예상보다 짧게
  • 예상했던 정도
  • 기대했던 것보다 더 느리게
  • 기대했던 것보다 훨씬 더 느리게
  • 다른 의견, 질문이나 문제가 있습니까?
  • 이보다 더 높은 평가도를 받기 위해 이 회사가 개선할 수 있는 점은 무엇이라고 생각하십니까?
  • 저희 웹사이트를 개선할 수 있는 방법에 대한 다른 의견이 있으십니까?
  • 이 소프트웨어를 개선할 수 있는 방법에 대한 의견이 있으십니까?
  • 위의 보기를 선택한 이유를 저희에게 알려 주세요.

SurveyMonkey의 시장 연구 설문조사 템플릿을 확인해 보거나 다음의 예시들을 둘러보세요.

저희 브랜드에 얼마나 친숙하십니까?

  • 완전히 익숙함
  • 매우 익숙함
  • 다소 익숙함
  • 별로 익숙하지 않음
  • 전혀 익숙하지 않음

이 제품 카테고리를 가장 마지막으로 사용했던 때는 언제입니까?

  • 지난 주 안에
  • 지난 달 안에
  • 지난 3개월 안에
  • 지난 6개월 안에
  • 지난 12개월 안에
  • 12개월 이전에
  • 신뢰할 수 없음

로고 전반에 대해 생각해 볼 때 다음 중 어느 것이 느낌을 가장 적절하게 표현합니까?

  • 매우 좋아함
  • 다소 좋아함
  • 중립적으로 느낌
  • 다소 싫어함
  • 매우 싫어함
  • 이 제품 유형을 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 브랜드는 무엇입니까?
  • 이 신제품에서 가장 개선하고 싶은 점은 무엇입니까?
  • 온라인에서 주로 어떤 종류의 제품을 구매하십니까?
  • 현재 타사에서 제공하는 경쟁 제품의 개선에 가장 크게 기여할 변화는 무엇이겠습니까?
  • 이 로고를 볼 때 무엇이 가장 먼저 떠오릅니까?

SurveyMonkey의 직원 피드백 설문조사 템플릿을 확인해 보거나 다음의 예시들을 둘러보세요.

이 직원의 업무 품질은 얼마나 좋습니까?

  • 최고로 좋음
  • 매우 좋음
  • 어느 정도 좋았음
  • 별로 좋지 않음
  • 전혀 좋지 않음

저는 전문가로서의 성장 기회에 만족합니다.

  • 매우 반대
  • 반대
  • 중립/동의하지도 동의하지 않지도 않음
  • 동의
  • 매우 동의

직장에서 현재의 역할에 대해 얼마나 만족하거나 불만족하십니까?

  • 매우 만족함
  • 다소 만족함
  • 다소 불만족함
  • 매우 불만족함
  • 회사의 채용 과정을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?
  • 지금까지 작업한 것 중 가장 좋아하는 프로젝트는 무엇입니까? 가장 좋아하지 않는 프로젝트는 무엇입니까?
  • 상사가 본인의 성과를 개선하려면 무엇을 해야 합니까?
  • 이 회사에서 퇴사하는 이유는 무엇입니까?

SurveyMonkey의 이벤트 피드백 설문조사 템플릿을 확인해 보거나 다음의 예시들을 둘러보세요.

전반적으로, 이벤트를 어떻게 평가하시겠습니까?

  • 최고임
  • 매우 좋음
  • 좋음
  • 보통
  • 안 좋음

행사가 얼마나 조직적이었습니까?

  • 완전히 조직적임
  • 매우 조직적임
  • 어느 정도 조직적임
  • 그다지 조직적이지 않음
  • 전혀 조직적이지 않음

행사가 너무 길었습니까, 너무 짧았습니까, 아니면 적절했습니까?

  • 매우 지나치게 긺
  • 너무 긺
  • 적당했음
  • 너무 짧음
  • 매우 지나치게 짧음

향후 이 이벤트에 참석할 가능성은 얼마나 됩니까?

  • 가능성 최고로 높음
  • 가능성 매우 높음
  • 다소 가능성 있음
  • 그다지 가능성 없음
  • 가능성 전혀 없음
  • 이벤트에 대해 마음에 들었던 점은 무엇입니까?
  • 이벤트에 대해 마음에 들지 않았던 점은 무엇입니까?
  • 이벤트에 대해 더 나누고 싶은 의견이 있으십니까?
  • 이 이벤트에 대해 어떻게 알게 되었습니까?
  • 이벤트에 참석할 예정이 아니라면 이유를 설명해 주세요.
  • 이 이벤트에서 어떤 점에 대해 알거나 논의하고 싶으십니까?

NPS, Net Promoter 및 Net Promoter Score는 Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company 및 Fred Reichheld의 등록 상표입니다.