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설문조사는 정성적일까요, 아니면 정량적일까요? 설문조사는 둘 다 모두에 해당합니다. 이러한 조사 방법을 언제 어떻게 사용해야 하는지 알아보고 원하는 조사의 수행을 위해 SurveyMonkey의 전문적인 설문조사 템플릿을 둘러보세요.

SurveyMonkey 로고

정량적 조사와 정성적 조사는 설문조사에 사용하여 광범위하고 심도 있는 결과를 확보할 수 있는 상호 보완적인 방법입니다.

방법 선택은 조사 목표를 달성하기 위해 수집하려는 데이터 및 인사이트의 유형에 따라 다릅니다. 정성적 데이터는 개별 응답을 심도 있게 이해하기 위해 필요한 세부정보와 맥락을 제공하며, 정량적 데이터는 일반적인 아이디어나 조사의 가설을 입증하는 데 필요한 누적된 결과를 제공합니다. 설문조사에서 이러한 방법들을 사용해 최상의 결과를 확보하려면 두 가지 방법의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 그럼 이 차이에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

정량적 조사는 연구에서 일반적인 결론을 도출하고 결과를 예측해야 할 때 지원을 제공하는 방법론입니다. 이 조사 방법은 변수를 측정하는 데 사용할 수 있는 수치 데이터를 수집하도록 설계되었습니다. 산출되는 정량적 데이터는 체계적으로 분석된 수집 데이터를 기반으로 객관적이고도 결정적인 결과를 나타낼 수 있도록 구조화되고 통계적이어야 합니다.

정성적 조사는 연구 결과 뒤에 숨은 이유를 이해하기 위해 고안된 방법론입니다. 이 방법론은 통계 및 구조화된 데이터에 덜 중점을 두지만 텍스트 기반 정보를 통해 인간의 행동, 동기 및 정서에 대해 심도 있는 이해를 제공합니다. 

정성적 조사 방법은 일반적으로 인터뷰나 포커스 그룹과 같은 직접적인 관찰을 포함합니다. 이러한 유형의 시장 조사는 주로 자연스러운 환경에서 수행되기 때문에 연구자는 실험이나 대조 그룹이 없이 있는 그대로를 연구합니다.

정성적 접근 방식은 조사 질문에 대한 이해의 깊이를 가져오지만 결과 분석을 더 어렵게 만들 수 있습니다.

정성적 조사는 주제를 측정하는 것을 벗어나 주제를 설명하려는 정보를 수집합니다.  이 유형의 조사는 그래프나 차트에 표시되는 확실한 숫자와 대비되는 의견, 관점, 속성을 측정합니다. 

제품 테스트 조사의 데이터를 분석하는 시장 조사 담당자

본질적으로 정성적 조사 및 정량적 조사 방법론은 다양한 설문조사 목표를 파악할 수 있게 해줍니다. 정량적 데이터는 큰 그림을 보도록 해줍니다. 정성적 데이터는 여기에 세부사항을 더하고 설문조사 결과에 의미를 가진 관점을 제공합니다.

조사 프로젝트에서 이 방법들을 적절하게 사용할 수 있는 방법을 구체적으로 살펴보겠습니다.

  • 가설 수립: 정성적 조사는 통상적으로 탐색적 연구의 주제에 대한 자세한 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다. 사람들이 생각하는 문제나 기회를 발견하여 연구를 시작하는 데 이러한 자세한 정보를 사용할 수 있습니다. 이러한 아이디어는 정량적 조사를 통해 입증할 가설이 될 수 있습니다.
  • 가설 검증: 정량적 조사는 가설을 검증하기 위해 통계 분석을 적용할 수 있는 수치를 얻게 해줍니다. 어떤 문제가 실질적인 것이었는지 아니면 단지 누군가의 인식이었는지를 알아보고자 할때 수집된 답변을 통해 정량화할 수 있는 정보를 기반으로 결정을 내릴 수 있게 됩니다.
  • 일반적인 답변 찾기: 정량적 조사는 일련의 인터뷰나 포커스 그룹보다 객관식 설문조사를 수행하기 쉽기 때문에 일반적으로 정성적 조사보다 응답자가 더 많습니다. 따라서 다음과 같은 광범위한 질문에 확실히 답하는 데 도움이 될 수 있습니다: 사람들이 경쟁업체보다 귀사를 선호합니까? 귀사의 서비스 중 가장 중요한 것은 무엇입니까? 어떤 광고가 가장 호소력이 있습니까?
  • 인적 요소 통합: 정성적 조사는 프로젝트의 마지막 단계에서도 도움이 될 수 있습니다. 개방형 질문에서 얻은 인용문은 결과의 객관적인 수치와 추세에 인간적인 목소리를 더할 수 있습니다. 고객 스스로의 말로 회사에 대해 설명하는 것을 들으면 사각지대를 밝히는 데 도움이 되는 경우가 많습니다.
파란색과 회색으로 나뉜 배경 뒤에 회색으로 둘러싸인 파란색 점들의 원

SurveyMonkey Audience로 정량적 조사를 시작하고 필요에 맞는 표본 대상에게 접근해 보세요.

빅 데이터 세계에는 의사결정을 내리는 데 의존할 수 있는 강력한 토대를 형성하는 수많은 통계와 수치가 있습니다. 하지만 그 수치에 의미를 부여하는 실질적인 사람들로부터 수집된 정보가 없이는 완전한 토대를 구축할 수는 없습니다. 따라서, 이 두 가지 조사 방법은 서로 충돌하지 않으며, 사실 함께 작업하는 것이 훨씬 효율적입니다.

다음은 두 가지 조사 방법을 결합하는 방법에 대한 최고의 팁입니다. 

  1. 정성적 조사는 정량적 조사에 앞서 수행
    정성적 조사는 새 문제점이나 기회를 발견하려고 하는 경우 거의 항상 시작점 역할을 하여 나중에 더 심도 있는 조사를 수행할 수 있도록 해줍니다. 정량적 데이터는 각 문제 또는 기회를 확증하고 이해할 수 있는 측정치를 제공합니다.

    예를 들어, 한 컨퍼런스의 주최자가 개방형 질문을 사용하여 참석자들이 이벤트에서 가장 좋았던 점과 이벤트를 어떻게 개선할 수 있는지를 이해하기 위해 이벤트 후 설문조사를 발송했습니다. 여기에 더해 폐쇄형 질문을 사용하여 참석률, 전반적인 만족도, 연사의 성과 정도 및 제공된 정보의 가치를 추적했습니다. 다수의 참석자가 도달하기 어려운 위치가 불만이었다고 응답했습니다. 주최자는 다음 번 컨퍼런스에서 장소의 접근성을 개선하기 위해 이러한 정성적 결과를 바탕으로 선호하는 위치 옵션에 대한 정량적 질문을 추가했습니다. 
  2. 필요한 정성적 데이터 확보 방법 결정
    연구 대상이 되는 주제에 대해 필요한 상세 정보를 제공하는 정성적 조사 수행에 사용할 수 있는 방법은 다음과 같이 다양합니다.

    - 인터뷰: 해당 주제에 대해 심도 있는 일대일 대화를 진행합니다.
    - 사례 연구: 심도 있는 인터뷰를 통해 확보한 고객 사례 모음입니다.
    - 전문가 의견: 충분한 정보를 갖춘 출처로부터 철저하게 연구된 정보입니다.
    - 포커스 그룹: 소규모 그룹의 사람들과 대면 또는 온라인으로 대화하여 의견을 확보합니다.
    - 개방형 설문조사 질문: 설문조사 응답자가 설문조사 응답란에 자신의 생각을 자유롭게 표현할 수 있게 해줍니다.
    - 관찰형 조사: 사람들이 매일 제품이나 서비스를 사용하는 것을 관찰하는 것입니다.

    그러나, 이러한 개방형 조사 방법은 큰 질문에 대해 항상 가장 정확한 결과를 확보하기 위해 사용하기에 적합하지는 않습니다. 게다가 설문조사 결과를 분석하는 것이 어려울 수 있습니다. 응답자들이 다양한 단어와 구절을 사용하여 자신의 의견을 설명하므로, 개방형 응답은 미리 선택된 응답으로부터 주제에서 벗어나게 됩니다.
  3. 정량적 데이터 수집 이유와 시점 파악
    정량적 데이터를 수집하기 전에 먼저 수치화하려는 구체적인 질문이나 동향을 명확하게 파악하여 통계적으로 유의성 있는 인사이트를 확보해야 합니다. 정성적 데이터는 심도 있고 자세한 정보를 제공하지만 너무나 막연할 수도 있습니다.

    가능하다면 지나치게 일반적인 질문이나 조사 목표를 달성하는 데 필요한 피드백 유형이 아닌 질문으로 응답자를 혼란스럽게 만드는 것을 삼가세요. 예를 들어, 인터넷 제공업체로서 ‘귀하의 인터넷 서비스에 대해 어떻게 생각하십니까?’라고 질문한다면 고객 만족도의 특정적인 일면을 평가하는 데 필요한 세부적인 사항을 수집하지 못할 수도 있습니다.

    이 예시에서 만족도를 평가하기 위한 보다 타겟팅된 질문은 다음과 같을 수 있습니다.

    내 인터넷 서비스는 신뢰할 수 있다:
    - 항상 신뢰할 수 있음
    - 대부분 신뢰할 수 있음
    - 약 절반 정도 신뢰할 수 있음
    - 어쩌다 한 번 신뢰할 수 있음
    - 절대로 신뢰할 수 없음
설문조사에 응하고 있는 직원

두 가지 유형의 인사이트를 모두 확보함으로써 연구 주제를 종합적으로 이해할 수 있습니다. 하지만, ‘무엇’ 보다는 ‘이유’에 대해 알아야 한다고(또는 그 반대의 경우) 이미 결정했다면, 한 가지 조사 방법만 선택하는 것이 더 간편할 수도 있습니다. 다시 한 번 더 살펴보도록 합시다.

정량적 데이터 (무엇)

  • 폐쇄형 질문을 통해 행동 양상, 의견 및 동향을 평가할 수 있습니다
  • 패턴, 평균 및 상관 관계를 분석하기 위한 수치 및 통계 데이터를 제공합니다
  • 대규모 표본 크기로부터 데이터를 수집하여 결과를 일반화할 수 있습니다
  • 시간의 경과에 따른 지표를 추적하고 목표에 대해 벤치마킹하여 통계적 유의성을 확립합니다

정성적 데이터(이유)

  • 서술형 피드백을 통해 행동, 동기 및 태도에 대한 맥락을 제공합니다
  • 느낌, 의견 및 독특한 관점과 같은 보다 주관적인 인사이트를 포착합니다
  • 회사 문화 및 충족되지 않은 요구 사항과 같은 무형의 요소를 더 발견할 수 있게 합니다
  • 참석자들로부터 새로운 아이디어와 테마를 유연하게 도출할 수 있게 해줍니다.

SurveyMonkey의 고객 만족도 설문조사 템플릿은 사업이 어떻게 운영되고 있는지에 대해 전체적인 사실을 알아보기 위해 정성적 질문 및 정량적 질문이 어떻게 함께 사용될 수 있는지에 대한 좋은 예를 보여줍니다.

저희 회사의 고객이 되신지 얼마나 되셨습니까?

  • 이번이 첫 번째 구매임
  • 6개월 미만
  • 6개월~1년 미만
  • 1~2년
  • 3년 이상
  • 아직 구매하지 않았음

저희 제품을 구매할 가능성은 얼마나 됩니까?

  • 가능성 최고로 높음
  • 가능성 매우 높음
  • 다소 가능성 있음
  • 그다지 가능성 없음
  • 가능성 전혀 없음
  • 다른 의견, 질문이나 문제가 있습니까?

다음은 SurveyMonkey의 직원 몰입도 설문조사에 포함된 예입니다.

실수를 하는 경우, 이에 대해 상사가 얼마나 자주 건설적으로 응대합니까?

  • 항상
  • 대부분
  • 절반 정도
  • 가끔
  • 신뢰할 수 없음
  • 상사가 본인의 성과를 개선하려면 무엇을 해야 합니까?

이제 정성적 및 정량적 데이터의 정의와 이 두 조사 방법의 차이점을 알게 되었으므로, 이러한 데이터를 결합하거나 어느 한 가지를 집중적으로 사용하는 방법도 이해하실 것입니다. 전문가가 작성한 설문조사 템플릿 중 하나를 이용해 다음 프로젝트에 활용해 보세요.

SurveyMonkey에는 모든 유형의 질문이 있습니다. 전문가가 디자인한 설문조사 템플릿 라이브러리를 살펴보세요.

브랜드 마케팅 관리자

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