제품

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

온라인 설문조사의 글로벌 리더로부터 데이터 기반 인사이트를 얻으세요.

100개 이상의 앱 및 플러그인과 연동하여 업무 효율성 향상

정보 수집과 결제를 위한 온라인 양식을 만들고 맞춤화하세요.

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

정량적 연구의 효과적인 사용법

정량적 방법 파악 및 데이터 수집

정량적 연구는 표본 그룹으로부터의 결과를 일반 인구집단으로 일반화할 수 있도록 해줍니다.

구조적이고 통계적인 정량적 연구는 결론을 내리고 수행해야 할 작업에 대해 정보에 입각한 결정을 내리게끔 해줍니다.

대부분의 정량적 연구는 정성적 연구를 수행하는 중 수립되었을 수 있는, 미리 결정된 가설이 옳거나 틀렸음을 입증하기 위해 사용됩니다.

정량적 질문은 설문조사의 대부분을 차지하나 흔히 비효율적으로 사용됩니다. 정량적 질문을 작성하는 경우, 다음의 세 가지 목표 중 한 가지를 달성할 수 있도록 해야 합니다.

1. 응답자들의 특성 정의: 모든 선택형 질문은 응답자들의 특성을 좀 더 자세히 정의하기 위한 것입니다. 이는 다음에 대한 정보 획득을 포함할 수 있습니다.

  • 특성: 연령, 성별, 인종, 수입 등을 파악
  • 행동 양상: 매주 인터넷에서 보내는 시간, 통근 수단, 운동 습관 등과 같은 응답자의 습관 파악
  • 의견이나 태도: 제품에 얼마나 만족한지 또는 선거된 정치인을 좋아하는지 등과 같은 응답자의 생각 파악

이러한 특성을 아는 것은 응답자들이 누구이며, 이들이 어떻게 행동하고, 무엇을 좋아하며, 어떤 기대를 하고 있는지를 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 데이터 동향 측정: 동일한 설문조사를 시간에 걸쳐 반복하여 수행함으로써 데이터 동향을 알아낼 수 있습니다. 의견이 어느 특정한 방향으로 천천히 기울어지기 시작한다든가 시기적인 패턴을 알아차리게 될 수 있습니다. 요지는 시간의 경과에 따라 동향을 관찰함으로써 설문조사 결과를 상황에 맞추어 해석할 수 있게 된다는 것입니다.

예를 들어, 고객들에게 ‘매우 만족함’부터 ‘매우 만족하지 않음’의 척도를 사용하여 고객 서비스에 대한 만족도를 평가해 달라고 했을 때 20%의 고객이 ‘매우 만족함’이라는 답변을 주었다고 가정하죠. 이로써 현재 고객 서비스의 상황에 대해 알게 되었지만, 이 수치는 또한 앞으로의 진척 상황을 측정할 수 있는 척도로 사용될 수도 있습니다.

원래의 설문조사가 진행된 후에 고객 요구를 충족하기 위해 개선 사항을 만들었다고 가정합시다. 다시 동일한 설문조사를 진행하여 그 ‘매우 만족한’ 고객들의 수치가 증가되었는지 아니면 감소되었는지를 알아볼 수 있습니다. 이렇게 함으로써 시간에 걸쳐 고객 만족도에 대한 진척 상황을 효과적으로 측정할 수 있으며 또한, 설문조사 진행 간에 새로이 도입한 개선 사항과 절차의 효과를 직접 측정할 수 있습니다.

3. 그룹 비교: 설문조사 질문들은 응답자 그룹들을 서로 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

위에 언급된 예로 돌아가보죠. 응답자의 연령, 성별, 수입에 대한 인구 통계적 질문을 추가함으로써 젊은 남성 층이 노령의 여성층보다 우리 서비스에 더 만족해 하고 있는가과 같은 질문을 비교할 수 있습니다.

다른 그룹들을 비교함으로써 어떤 고객층을 대상으로 삼아야 하며, 메시지는 어떻게 전달하고, 특정 시장에 적합하기 위해 언제 제품이 변경되어야 하는지에 대해 파악할 수 있게 됩니다. 또한 만족한 고객들의 비율을 벤치마크에 비교하여 경쟁업체들에 비해 회사의 상황이 어떠한지도 알아볼 수 있습니다.

정량적 연구는 설문조사의 영역을 벗어나서도 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다. 다음의 몇 가지 예를 확인해 보세요.

1. 실질적엔 데이터 관찰: 정량적 요소를 기본으로 결정을 내리는 데 도움을 주는 데이터는 매일 수집됩니다. 이러한 데이터는 고객들이 얼마나 오래 웹사이트에 머물러 있는지부터 세일즈가 어느 계절에 가장 성황을 이루는지까지 매우 다양합니다. 이 실사회 정보는 최근 빅데이터라는 이름으로 일컬어지고 있으며 고유의 연구를 진행하는 것 만큼이나 유용하게 사용될 수 있습니다!

빅데이터는 사람들이 무엇을 하는지에 대해 상당히 많은 사실을 알려주지만 행동에 대한 이유는 밝혀 주지 않습니다. 이유를 파악하려면 좀 더 직접적인 정성적이고 정량적인 연구를 수행해야 합니다!

2. 인과적 실험: 인과적 실험은 ‘이유’를 좀 더 잘 이해하기 위해서 새로운 무엇인가가 환경에 도입되었을 때 어떤 일이 벌어지는지를 관찰함으로써 인과적 관계를 파악합니다. 이 새 요소는 광고가 판매에 미치는 효과를 측정하는 것 또는 회식이 직원 몰입도에 미치는 효과를 측정하는 것 등 어느 것이나 새 요소가 될 수 있습니다.

현재 판매하고 있는 제품의 포장을 변경할 계획이고 포장을 변경했을 때 이것이 판매에 미치는 영향을 알아보고자 한다고 가정하죠. 새 포장을 매장 몇 개소에 도입한 후 이전의 포장과 판매량을 비교할 수 있습니다. 인과적 실험은 A/B 테스팅의 기반이 되는 개념입니다.

이제 시작할 수 있는 도구들을 모두 확보했습니다. 하지만 일부 정성적 연구도 사용하는 것을 잊지 마세요. 정성적 연구와 정량적 연구를 연구 디자인에 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 자세히 알아보려면 이 자료를 확인해 보세요.

이 문서는 SurveyMonkey의 설문조사 101 프로젝트의 일부입니다. SurveyMonkey는 더 많은 분들이 효과적인 설문조사를 만들 수 있도록 도와드리고자 합니다. 이 프로젝트에 대해 자세히 알아보고 연구 커뮤니티에서 SurveyMonkey가 어떤 활동을 하는지도 알아보세요.

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Box가 어떻게 고객 데이터로 팀의 역량을 강화하는지 알아보세요

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고객 성공 사례와 사용후기로 브랜드를 강화하세요

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CSAT로 고객 만족도를 측정하는 방법

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