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

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비즈니스에 대한 고객 만족도와 충성도를 측정

고객을 만족시켜 지지자로 만드는 것이 무엇인지 파악

실행 가능한 인사이트를 얻어 사용자 경험을 개선

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다음 이벤트를 위해 쉽게 RSVP를 받고 확인

다음 이벤트의 개선을 위해 참석자가 무엇을 원하는지 파악

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참석자들의 피드백을 받아 회의 운영 방법을 개선

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설문조사 및 설문조사 데이터 사용에 대한 모범 사례

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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.

Mulher com óculos e fones de ouvido usando um tablet.

SurveyMonkey의 고객 만족도 설문조사 템플릿을 살펴보고 신속하게 데이터를 수집하고, 문제점을 파악하며, 고객 경험을 개선하세요.

Homem e mulher lendo um artigo em um laptop e fazendo anotações em notas adesivas.

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Homem de óculos sorrindo e usando um laptop.

Box가 SurveyMonkey를 사용하여 어떻게 고객 여정을 전체적으로 파악하며 한 곳에 피드백을 모으는지 알아보세요.

Mulher analisando informações em laptop.

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